labview采集的tdms文件案例

MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的发布/订阅消息协议，常用于物联网(IoT)设备之间的通信。C#是Microsoft开发的一种面向对象的编程语言，广泛应用于Windows平台的应用程序开发，包括服务器端和客户端软件。在这个MQTT C# demo测试案例中，我们将探讨如何使用C#来实现MQTT协议的服务器端（Broker）和客户端（Client）。 我们需要了解MQTT协议的基本概念。MQTT基于发布/订阅模式，其中消息发布者将数据发送到特定主题，而消息订阅者则通过订阅这些主题来接收数据。这种模式非常适合资源有限的设备，如嵌入式系统和移动设备，因为它具有低带宽、低功耗和高可靠性。 在C#中，我们可以利用开源库，如MQTTnet，来实现MQTT的服务器端和客户端。MQTTnet是一个强大的MQTT客户端和服务端实现，支持.NET Framework和.NET Core。下面分别介绍服务端和客户端的实现： 1. **服务端（Broker）**： - 使用MQTTnet创建服务端，你需要初始化一个`MqttServer`实例，配置监听端口和其他选项。 - 实现事件处理，例如`ApplicationMessageReceived`事件，这会在有客户端发布消息到服务器时触发，你可以在这里处理收到的消息。 - 开启服务端，监听客户端连接和消息交互。 2. **客户端（Client）**： - 创建`MqttClient`实例，配置连接参数，如服务器地址、端口、用户名和密码。 - 连接到服务端，可以设置`MqttClientOptions`来指定连接行为，如保持连接、重试策略等。 - 订阅主题，使用`SubscribeAsync`方法，传入主题和QoS（Quality of Service）级别。 - 发布消息，调用`PublishAsync`方法，传入主题和消息内容。 - 处理服务端推送的消息，通过`ApplicationMessageReceived`事件。 在MqttTest这个压缩包中，很可能包含了C#项目文件，可能包括服务端和客户端的代码示例。这些示例将展示如何使用MQTTnet库进行实际的开发工作，比如如何设置连接选项、订阅主题、发布消息以及处理接收到的消息。 测试案例通常会包含以下部分： - 服务端启动并监听连接，等待客户端连接。 - 客户端连接到服务端，并订阅一个或多个主题。 - 客户端向特定主题发布消息，服务端接收到消息后，可能进行存储或转发操作。 - 服务端将接收到的消息推送给订阅了相应主题的客户端。 - 客户端接收到消息后，可能执行相应的业务逻辑。 通过这个测试案例，开发者可以学习和理解MQTT协议的工作原理，以及如何在C#环境中实现MQTT客户端和服务端。这对于开发物联网应用、远程监控系统或者其他需要实时数据交换的项目来说非常有价值。熟悉这些知识和实践案例，将有助于提升C#开发者在物联网领域的技能和经验。

项目细节： 首先载入源图像，并进行尺寸预处理。 载入源图像image并作拷贝为org，将image按原始h,w的比例大小设置为高度为500的图像。 进行边缘检测和轮廓检测 在灰度化->边缘检测->轮廓检测后，将轮廓按轮廓的面积进行排序（注意这里默认是顺序的即从小到大，我们需要从大到小排序，所以reverse = True），取面积最大的前5个轮廓，并用多边形逼近（cv.approxPolyDP）的方法将轮廓近似出来，因为检测的轮廓有圆形有长矩形，我们需要的检测的目标轮廓是四边形（类似于矩形）。所以我们经过筛选得到我们需要的四边形的坐标。 坐标的透视变换 由多边形逼近轮廓的方法得到的坐标 是每个轮廓逆时钟方向的各个顶点的坐标，而我们想要顺时针方向的各个顶点的坐标，所以需要先对轮廓坐标重新排序。接着需要求出四边形轮廓的高和宽，来创建一个dst数组：该数组为[[0,0],[width-1,0],[width-1,height-1],[0,height-1] 。将四边形轮廓坐标和dst输入到cv.getPerspectiveTransform 函数里，得到透视变换的M矩阵。接着将用M矩阵对原图像做透视变化，其中得出的warped的大小为（width，height），这样透视变换就做完了。 简单点说：首先读取两个坐标数组，计算变换矩阵；然后根据变换矩阵对原图进行透视变换，并输出到目标画布， OCR识别 在OCR识别之前要对待识别的图像进行预处理，即灰度二值化，接着利用ocr指令来识别。 源码： import cv2 as cv import numpy as np import pytesseract def order_point(pts): rect = np.zeros((4, 2), dtype = "float32") s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2] = pts[np.argmax(s)] diff = np.diff(pts,axis=1) rect[1] = pts[np.argmin(diff)] rect[3] = pts[np.argmax(diff)] return rect def four_point_transfer(image,pts): rect = order_point(pts) (tl,tr,br,bl) = rect width1 = np.sqrt((tr[0]-tl[0])*(tr[0]-tl[0])+(tr[1]-tl[1])*(tr[1]-tl[1])) width2 = np.sqrt((br[0]-bl[0])*(br[0]-bl[0])+(br[1]-bl[1])*(br[1]-bl[1])) width = max(width1,width2) #python中有max函数和np.max函数，前者是比较两个数值的大小取最大值，后者是取出数组的最大值 height1 = np.sqrt((tr[0]-br[0])*(tr[0]-br[0])+(tr[1]-br[1])*(tr[1]-br[1])) height2 = np.sqrt((tl[0]-bl[0])*(tl[0]-bl[0])+(tl[1]-bl[1])*(tl[1]-bl[1])) height = max(height1,height2) dst = np.array([[0,0],[width-1,0],[width-1,height-1],[0,height-1]],dtype="float32") M = cv.getPerspectiveTransform(rect,dst) warped =cv.warpPerspective(image,M,(width,height)) return warped def resize(image,height=None): if height is None: return image else : h,w= image.shape[:2] #shape:h,w,channel image[h(row),w(col),channel] r = height/h width = int(w*r) #关于size函数参数的一般是（宽，高） image = cv.resize(image,(width,height),interpolation=cv.INTER_AREA) #还有resize(img,(宽，高)),即先列后行 return image #利用cv.bounding()得到x,y,width,height #其它情况一般都是先行后列（高，宽） #如shape得到参数,或者roi区域内部参数，建立新的Mat 都是先行后列 image = cv.imread("E:\opencv\picture\page.jpg") orig = image.copy() image = resize(image,height=500) ratio = orig.shape[0]/500 #边缘检测 image_gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) image_gray = cv.GaussianBlur(image_gray,(5,5),0) image_edge = cv.Canny(image_gray,75,200) #轮廓检测 image_contours = cv.findContours(image_edge.copy(),cv.RETR_LIST,cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1] countours = sorted(image_contours,key=cv.contourArea,reverse=True)[:5] for c in countours: arc = cv.arcLength(c,closed=True) approx = cv.approxPolyDP(c,arc*0.02,True) if len(approx) == 4: screen_shot = approx break cv.drawContours(image,[screen_shot],-1,(0,0,255),2) warped =four_point_transfer(orig,screen_shot.reshape(4,2)*ratio) cv.imshow('warped_window',resize(warped,height=650)) warped =cv.cvtColor(warped,cv.COLOR_BGR2GRAY) scan = cv.threshold(warped,0,255,cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU)[1] cv.imwrite("E:/opencv/picture/scan.png",scan) cv.imshow("scan ",scan) scanstring = pytesseract.image_to_string(scan) print(scanstring) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 在这个图像处理案例中，主要涉及了以下几个关键技术点： 1. 图像预处理： - **图像尺寸预处理**：通过`resize`函数调整图像尺寸，确保图像高度为500像素，保持原图像的宽高比例。这一步骤是为了统一处理不同大小的图像，使其适应后续的处理算法。 - **灰度化**：使用`cv.cvtColor`函数将彩色图像转换为灰度图像，简化图像特征，便于边缘检测和轮廓识别。 - **边缘检测**：采用Canny算法`cv.Canny`进行边缘检测，识别图像中的边界，帮助分离文字区域。 2. 轮廓检测与筛选： - **轮廓检测**：使用`cv.findContours`找出图像中的所有轮廓，`cv.RETR_LIST`确保获取所有独立的轮廓，`cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE`压缩轮廓信息以节省内存。 - **轮廓排序与筛选**：按照轮廓面积进行降序排序，选择前五个最大的轮廓，这是因为文字区域通常比背景区域的面积更大。通过`cv.approxPolyDP`进行多边形逼近，去除非四边形轮廓，保留类似矩形的四边形轮廓，以精确选取文本区域。 3. 坐标变换与透视变换： - **坐标排序**：将轮廓坐标按照顺时针方向重新排序，这是为了满足`cv.getPerspectiveTransform`函数的需要，它需要按顺序的顶点坐标。 - **创建dst数组**：dst数组定义了目标四边形的四个顶点，即一个标准的矩形。 - **计算透视变换矩阵**：利用`cv.getPerspectiveTransform`得到将四边形轮廓坐标转换为dst矩形的透视变换矩阵`M`。 - **执行透视变换**：通过`cv.warpPerspective`函数，应用M矩阵对原图像进行透视变换，生成warped图像，使文字区域变为标准矩形。 4. OCR识别： - **预处理**：将warped图像转为灰度图像并进行二值化，使用`cv.threshold`和`cv.THRESH_BINARY|cv.THRESH_OTSU`进行自动阈值设定，提高文字识别的准确性。 - **OCR识别**：使用`pytesseract.image_to_string`对二值化后的图像进行文字识别，将图像转换为可读的文本字符串。 总结来说，这个案例展示了如何通过OpenCV库进行图像处理，包括尺寸调整、边缘检测、轮廓识别、坐标变换以及最终的OCR文字识别。这些步骤是图像分析和自动化文本提取的关键技术，常用于文档扫描、图像识别和信息提取等领域。

设备综合管控系统是一种基于组态王（KingSCADA）软件的高级工业自动化解决方案，它集成了制造执行系统（MES）的功能，旨在实现工厂设备的高效监控与管理。组态王是一款广泛应用于工业自动化领域的图形化编程工具，允许用户通过拖拽、配置的方式来设计和构建监控界面，以及编写控制逻辑。 在本案例中，"设备综合管控系统"可能包括以下关键知识点： 1. **组态王（KingSCADA）**：这是一个强大的SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）系统，用于实时数据采集和过程控制。它提供了丰富的图形库、报警处理、历史数据记录等功能，使得非程序员也能快速构建监控界面和控制系统。 2. **实际案例**：这个案例是基于真实的工业应用场景，展示了如何利用组态王来设计和实施一个综合管控系统。这有助于学习者理解在实际工作中如何解决具体问题，提升对组态王软件的掌握。 3. **软件应用**：在设备综合管控系统中，软件的应用涵盖了设备状态监控、生产数据采集、工艺流程控制等多个方面。通过组态王，可以实现设备与上位机之间的通信，获取实时数据，进行数据分析，并根据分析结果进行设备操作或生产决策。 4. **MES（制造执行系统）**：MES是介于企业资源计划（ERP）和现场自动化系统之间的软件层，它专注于车间级的生产管理和控制。在本案例中，MES功能可能包括生产调度、质量控制、物料追踪、设备维护等，帮助优化生产流程，提高效率。 5. **源码分享**：部分源码的提供意味着学习者有机会深入理解系统的内部工作原理，进行二次开发或定制化改造。这对于提高开发者技能，解决特定场景下的问题具有很大价值。 6. **系统集成**：设备综合管控系统可能涉及多种设备和系统的集成，如PLC、传感器、数据库等。这种集成能力是现代工业自动化系统的重要特征，它能够实现不同设备间的数据交换和协同工作。 通过学习和研究这个案例，工程师和技术人员可以掌握如何运用组态王搭建高效的设备管控系统，同时了解MES在实践中的作用，以及如何将两者结合以实现更智能、更灵活的工厂运营。无论是对于初学者还是经验丰富的专业人士，这个案例都提供了宝贵的实践经验，有助于提升其在工业自动化领域的专业技能。

内容概要：该文档《HTML+CSS+JS基础知识大全-码力无边.pdf》全面涵盖了HTML、CSS和JavaScript的基础知识。HTML部分详细介绍了超文本标记语言的概念、基本文档结构、常见标签及其属性的应用。CSS部分重点讲解了如何利用层叠样式表进行页面美化和布局，涉及引入方式、各类选择器的使用以及常用属性设置。JavaScript部分讲述了编程语言在网页开发中的作用，探讨了基础语法、数据类型、控制结构、函数与循环，最后结合HTML和CSS展示了交互性与动态功能的实现。此外，还包括了一个综合案例，演示了创建一个包含文章展示、导航栏、搜索功能和评论区的个人博客网页。 适用人群：对前端开发感兴趣的初学者，尤其是有一定计算机基础、想要掌握网页开发技术的学习者。 使用场景及目标：①理解和应用HTML来创建结构化的网页内容；②学习CSS的样式设计方法，以美化网页并改进用户体验；③熟悉JavaScript语法和交互功能开发，使网页变得更有活力。 其他说明：文档提供了理论指导的同时，配合实例教学。

应用描述 310V高压单相无刷直流电机换气扇（高压落地扇、盘管风机、换气扇等应用） 高压电机，4槽4极 输入电压75V~265V，输入功率、转速变化率小于5% 相电流波形可任意调整（矩形波、正弦波、三角波），兼具效率、静音，可根据实际需求选择 带堵转、过流、过温保护，更安全可靠 带PWM调速、FG（转速）、RD（工作异常）功能 单项无刷直流电机驱动IC_LA6101关键特性 输入电压范围: 5~40V 相电流控制:高效率、静音、无过冲电压电流 相电流波形可任意调整（矩形波、正弦波、三角波） 自动超前角对准，实现高效率和低反灌电源突波 软启动可配置 最小停转或维持转速可设定 最大转速可限定 自动重启堵转保护 FG&RD输出 半桥IPM智能模块_LAS1M0250关键特性 内置高性能500V/2A MOSFET，短路耐受能力>5us 内置过流检测保护和FO/SD错误指示和关断功能 内置100ns死区 高精度过温度检测保护（OTP=138℃） 高低侧电源欠压保护 方案应用领域: 换气扇、盘管风机、落地扇等310V高压风扇应用

《Learning Spark》与《图解Spark核心技术与案例实战》两本书是深入了解和学习Apache Spark的重要资源，它们分别从英文和中文角度提供了丰富的Spark知识。Spark作为一个分布式计算框架，以其高效、易用和多模态处理能力在大数据处理领域备受推崇。 《Learning Spark》是Spark的官方入门教材，由Databricks的团队编写，详细介绍了Spark的核心概念和技术。这本书分为多个部分，首先讲解了Spark的基础，包括Spark架构、RDD（弹性分布式数据集）以及Spark Shell的使用。接着，深入讨论了DataFrame和Dataset API，这是Spark 2.x引入的重要特性，使得数据处理更加高效且类型安全。此外，书中还涵盖了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图处理）等模块，为读者提供了一个全面的Spark视角。 《图解Spark核心技术与案例实战》则是面向中文读者的Spark指南，通过图形化的方式和实际案例，让读者更直观地理解Spark的工作原理和应用。书中的案例涵盖了数据处理的各个阶段，如数据加载、转换、聚合以及结果输出。书中详细解析了Spark作业的执行流程，包括Stage划分、Task调度以及 Shuffle过程，这些是理解Spark性能优化的关键。此外，书中还涉及了Spark与Hadoop、Hive等其他大数据组件的集成，以及如何在实际项目中运用Spark进行数据挖掘和分析。 Spark的核心技术主要包括以下几个方面： 1. RDD：作为Spark的基本数据抽象，RDD提供了容错性和并行计算的能力。通过创建和操作RDD，用户可以实现分布式计算任务。 2. DataFrame和Dataset：这两种API是Spark SQL的一部分，提供了更高级别的抽象，使得数据处理更加方便，同时也支持SQL查询。 3. Spark SQL：Spark SQL将SQL与Spark的编程模型融合，允许用户通过SQL语句或DataFrame/Dataset API来处理结构化数据。 4. Spark Streaming：Spark Streaming提供了一种处理实时数据流的方法，它将数据流划分为微批次，然后使用Spark的核心API进行处理。 5. MLlib：Spark的机器学习库，提供了各种常见的机器学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤，并支持管道和模型选择。 6. GraphX：Spark的图处理库，用于处理和分析图形数据，支持图算法的实现。 7. 性能优化：Spark支持动态资源调度、宽依赖优化、Shuffle管理、数据本地性等策略，以提高计算效率。 通过这两本书的学习，读者可以系统地掌握Spark的核心概念和技术，了解如何在实践中应用Spark解决大数据问题，无论是数据分析、实时流处理还是机器学习，都能找到相应的解决方案。同时，对于想要深入研究Spark的开发者，这两本书也提供了丰富的参考资料和实践指导。

C#汇川全系列上位机适配源码 C#上位机读写PLC案例，TCP通信，通讯部分封装成类，没有加密，都是源码，注释齐全，纯源码，此版本支持汇川全系列PLC的ModebusTCP通讯的读写操作。 C#上位机与汇川全系列PLC走ModbusTCP通信实例源码 C# socket编程 上位机一键修改plc参数 汇川TCP UDP socket通讯示例，亲测可用，适合学习 通讯相关程序写成库，都是源码，可以直接复用 关键代码注释清晰 支持汇川全系列plc的modbusTCP通讯， 可以导入导出变量表 C005

三菱5U摆盘机程序——基于Q系列的大型PLC编程精品案例：模块化框架，成熟流程，广泛适用性,三菱5U摆盘机程序：基于成熟组态流程图的六轴控制系统PLC案例解析与模块化编程参考,三菱5U摆盘机程序六轴此程序包含组态整套比较成熟，附流程图。 已经在设备上实际应用，运用大型Q系列程序思维精心完成。 采用模块化编程框架，具备很大的参考价值。 是三菱最新的5UPLC系统。 此款PLC和大型QPLC大部分指令兼容 是刚刚入门或者没用过大型设备的工程技术人员的提高精品案例。 ,三菱5U摆盘机程序;六轴控制;成熟组态;模块化编程框架;兼容Q系列指令;提高精品案例。,三菱5U PLC六轴摆盘机成熟程序：模块化框架，Q系列思维，提升工程案例

标题中的“cpp-基于canal的mysql与redismemcachedmongodb的nosql数据实时同步方案案例canalclient”指的是一个使用C++实现的项目，它利用了阿里巴巴开源的Canal工具来实现实时同步MySQL数据库的数据到NoSQL数据库，如Redis、Memcached和MongoDB。这个案例可能包含了Canal客户端的开发和集成，以及针对不同NoSQL存储的适配器设计。 描述中的“基于canal 的 mysql 与 redis/memcached/mongodb 的 nosql 数据实时同步方案 案例，canal client”进一步明确了这个项目的主要目标是通过Canal来实现MySQL与三种NoSQL数据库之间的数据同步，并提供了具体的案例。Canal是一个高可用、高性能的数据库增量日志抽取框架，它能够监听MySQL的数据变更事件并转发到其他系统，非常适合用于实时数据同步。 在NoSQL数据库领域，Redis、Memcached和MongoDB分别代表了不同的数据模型和使用场景： 1. Redis是一个内存数据结构存储系统，支持多种数据结构如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合，通常用于缓存和实时数据处理。 2. Memcached则是一个简单的键值对存储系统，主要用来缓解数据库的读写压力，提供高速的缓存服务。 3. MongoDB是一个文档型数据库，以JSON-like的BSON格式存储数据，适合处理结构灵活、大数据量的应用。 在这个案例中，开发者可能通过Canal客户端订阅MySQL的binlog（二进制日志）事件，当MySQL的数据发生变化时，Canal会捕获这些变化并推送到对应的NoSQL数据库。这涉及到事件解析、数据转换和数据路由等技术。同时，为了适配不同的NoSQL数据库，开发者可能需要编写特定的适配器，将MySQL的结构化数据转化为适合非关系型数据库的格式。 压缩包子文件“liukelin-canal_mysql_nosql_sync-d960f62”可能是项目源代码或者相关资源的版本控制标识，这表明里面包含了开发者“liukelin”的工作，可能有源码、配置文件、测试用例等，用于重现和理解数据同步的实现过程。 这个项目涉及的关键知识点包括： 1. MySQL的binlog机制和Canal框架的使用。 2. NoSQL数据库（Redis、Memcached、MongoDB）的基本原理和操作。 3. C++编程，用于实现Canal客户端和数据同步逻辑。 4. 数据转换和适配技术，将关系型数据转换为适合NoSQL数据库的格式。 5. 高并发和实时数据处理的设计原则。 通过深入研究这个项目，开发者可以学习到如何构建一个高效稳定的数据同步系统，这对于分布式系统、大数据处理以及云服务的开发都有很大的价值。