内容概要：本文详细介绍了利用COMSOL Multiphysics软件构建和分析纳米粒子等离子体增强效应的三维模型。首先，文章描述了模型的基本构架，包括几何设计、材料设置、边界条件以及模拟参数的选择。然后，通过具体的代码示例展示了如何定义纳米粒子形状、材料属性、电极形状、网格设置和求解器配置。接下来，文章分析了模拟结果，指出等离子体增强效应主要体现在纳米粒子表面的电场增强和电荷分布的非均匀性，并讨论了不同形状和尺寸的纳米粒子对增强效应的影响。最后，文章展望了未来的研究方向，强调了该模型在理解和优化等离子体增强效应方面的潜在应用。 适合人群：从事纳米科技、材料科学、生物医学、环境治理等领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①帮助科研人员更好地理解纳米粒子等离子体增强效应的机理；②为实验设计提供理论依据；③指导实际应用中的参数优化，如提高沉积效率和表面质量。 其他说明：文中还分享了一些实用技巧，如如何避免数值发散、选择合适的网格剖分方式以及优化求解器设置等。此外，作者提到了一些常见的错误及其解决方案，有助于初学者快速掌握相关技能。

最近的工作在做一个多步骤多分步的表单页面，这个多步骤多分步的意思是说这个页面的业务是分多个步骤完成的，每个步骤可能又分多个小步骤来处理，大步骤之间，以及小步骤之间都是一种顺序发生的业务关系。起初以为这种功能很好做，就跟tab页的实现原理差不多，真做下来才发现，这里面的相关逻辑还是挺多的（有可能是我没想到更好地办法~），尤其是当这个功能跟表单，还有业务数据的状态结合起来的时候。我把这个功能相关的一些逻辑抽象成了一个组件StepJump，这个组件能够实现纯静态的分步切换和跳转，以及跟业务相结合的复杂逻辑，有一定的通用性和灵活性，本文主要介绍它的功能要求和实现思路。 实现效果： 里面有两个效果页 在JavaScript中，构建一个StepJump组件来处理多步骤多分步的表单页面是一个复杂的任务，涉及到多个层次的逻辑和交互。StepJump组件的主要目标是提供一个可复用且灵活的解决方案，能够处理不同数量的步骤和子步骤，并且与业务逻辑紧密集成。 **功能要求** 1. **步骤序列**：页面由多个大步骤组成，每个大步骤可能包括多个小步骤，这些步骤之间存在顺序关系，必须按照顺序进行。 2. **导航按钮**：每个步骤间的导航需正确处理，如返回上一步、跳转下一步或直接跳转到特定步骤。 3. **状态管理**：每个步骤的状态需要区分已完成、进行中和待执行，以显示不同的UI效果。 4. **动态内容**：每个步骤的内容应根据业务状态动态显示，例如在用户入住申请流程中，根据用户的状态展示相应的步骤和信息。 5. **业务逻辑**：StepJump组件需要支持与业务数据状态的结合，例如审核状态影响步骤的显示和交互。 **实现思路** 1. **结构设计**：HTML结构应当清晰，每个步骤和子步骤应有明确的标识，便于JavaScript操作。 2. **数据驱动**：使用JSON配置（config）来定义步骤和子步骤的信息，包括它们的顺序、内容和状态。 3. **事件处理**：为每个按钮和链接绑定适当的事件监听器，触发步骤间的跳转和内容更新。 4. **状态管理**：创建一个状态对象来跟踪当前步骤和子步骤，以及业务数据的状态，确保用户操作与业务逻辑同步。 5. **模块化**：使用Sea.js进行模块化管理，将StepJump组件封装在单独的脚本文件中，方便复用和维护。 6. **API设计**：提供API接口供外部调用，如初始化组件、跳转步骤、更新业务状态等。 7. **回调机制**：在步骤切换时触发回调函数，让业务逻辑可以在合适的时机介入。 8. **分离原则**：尽量使组件独立于HTML和CSS，以提高代码的可复用性和可维护性。 **示例代码** 在实现时，可以创建一个`StepJump`构造函数，接收配置对象作为参数，然后在构造函数内部处理步骤的初始化、事件绑定等操作。例如： ```javascript function StepJump(config) { this.config = config; this.init(); } StepJump.prototype = { init: function() { // 初始化步骤和子步骤的DOM元素 // 绑定事件监听器 // 设置初始状态 }, jumpToStep: function(stepId) { // 检查合法性，更新状态并切换到指定步骤 }, updateStatus: function(status) { // 更新业务状态，相应地改变步骤显示 } }; ``` **业务逻辑集成** 对于特定的业务逻辑，如审核状态的影响，可以在`updateStatus`方法中处理。当状态变化时，根据新的状态更新步骤的显示和可操作性。例如： ```javascript StepJump.prototype.updateStatus = function(status) { switch (status) { case '待填写资料': this.showStep('1'); break; case '待提交资料': this.showStep('2'); break; // 其他状态... } }; ``` **总结** StepJump组件的设计和实现是一个涉及前端工程、用户体验和业务逻辑集成的综合问题。通过良好的架构设计和模块化编程，可以创建一个既满足静态功能需求又适应复杂业务场景的组件，提高代码的可读性和可维护性。在实际开发中，需要根据具体需求调整和优化组件，以达到最佳效果。

内容概要：本文详细介绍了如何在COMSOL中实现周期性结构的BIC（连续谱中的束缚态）多极解分。首先，文章解释了无需MATLAB即可在COMSOL中直接进行多极展开的方法，通过定义基本参数和周期性结构的相关参数，利用COMSOL内置的功能模块实现复杂的计算。接着，文章以四聚体周期性结构为例，展示了如何通过透射曲线、电磁场分布和多极展开图等多种可视化手段，全面理解和验证BIC现象。最后，文章强调了COMSOL在处理这类电磁学问题时的强大功能和便捷性。 适合人群：从事电磁学研究的专业人士，尤其是对BIC现象感兴趣的科研工作者和技术人员。 使用场景及目标：①帮助研究人员更好地理解BIC现象及其背后的物理机制；②提供一种高效、便捷的仿真方法，用于研究周期性结构中的电磁特性；③为光子晶体、超表面设计等领域提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中还提到了一些具体的实现细节和注意事项，如周期边界条件的设置、材料参数的选择等，确保仿真结果的准确性。此外，文章还分享了一些实用技巧，如如何优化场分布可视化效果，以及如何将多极分解结果转化为高质量的图表。

包含owmctab.plb 、 owmaggrs.plb 、 owmaggrb.plb 三个文件，可解决OracleXE中没有WM_CONCAT函数的问题；解决方案如下：1、下载三个文件：owmctab.plb 、 owmaggrs.plb 、 owmaggrb.plb 2、用sqlplus登录：sqlplus -logon sys/123 as sysdba 3、执行@C:\Users\JOYTRAVEL\Desktop\WMSYS用户\owmaggrb.plb; 如果执行结果报错，说找不到WMSYS用户，那么执行 @C:\Users\JOYTRAVEL\Desktop\WMSYS用户\owmctab.plb； 再执行owmaggrb和owmaggrs

中景园电子1.3寸OLED-6PIN SPI显示屏模块原理图，亲测可用。SPI模式下只需要贴R6下拉的这颗电阻

哈佛大学的CS50课程是全球知名的计算机科学入门课程，旨在教授学生计算机科学的基础知识，包括编程、算法、数据结构、计算机系统、网络、数据库以及人工智能等。这门课广泛使用多种编程语言，其中Python是重点之一。在这个压缩包文件"Harvard-CS50-master"中，很可能是包含了学生在学习过程中编写的Python程序示例。 Python是一种高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的功能而受到全球开发者喜爱。在CS50课程中，Python通常用于教授基础编程概念，如变量、条件语句、循环、函数、模块和错误处理。这些基本概念是所有编程语言的基础，理解和掌握它们对于进一步深入学习至关重要。 Python中的变量可以用来存储各种类型的数据，包括整数、浮点数、字符串、布尔值等。条件语句（如if-else）和循环（如for和while）则用于控制程序的流程，根据特定条件执行不同的代码块。函数是可重用的代码段，允许我们组织代码并提高效率。Python的标准库提供了一系列模块，如os、math和sys，它们为常见的任务提供了便利的功能。 在数据结构方面，Python有列表、元组、字典和集合等。列表是动态大小的有序集合，可以存储不同类型的数据；元组类似于列表，但一旦创建就不能修改；字典是键值对的集合，适合存储关联数据；集合是无序且不重复的元素集。 在CS50课程中，学生还会学习如何使用Python与数据库交互，比如使用sqlite3库来操作SQLite数据库。此外，Python的网络编程可能涉及HTTP请求库，如requests，以及套接字编程，理解网络通信的基本原理。 人工智能和机器学习部分可能涵盖Python库如NumPy（用于数值计算）、Pandas（用于数据处理）和Scikit-learn（用于机器学习）。通过这些工具，学生可以进行数据预处理、建模和模型评估。 这个压缩包中的Python项目可能涵盖了从基础编程到更复杂应用的多个领域，展示了CS50学生在学习过程中的进步和技能掌握。通过研究这些代码，不仅可以复习Python语言的关键概念，还可以了解实际问题的解决策略和编程实践。对于想要学习或巩固Python编程的人来说，这是一个宝贵的资源。

石英晶体的振荡频率会随温度的变化而发生微小的变化，利用这一特性，通过测量石英晶体振荡器的频率，就可司接测得相应的温度值，所以石英晶体谐振器还可用来进行温度的测量。测温石英晶体谐振器就属于这一类产品，它采用玻璃外壳封装软弓线电极，分辨率可达0.01℃-0·0001℃，适合作测温敏感元件。测温石英晶体谐振器的外形如图1所示，其主要特性参数见表1。 　　图1 BY2型测温石英晶体谐振器外形 　　表1 BY2型测温石英晶体谐振器主要特性参数    在基础电子学领域中，精确的温度测量一直是技术发展的关键一环。在多种温度测量元件中，BY2型测温石英晶体谐振器以其独特的物理特性及高精度测量能力，逐渐成为精密温度测量的首选设备。这款产品通过利用石英晶体的压电效应和频率-温度特性，将温度变化转换为频率的变化，从而实现对温度的准确测量。 石英晶体之所以能作为温度敏感元件，是因为其结构稳定，对外界温度变化极其敏感。石英晶体的压电效应意味着当晶体受到外力作用时，其内部会产生电荷变化，反之亦然，电场作用下晶体会产生机械变形。这种效应在电子工程中被广泛用于制造传感器和振荡器。在温度测量应用中，石英晶体的振动频率受到温度影响，温度变化会引起晶体内部晶格常数的微妙变化，由此引起振荡频率的变化，进而可以用来推算温度值。 为了确保BY2型测温石英晶体谐振器在不同环境下均能保持稳定的性能，该类型谐振器采用玻璃外壳封装，这种封装形式不仅确保了良好的密封性，还增强了其在恶劣环境下的抗干扰能力。谐振器的软弓线电极设计进一步优化了其电性能，提高了温度响应的灵敏度。 该测温石英晶体谐振器的分辨率可达0.01℃至0.0001℃，这标志着它能够检测到极其微小的温度变化。这种精度对于要求严格的场合至关重要，如医疗设备、实验室精密测量、环境监控以及工业过程控制等领域。高分辨率使BY2型测温石英晶体谐振器成为精密工程和科学研究中的重要工具。 在BY2型测温石英晶体谐振器的技术参数表中，可以找到一系列关键特性，如工作频率范围、工作温度范围、频率温度系数（CTE）、老化率和负载电容等。这些参数共同定义了谐振器的工作特性和适用范围。工作频率范围表明在特定温度区间内，谐振器可以有效工作，而频率温度系数是衡量频率随温度变化速率的参数，这直接影响到温度计算的准确性。老化率指的是随着时间推移，谐振器频率逐渐偏离其标称值的速率，负载电容则描述了谐振器与外部电路结合使用时，系统可承受的电容范围。 在实际应用中，BY2型测温石英晶体谐振器的高精度和高稳定性使其成为众多工程师和技术人员的重要选择。无论是在医疗诊断设备中需要测量人体温度，还是在工业生产过程中监控反应条件，BY2型测温石英晶体谐振器都能提供可靠的数据支持。它优异的性能保证了测量结果的准确性，为技术进步和科学研究提供了有力的工具。 BY2型测温石英晶体谐振器是基础电子学中的一项重要技术突破。其精确、稳定的测量能力，以及玻璃外壳封装带来的高可靠性和耐久性，使得其成为现代电子工程和科研领域不可或缺的精密测量工具。了解并掌握这款产品的特性和应用，对于电子系统设计、精密测量和工业控制等领域的技术发展具有重要意义。

Codesys程序模板 ，中大型设备模板，添加东西只要改数组就行了，底层已经写好 汇川PLC程序 AM600、AM800中型PLC程序模板，伺服轴调用写入底层循环程序，添加轴无需添加程序；整体控制框架标准统一，下沿各个分工位只修改数组编号即可，添加工位无需添加代码；各工位单独的初始化模式，手动模式，自动模式，报警单元，CT统计；程序基于codesys环境下的PLC基本通用 在现代化的工业自动化领域，编程模板的使用变得越来越普遍，尤其在复杂系统和设备的控制程序开发中。根据提供的文件信息，我们可以深入探讨Codesys编程环境下的PLC程序模板设计及其应用，特别是针对汇川PLC AM600、AM800型号的中型设备的应用场景。 Codesys是一个基于IEC 61131-3标准的开发工具，广泛应用于可编程逻辑控制器(PLC)的编程和配置。Codesys提供了一个集成的开发环境，支持多种编程语言和图形化编程方式。使用Codesys可以开发出适用于各种自动化项目的标准程序模板，这些模板能够大幅减少工程师的开发工作量，并提高程序的可靠性和一致性。 汇川PLC AM600、AM800是汇川技术推出的一款适用于中型设备的高性能控制器。它们通常被应用于需要处理多个输入输出信号，执行复杂逻辑控制的场合。在开发这些控制器的程序时，工程师往往会创建模板，以便在不同的应用中复用大部分代码，同时只在特定的部分进行改动以满足具体需求。 文件中提到的程序模板具有“添加东西只要改数组就行了，底层已经写好”的特点。这意味着在模板中，对设备进行添加、扩展或修改操作时，工程师不必从头开始编写整个程序，而是通过修改预定义的数组来实现。数组中可能包含了配置参数、设备状态、信号映射等关键信息。这样的设计不仅节省了开发时间，而且减少了因重复编写相同逻辑代码而导致的错误。 此外，模板中的底层循环程序包含了伺服轴的调用逻辑。对于中大型设备而言，通常需要精确控制一个或多个伺服电机来执行快速、准确的运动。这些底层循环程序为伺服电机的控制提供了标准化的实现方式，使得在添加新的运动轴时，不必再编写额外的控制代码。这大大简化了多轴控制系统的实现过程，提高了设备的控制精度和响应速度。 在实际应用中，各个分工位可以根据自己的需求修改数组编号，而无需新增代码。这种方式提供了一种高度的模块化和灵活性，使得工程师能够轻松应对生产线的变动或是产品型号的更新。同时，每个工位的程序模板支持单独的初始化模式、手动模式和自动模式，以及报警单元和CT统计等功能，这些都有助于实现高效、安全和易于维护的生产线。 从文件名称列表中可以看出，除了程序模板的具体实现文件外，还包括了技术博客文章等文档，这些文档可能提供了关于模板设计的深入解释和应用案例分析。通过阅读这些文档，工程师能够更好地理解模板的设计理念和使用方法，从而在实践中更加有效地利用这些模板。 总结而言，基于Codesys环境的汇川PLC AM600、AM800中型PLC程序模板，通过高度的模块化和参数化设计，实现了快速配置和灵活应用。这些模板大大降低了自动化设备编程的复杂性，提高了开发效率，同时也保证了程序的可靠性和标准化，对推动工业自动化进程具有重要的意义。

看到前人的评论，也遇到一样的问题，把修改好的版本放出来。 2014-09-02 wubicheng 没有源码，只能看不能用，并且好像对轩4兼容不是很好，读轩4的PLY模型会出现问题。 2014-05-24 rusalka8 特别好的工具，如果能有显示贴图号码的功能就更好啦 2014-01-08 a929929 非常感谢！找了很久这个东西，终于有人做了。可以使用，不过调整视角好像只能斜向45度旋转，而且没有源码！

内容概要：本文介绍了如何在Python中实现基于CNN（卷积神经网络）、BiLSTM（双向长短期记忆网络）和注意力机制结合的多输入单输出回归预测模型。文章首先阐述了项目背景，指出传统回归模型在处理复杂、非线性数据时的局限性，以及深度学习模型在特征提取和模式识别方面的优势。接着详细描述了CNN、BiLSTM和注意力机制的特点及其在回归任务中的应用，强调了这三种技术结合的重要性。文章还讨论了项目面临的挑战，如数据预处理、计算资源消耗、过拟合、超参数调整、长时依赖建模和多模态数据融合。最后，文章展示了模型的具体架构和代码实现，包括数据预处理、特征提取、时序建模、注意力机制和回归输出等模块，并给出了一个简单的预测效果对比图。; 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习和机器学习有一定了解的研发人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①适用于金融市场预测、气象预测、能源需求预测、交通流量预测、健康数据预测、智能制造等领域；②目标是通过结合CNN、BiLSTM和注意力机制，提高多输入单输出回归任务的预测精度和泛化能力，减少过拟合风险，提升模型的解释性和准确性。; 阅读建议：本文不仅提供了完整的代码实现，还详细解释了各个模块的功能和作用。读者应重点关注模型的设计思路和实现细节，并结合实际应用场景进行实践。建议读者在学习过程中逐步调试代码，理解每一步的操作和背后的原理，以便更好地掌握这一复杂的深度学习模型。