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平面铣 切削模式-跟随部件，跟随周边 深度轮廓加工学名等高精加工 曲线和点深入演示 共十章带模型

1.真实案例 2.工控大佬授课 3.初学者也可学会基础知识 1.硬件选型 2. IO接线 3.使用教程 4.编程语言 5.数值转换 数值类型 6.基本指令 7.特殊功能运用 8.变频器 9. 触摸屏 10. 编码器高速计数 11. 顺序功能图 SFC 12. 自建FB块 13. 模拟量输入 模拟量输出 14.脉冲及步进伺服指令 伺服接线 定位指令 15. RS 485 MODBUS通讯应用

1.真实案例 带模型 2.加工大佬授课 3.初学者也可学会基础知识 powermill 10.0 完整教程 包含刀路文件 后处理文件 4.电极加工 易语言二次开发批量碰撞检查与PM转图到UG格式转换教程 5.编刀路讲解与讲解思路流程 6.阴影、判断加工、区分模型的陡、平 浅滩 7.模具各种英文术语 五轴加工 螺旋槽五轴加工 8.五轴机床结构特点与工作原理 9.五轴加工优点 应运典型零件的工艺方案 实际生产加工常发生的问题及其解决方案 10.三菱 宝元 北京精雕 法格 发那科 佳铁 光大 诺信 米朗格 牧业 新代 等常见加工中心后处理文件

## 第1讲 知识图谱概论 （2019-3-1,2019-3-8） 1.1 知识图谱起源和发展 1.2 知识图谱 VS 深度学习 1.3 知识图谱 VS 关系数据库 VS 传统专家库 1.4 知识图谱本质和核心价值 1.5 知识图谱技术体系 1.6 典型知识图谱 1.7 知识图谱应用场景 **课件下载**:[partA](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-1知识图谱概论A.pdf) [partB](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-1知识图谱概论B.pdf) [partC](https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse/blob/master/pub-1知识图谱概论C.pdf) ## 第2讲 知识表示 (2019-3-15) 2.1 知识表示概念 2.2 知识表示方法 + 语义网络 + 产生式

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1、项目要求： ​基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类，输入一张花的照片，输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。 2、分三大步骤操作： 数据集预处理操作： 读取数据集数据 构建神经网络的数据集 1）数据增强：torchvision中transforms模块自带功能，将数据集中照片进行旋转、翻折、放大…得到更多的数据 2）数据预处理：torchvision中transforms也帮我们实现好了，直接调用即可 3）处理好的数据集保存在DataLoader模块中，可直接读取batch数据 网络模型训练操作： 迁移pytorch官网中models提供的resnet模型，torchvision中有很多经典网络架构，调用起来十分方便，并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练，也就是所谓的迁移学习 选择GPU计算、选择训练哪些层、优化器设置、损失函数设置… 训练全连接层...... 详细介绍见：https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/119922606?spm=1001.2014.3001.5501

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