成熟项目 内容概要】 本文档系统整理了AGV调度系统的开发流程与实现细节，涵盖系统调研、地图编辑器、接口协议、数据库配置、任务调度、PLC通信等内容，并附带多个C#项目代码示例，包括S7PLCClient、科聪与仙工控制器对接、磁导航协议等。 【适用人群】 AGV系统开发者 自动化与物流系统集成工程师 C# 上位机开发人员 工业自动化项目技术负责人 【使用场景及目标】 可用于搭建AGV调度系统、任务管理系统 实现AGV与PLC、WMS系统的数据对接 开发地图编辑与路径规划功能 学习工业自动化中AGV调度与控制的实际编码实现 【其他说明】 文档中包含多个实际项目代码结构说明，适合作为二次开发或系统集成的参考资料。适用于Visual Studio 2022开发环境，支持SQL Server数据库，涵盖从界面到业务逻辑的全流程实现。

信捷PLC上位机Modbus TCP通信C#源代码实例，易懂教程,信捷PLC上位机Modbus TCP通信C#源代码实例，入门级的通俗易懂范例,信捷PLC上位机源代码例子，modbusTCP通信，通俗易懂，C#源代码。 ,信捷PLC; 上位机; modbusTCP通信; C#源代码; 通俗易懂; 例子。,信捷PLC通信：Modbus TCP通信C#源代码实例详解 在工业自动化领域，PLC（可编程逻辑控制器）的应用至关重要，它是实现自动化控制的核心设备之一。信捷PLC作为众多品牌中的一员，以其稳定性和易用性在市场中占有一席之地。为了提高生产效率和灵活性，PLC通常需要与上位机进行通信，而Modbus TCP作为一种广泛应用的工业通信协议，成为了上位机与PLC通信的首选协议之一。 C#作为一种高级编程语言，在开发上位机应用时表现出色。通过使用C#编写源代码，开发者可以创建稳定、高效的通信程序，实现上位机与信捷PLC之间的数据交换和控制。在本文中，将详细解析信捷PLC上位机Modbus TCP通信的C#源代码实例，旨在为初学者提供一个易懂的教程和通俗易懂的范例。 教程首先会对信捷PLC的基础知识进行介绍，包括其工作原理、通信接口和通信协议等，以帮助读者建立基本概念。随后，通过具体的C#源代码实例，逐步引导读者了解如何设置Modbus TCP通信环境，如何编写代码实现上位机与PLC之间的连接、数据读写、异常处理等操作。实例代码将采用通俗易懂的方式编写，尽量避免复杂的编程术语，确保读者能够快速理解和掌握。 文件名称列表中的“信捷上位机与通信的通俗易懂代码示例解析”、“信捷上位机通信代码示例解析一引言随着工”等文件，均为文档类型，这些文档可能详细记载了通信过程的步骤、注意事项以及对应的C#代码段。而“信捷上位机源代码通俗易懂使用实现通信”、“信捷上位机源代码例子是一个关于使用编写实现通信”等文件，则可能是具体实现了通信功能的源代码文件，这些代码将展示如何通过Modbus TCP协议实现与PLC的通信。 信捷PLC上位机Modbus TCP通信的C#源代码实例对于希望在工业自动化领域深入发展的工程师来说，是入门级的重要资源。通过阅读和实践这些实例，初学者可以逐渐掌握如何使用C#语言开发上位机应用程序，实现与PLC的稳定通信。同时，实例的通俗易懂性也有助于缩短学习曲线，让初学者更快地进入状态，减少在项目开发中遇到的技术障碍。 此外，源代码实例的详尽解析和通俗易懂的表达，不仅有助于初学者学习，也能为有经验的工程师提供参考，帮助他们优化现有系统或开发新的应用。通过这些实例，开发者可以更好地理解通信协议的具体实现细节，以及如何根据实际需求调整代码，提高系统的灵活性和扩展性。 信捷PLC上位机Modbus TCP通信的C#源代码实例不仅是一套针对初学者的教程，也为有经验的工程师提供了实用的参考。它通过通俗易懂的叙述和实例代码，让学习者能够快速掌握上位机与PLC通信的关键技术和方法，对于提高自动化控制系统的性能和可靠性具有重要意义。

◎ 文件说明

本文件包括以下内容：

※ 1、文件说明
※ 2、源码操作说明
※ 3、光盘目录清单


◎ 源码操作说明

源代码使用方法是（以实例1为例）：
将该实例的源码，比如实例1的1.c文件（可以在001目录下找到），
拷贝到tc编译器目录下，运行tc.exe，打开编译器，
按【F3】键或者“File->Open”菜单命令，打开1.c文件，
按【Ctrl+F9】键，或者“Run->Run”菜单命令，编译运行该程序。


◎ 光盘目录清单如下：

第一部分 基础篇

001 第一个C程序
002 运行多个源文件
003 求整数之积
004 比较实数大小
005 字符的输出
006 显示变量所占字节数
007 自增/自减运算
008 数列求和
009 乘法口诀表
010 猜数字游戏
011 模拟ATM（自动柜员机）界面
012 用一维数组统计学生成绩
013 用二维数组实现矩阵转置
014 求解二维数组的最大/最小元素
015 利用数组求前n个质数
016 编制万年历
017 对数组元素排序
018 任意进制数的转换
019 判断回文数
020 求数组前n元素之和
021 求解钢材切割的最佳订单
022 通过指针比较整数大小
023 指向数组的指针
024 寻找指定元素的指针
025 寻找相同元素的指针
026 阿拉伯数字转换为罗马数字
027 字符替换
028 从键盘读入实数
029 字符行排版
030 字符排列
031 判断字符串是否回文
032 通讯录的输入输出
033 扑克牌的结构表示
034 用“结构”统计学生成绩
035 报数游戏
036 模拟社会关系
037 统计文件的字符数
038 同时显示两个文件的内容
039 简单的文本编辑器
040 文件的字数统计程序
041 学生成绩管理程序

第二部分 数据结构篇

042 插入排序
043 希尔排序
044 冒泡排序
045 快速排序
046 选择排序
047 堆排序
048 归并排序
049 基数排序
050 二叉搜索树操作
051 二项式系数递归
052 背包问题
053 顺序表插入和删除
054 链表操作（1）
055 链表操作（2）
056 单链表就地逆置
057 运动会分数统计
058 双链表
059 约瑟夫环
060 记录个人资料
061 二叉树遍利
062 浮点数转换为字符串
063 汉诺塔问题
064 哈夫曼编码
065 图的深度优先遍利
066 图的广度优先遍利
067 求解最优交通路径
068 八皇后问题
069 骑士巡游
070 用栈设置密码
071 魔王语言翻译
072 火车车厢重排
073 队列实例
074 K阶斐波那契序列

第三部分 数值计算与趣味数学篇

075 绘制余弦曲线和直线的迭加
076 计算高次方数的尾数
077 打鱼还是晒网
078 怎样存钱以获取最大利息
079 阿姆斯特朗数
080 亲密数
081 自守数
082 具有abcd=(ab+cd)2性质的数
083 验证歌德巴赫猜想
084 素数幻方
085 百钱百鸡问题
086 爱因斯坦的数学题
087 三色球问题
088 马克思手稿中的数学题
089 配对新郎和新娘
090 约瑟夫问题
091 邮票组合
092 分糖果
093 波瓦松的分酒趣题
094 求π的近似值
095 奇数平方的有趣性质
096 角谷猜想
097 四方定理
098 卡布列克常数
099 尼科彻斯定理
100 扑克牌自动发牌
101 常胜将军
102 搬山游戏
103 兔子产子（菲波那契数列）
104 数字移动
105 多项式乘法
106 产生随机数
107 堆栈四则运算
108 递归整数四则运算
109 复平面作图
110 绘制彩色抛物线
111 绘制正态分布曲线
112 求解非线性方程
113 实矩阵乘法运算
114 求解线性方程
115 n阶方阵求逆
116 复矩阵乘法
117 求定积分
118 求满足特异条件的数列
119 超长正整数的加法

第四部分 图形篇

120 绘制直线
121 绘制圆
122 绘制圆弧
123 绘制椭圆
124 设置背景色和前景色
125 设置线条类型
126 设置填充类型和填充颜色
127 图形文本的输出
128 金刚石图案
129 飘带图案
130 圆环图案
131 肾形图案
132 心脏形图案
133 渔网图案
134 沙丘图案
135 设置图形方式下的文本类型
136 绘制正多边形
137 正六边形螺旋图案
138 正方形螺旋拼块图案
139 图形法绘制圆
140 递归法绘制三角形图案
141 图形法绘制椭圆
142 抛物样条曲线
143 Mandelbrot分形图案
144 绘制布朗运动曲线
145 艺术清屏
146 矩形区域的颜色填充
147 VGA256色模式编程
148 绘制蓝天图案
149 屏幕检测程序
150 运动的小车动画
151 动态显示位图
152 利用图形页实现动画
153 图形时钟
154 音乐动画

第五部分 系统篇

155 读取DOS系统中的国家信息
156 修改环境变量
157 显示系统文件表
158 显示目录内容
159 读取磁盘文件
160 删除目录树
161 定义文本模式
162 设计立体窗口
163 彩色弹出菜单
164 读取CMOS信息
165 获取BIOS设备列表
166 锁住硬盘
167 备份/恢复硬盘分区表
168 设计口令程序
169 程序自我保护

第六部分 常见试题解答篇

170 水果拼盘
171 小孩吃梨
172 删除字符串中的特定字符
173 求解符号方程
174 计算标准差
175 求取符合特定要求的素数
176 统计符合特定条件的数
177 字符串倒置
178 部分排序
179 产品销售记录处理
180 特定要求的字符编码
181 求解三角方程
182 新完全平方数
183 三重回文数
184 奇数方差
185 统计选票
186 同时整除
187 字符左右排序
188 符号算式求解
189 数字移位
190 统计最高成绩
191 比较字符串长度
192 合并整数
193 矩阵逆置
194 删除指定的字符
195 括号匹配
196 字符串逆置
197 SIX/NINE问题
198 单词个数统计
199 方差运算
200 级数运算
201 输出素数
202 素数题
203 序列排序
204 整数各位数字排序
205 字符串字母移位
206 Fibonacc数列

第七部分 游戏篇

207 商人过河游戏
208 吃数游戏
209 解救人质游戏
210 打字训练游戏
211 双人竞走游戏
212 迷宫探险游戏
213 迷你撞球游戏
214 模拟扫雷游戏
215 推箱子游戏
216 五子棋游戏

第八部分 综合实例篇

217 综合CAD系统
218 功能强大的文本编辑器
219 图书管理系统
220 进销存管理系统

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内容概要：本文详细介绍了使用UDEC7.0进行煤层建模和开挖模拟的全过程，涵盖从基础地层建模、裂隙系统设置、监测点布置到开挖步进操作的具体代码实现及其解析。特别强调了关键参数的选择对模拟结果的影响，如弹性模量、法向刚度等，并提供了实用技巧来提高模拟效率和准确性。最后还展示了如何利用Python进行裂隙发育分析，帮助研究人员更好地理解和预测煤层开采过程中可能出现的问题。 适合人群：从事煤矿工程、岩土工程及相关领域的科研人员和技术工作者，尤其是希望深入了解UDEC软件应用的人群。 使用场景及目标：适用于需要进行煤层开采模拟的研究项目，旨在通过精确建模和数据分析，为实际采矿作业提供科学依据和支持，预防潜在的安全隐患。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实践经验教训，有助于读者避免常见错误并优化模型性能。

在当今信息爆炸的时代，会议纪要的重要性不言而喻。为了提高效率和准确性，将音频会议内容转换为文字纪要显得尤为重要。本实例将介绍如何通过编程实现录音文件上传后的文字转换以及实时采集音频转文字的核心技术，同时还会提供一个可供直接使用的实时会议纪要代码实例。 要实现音频文件的上传和转换，我们需要依赖于WebSocket后端API接口。WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议，它为服务器与客户端之间提供了持久的连接，并且能够实现实时通信。在这种场景下，当用户上传录音文件后，后端服务器将通过WebSocket实时接收文件，并进行音频到文字的转换处理。 具体来说，音频转文字的过程包括几个关键步骤：首先是音频文件的采集或上传，然后是音频信号的预处理，接下来是将预处理后的音频信号送入语音识别引擎进行识别，最后将识别结果输出为文本格式。在这些步骤中，实时采集音频并转换为文字是最为复杂且关键的一步。这要求程序能够持续地捕获音频输入，并且能实时处理这些数据，快速将其转换为可读的文字。 为了实现这一功能，推荐使用阿里云的语音识别服务。阿里云提供了强大的一句话音频转文字的能力，能够快速准确地将实时采集的音频信号转换为文字。使用这些服务时，开发者只需要在自己的应用程序中集成对应的API接口，并且确保在转换过程中有稳定的网络连接和足够的计算资源。 此外，为了方便开发者直接使用，该代码实例还提供了一个名为“Recorder”的模块。这个模块可能包含了音频录制、上传、以及与后端API接口交互的功能，甚至可能包含了一个简单的用户界面，方便用户上传文件或直接进行音频的实时采集与转换。通过这个模块，开发者可以省去许多底层的开发工作，直接将重点放在如何集成和利用这些功能来构建自己的实时会议纪要系统。 在使用这些技术时，开发者还需要考虑一些实际问题，比如如何处理用户的隐私问题、如何确保音频数据的安全性以及如何优化用户体验。这些问题的解决往往需要综合运用各种技术手段和业务逻辑。 通过实时音频采集和转文字技术，结合强大的后端API接口，我们可以有效地实现一个实时会议纪要系统。这不仅提高了工作效率，还提升了会议纪要的准确性和可读性。随着人工智能和语音识别技术的不断发展，未来的会议纪要系统将会更加智能化和便捷化，从而更好地服务于企业和个人用户。

主要介绍了通过代码实例解析Pytest运行流程,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

Scrapy是一个强大的Python爬虫框架，它提供了许多高级功能，包括自动处理HTTP请求、解析HTML文档、管理网络延迟以及——如题目所示——图片抓取。本文将深入探讨Python Scrapy如何实现图片爬取，并通过一个具体的代码实例来展示其工作原理。 我们需要创建一个Scrapy Spider。在Scrapy项目中，Spider是负责抓取网页内容的核心组件。以下是一个名为`ImgSpider`的简单示例： ```python class ImgSpider(scrapy.Spider): name = 'img' start_urls = ['http://www.521609.com/daxuemeinv/'] url = 'http://www.521609.com/daxuemeinv/list8%d.html' pageNum = 1 def parse(self, response): li_list = response.xpath('//[@id="content"]/div[2]/div[2]/ul/li') for li in li_list: img_src = 'http://www.521609.com' + li.xpath('./a[1]/img/@src').extract_first() item = ImgproItem() item['src'] = img_src yield item ``` 在这个Spider中，`parse`方法解析了响应（`response`），提取了每个图片的URL，并将其放入一个`Item`对象中。`Item`是Scrapy中的一个类，用于封装爬取的数据。在这个例子中，我们创建了一个`ImgproItem`，其中包含一个字段`src`，用于存储图片URL。 接着，我们需要配置Scrapy以处理图片。在Scrapy的设置文件（通常是`settings.py`）中，增加`IMAGES_STORE = './imgsLib'`，这告诉Scrapy图片应该保存在当前目录下的`imgsLib`文件夹里。 我们需要创建一个自定义的图片处理管道（Pipeline）。Scrapy的Pipeline机制允许我们在数据从Spider到最终存储或导出的过程中进行预处理。对于图片下载，我们需要继承Scrapy的`ImagesPipeline`类，并重写其中的几个关键方法： ```python from scrapy.pipelines.images import ImagesPipeline class ImgproPipeline(ImagesPipeline): def get_media_requests(self, item, info): yield scrapy.Request(item['src']) def file_path(self, request, response=None, info=None): name = request.url.split('/')[-1] print('正在下载：', name) return name def item_completed(self, results, item, info): return item ``` `get_media_requests`方法负责生成下载图片的请求；`file_path`定义了图片文件在本地存储时的文件名；`item_completed`方法在图片下载完成后被调用，这里我们只是简单地返回`item`，意味着这个`item`的处理已完成，可以交给下一个Pipeline处理。 总结来说，Python Scrapy的图片爬取原理主要涉及以下几个步骤： 1. Spider解析网页并提取图片URL。 2. 将图片URL放入Item对象并提交给Pipeline。 3. 配置Scrapy的图片存储位置。 4. 自定义Pipeline继承`ImagesPipeline`，重写相关方法处理图片下载。 5. 图片下载完成后，保存至指定路径，并更新Item状态。 这个过程使得Scrapy能够高效地抓取和存储网页中的图片，为数据分析、网站备份或其他需要大量图片的应用提供了便利。通过灵活配置和扩展，Scrapy的图片爬取功能可以适应各种复杂的网页结构和需求。

这是一个用C#实现的读写sqlite数据库的例子，希望能对正学习这一块的朋友有帮助。 需要使用System.Data.SQLite库 大至步骤如下： 在WinForms项目中添加一个数据库连接。你可以使用SQLiteConnection类来建立数据库连接。 创建SQLiteCommand对象来执行SQL查询。 使用SQLiteDataReader来读取查询结果。 执行增删改查操作。 关于SQLite SQLite是一个轻量级的关系型数据库管理系统，遵守ACID原则，其特点是高度便携、使用方便、结构紧凑、高效和可靠。它不是客户端-服务器结构的数据库，而是嵌入式的数据库引擎，可以将其看作是一个单一的、自包含的、零配置的数据库文件。SQLite支持大多数SQL92标准，可以在所有主要的操作系统上运行，并且其源代码是完全公开的。 SQLite也有一些限制和不足之处，例如不具有高度的并发性和良好的存取权限控制，没有内置的函数集，不支持存储过程以及深奥的SQL语言特性，也不支持XML/Java扩展等。