水利水电项目BIM模型数据库V5.0ppt课件 本资源是关于水利水电项目BIM模型数据库V5.0ppt课件的知识点总结，该课件主要介绍了BIM项目管理平台的概述、建设内容、应用价值等方面的知识点。 一、BIM项目管理平台概述 BIM项目管理平台是依托物联网、工程BIM、虚拟现实、大数据、地理信息系统（GIS）、移动互联等现代信息技术建设的一套数字化工程项目管理平台。该平台的内容包括BIM模型数据库管理、数据分析以及工程量提取与预警。该平台以三维模型为载体在可视化平台上进行设计校审、施工进度、质量、安全、档案等管理，实现了建设管理过程中全景可视、全寿命管控、实时采集、智慧感知。 二、BIM项目管理平台的产品理念 BIM项目管理平台的产品理念包括信息化、智能化、创新化、管理化等方面。该平台以人为本，追求直观快捷、贴心服务的同时，也提供了多专业集成、互联互通、实时沟通、智能感知、智能数据、智能终端等功能。 三、BIM项目管理平台的建设内容 BIM项目管理平台的建设内容包括一期数据库管理方案、二期模型数据分析方案、三期工程量提取与预警分析方案等。其中，一期数据库管理方案主要包括登录界面、首页界面、统计各设计院的项目/模型和审批状态、项目列表、模型库、搜索页等功能。二期模型数据分析方案主要利用三维模型，内置计算规则进行数据模拟和分析。 四、BIM项目管理平台的应用价值 BIM项目管理平台的应用价值在于为用户提供了更便捷的信息管理、更规范的统一管理、更高效的管理服务、更互动的管理平台等方面。该平台可以帮助用户打破工程管理中存在的问题，提供了一个更加智能、更加高效的管理方式。 五、BIM模型数据库管理 BIM模型数据库管理是BIM项目管理平台的核心内容之一。该功能可以帮助用户统一管理模型数据，提供了模型库、搜索页、详情页等功能。用户可以通过搜索某项目的模型，查看对应的族库列表、模型信息等。 六、BIM数据中心 BIM数据中心是BIM项目管理平台的重要组成部分。该中心可以支持多种数据格式，提供了数据转换机制、规则检测、项目多元、模型多元、标准统一、信息共享方案等功能。 七、BIM项目管理平台的技术支持 BIM项目管理平台的技术支持来自于多种技术，包括虚拟现实、BIM、物联网、大数据、地理信息系统（GIS）等。该平台也支持多种软件的集成，例如Bentley、CATIA、SU、Revit等。 本资源提供了一个关于水利水电项目BIM模型数据库V5.0ppt课件的知识点总结，该课件涵盖了BIM项目管理平台的概述、建设内容、应用价值等方面的知识点，为用户提供了一个更加智能、更加高效的管理方式。

Upon completing this module, you will be able to: Describe the need for IP QoS Describe the Integrated Services model Describe the Differentiated Services model Describe the building blocks of IP QoS mechanisms (classification, marking, metering, policing, shaping, dropping, forwarding, queuing) List the IP QoS mechanisms available in Cisco IOS Describe what QoS features are supported by different IP QoS mechanisms

**数字微波通信系统概述** 数字微波通信系统是一种利用微波频段的电磁波作为载体，通过中继接力的方式实现远距离通信的技术。微波的定义是波长在1毫米到1米之间，对应的频率范围是300兆赫兹（MHz）至300吉赫兹（GHz）。这个频段可以进一步细分为分米波、厘米波和毫米波三个子区间。 **微波通信的历史发展** 微波通信的历史可追溯到20世纪30年代，当时出现了第一个工作在甚高频（VHF）频段的模拟无线通信系统。第二次世界大战期间，军用通信开始使用特高频（UHF）频段。1951年，美国建立了第一条商业微波通信线路，从纽约到旧金山。我国在“七五”计划期间引入了微波通信系统。随着时间推移，数字微波通信系统在20世纪70年代末开始出现，采用了简单的调制技术如QPSK和8PSK。80年代，随着数字信号处理技术和大规模集成电路的进步，微波通信系统发展迅速，90年代后，更大容量的数字微波通信系统逐渐成为主流。 **微波通信的特点** 1. **宽频带和大容量**：微波频段的频带宽度较大，能够支持大量信息的传输，适合宽频带信号的传输。 2. **抗干扰能力强**：由于工作频率高，微波通信系统受低频段干扰的影响较小。 3. **通信灵活性**：微波通信可以通过中继站实现远距离传输，能跨越特殊地形，如沼泽、河流、湖泊和山脉，尤其在自然灾害情况下，通信建立、撤收和转移相对便捷。 4. **高增益和方向性强的天线**：微波天线能制造出高增益且方向性极强，减少了通信中的相互干扰，降低了发射机的功率需求。 5. **经济高效**：相对于其他通信方式，数字微波通信系统的建设和运维成本较低，建设速度较快。 6. **数字通信优势**：数字微波通信结合了数字通信的稳定性和纠错能力，提高了信号质量。 **微波通信系统的分类** 微波通信系统主要分为两类：模拟微波通信系统和数字微波通信系统。模拟系统主要处理连续变化的信号，而数字系统则以二进制形式传输信息，具有更高的数据安全性、可靠性和处理能力。 **微波通信的应用** - **干线备份和补充**：数字微波通信常用于光纤主干线路的备份，提供冗余通信路径，确保网络稳定性。 - **边远地区通信**：在缺乏有线基础设施的偏远地区，微波通信为用户提供基本的语音和数据服务。 - **市内支线连接**：城市内部的短距离通信，如无线基站间的连接。 - **无线宽带接入**：为住宅和企业用户提供高速互联网接入服务。 **微波的视距传播特性** 微波通信通常遵循视距传播原则，通信距离受到发射和接收天线高度的影响。此外，还需考虑自由空间传播损耗、地面反射和大气吸收等因素，这些都会影响信号的传播质量和距离。例如，天线高度的增加可以扩大通信覆盖范围，但同时也可能遇到更多由地形和大气条件造成的传播障碍。 数字微波通信系统因其独特的优点和广泛的应用，在现代通信网络中扮演着重要角色。随着技术的不断发展，数字微波通信系统将继续优化，提供更高效、更可靠的通信解决方案。

在网络通信领域，图标作为视觉元素在传递信息方面起着至关重要的作用。特别是在展示网络设备和网络拓扑结构时，图标不仅帮助用户快速识别设备类型，还可以清晰地表达网络的架构和布局。华为作为全球知名的网络设备供应商，其生产的网络设备广泛应用于世界各地的数据中心和企业网络之中。 华为网络设备图标的设计往往遵循一定的风格和标准，以确保在技术文档、演示文稿以及网络拓扑图中的统一性和辨识度。这类图标通常简洁、直观，以黑白两色或彩色呈现，通过特定的形状、线条和颜色区分不同的设备类型。例如，路由器可能会用有分支的线条表示网络数据的流转，而交换机则可能通过交叉的线条来表达信息交换的功能。 在网络拓扑图中，这些图标被用来直观地展示网络的物理或逻辑结构。网络拓扑图是理解网络如何相互连接的关键工具，它显示了网络中设备之间的关系，包括设备类型、网络的布局以及连接方式。在网络工程师或系统管理员设计、管理和故障排除网络时，拓扑图是非常重要的辅助工具。 在华为提供的网络设备图标库中，我们可以找到各种网络设备的图标，如路由器、交换机、防火墙、负载均衡器等，这些图标不仅在外观上与真实的华为网络设备保持一致，而且在功能表示上也力求准确。通过这些图标，网络设计师可以在PPT或其他演示文稿中快速构建出包含华为设备的网络架构图，这对于技术支持和销售演示尤为关键。 在网络技术快速发展的今天，图标的设计也在不断进化。为了适应更高分辨率的显示设备和更加复杂的网络技术，图标设计趋向于更加精细和具有现代感。此外，随着虚拟化和云计算技术的普及，网络图标也逐渐反映出这些新兴技术的特点，例如虚拟路由器、云服务等图标在现代网络图标库中也越来越常见。 华为网络设备图标不仅对于华为设备的使用者来说至关重要，它也为整个网络通信行业提供了一套标准化的视觉语言。这些图标有助于提升网络通信行业的专业性，同时也方便了从业人员在交流和工作中更高效地传达复杂的技术概念。

深度学习是一种机器学习的方法，其核心概念源自于人工神经网络，这是一种受生物神经网络启发的计算模型。神经网络由大量相互连接的处理单元（即神经元）组成，每个神经元通过带有可调节权重的连接与其他神经元相互通信，这些权重能够根据经验进行调整，从而赋予网络以学习能力。在神经网络中，通过正向传播算法，输入信号经过加权求和和非线性函数映射后逐层向前传递，直至产生输出，而反向传播算法则用于训练网络，通过最小化代价函数来不断调整权重，实现网络输出与真实值之间的误差最小化。 在深度学习的发展历程中，出现了一系列的网络结构，如堆叠自编码器（Stacked Auto-Encoder）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）以及深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）等。这些网络结构在处理图像、语音和自然语言等复杂数据方面取得了显著的成效。例如，卷积神经网络在计算机视觉领域中的应用非常广泛，能够从原始像素数据中学习到层次化的特征表示。 尽管深度学习在多个领域取得了巨大成功，但仍然面临着诸多挑战。在训练深度神经网络时，最常遇到的问题之一是易陷入局部极小值问题，导致网络未能达到全局最优解。此外，深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间进行训练，且对于如何选择合适的隐层和隐节点个数，学术界目前还没有一个普遍适用的理论指导。 为了改善这些问题，研究人员提出了多种优化策略。例如，通过引入动量项或采用改进的梯度下降方法（如MBP/MFBP算法）以提高学习效率。深度学习的实质是通过建立多层的深度模型，使用海量的训练数据来学习更有效的特征表示，而非简单地增加模型复杂度。深度模型之所以强大，是因为它们能够通过分层的方式提取数据的高层特征，这在图像和语音等数据的处理中尤为重要。 深度学习中的深度模型之所以能够比浅层模型更好地逼近非线性函数，是因为它们拥有更深层的网络结构和更少的参数，使得模型能够在降低过拟合风险的同时，增强模型的泛化能力。深度学习的最终目的是通过特征学习，提高分类或预测的准确性，而深层模型的构建仅仅是一种手段。 深度学习正不断推动着人工智能技术的边界，其在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域的应用已经展现出巨大的潜力和实际价值。随着研究的深入和技术的进步，深度学习有望解决更多复杂的问题，实现更多令人激动的应用。

里面包含了60个仿真实例，对学习单片机很有用！

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本文以“PLC可编程控制实例100(整理)”为主题，主要探讨了可编程逻辑控制器（PLC）在工业自动化领域的应用。在具体内容上，文档展示了自耦变压器降压起动控制电路的PLC控制方案，并详细描绘了相关接线图与梯形图。 文档强调了在工业自动化过程中，PLC所扮演的关键角色。自耦变压器降压起动控制是一种常见的电机起动方式，而PLC的应用使得电机的控制过程更加精准和高效。通过PLC的程序控制，可以实现电机在不同工况下的自动切换和保护功能，大大提高了电机运行的稳定性和安全性。 具体来说，文档中通过实例展示了PLC控制的主电路图、PLC接线图以及对应的PLC控制梯形图。在PLC接线图中，可以看到各种继电器、接触器、按钮以及辅助开关等控制元件与PLC的连接方式。梯形图则是一种用以描述PLC程序逻辑的图形化编程语言，它通过一系列的接触器、线圈、定时器和计数器等元素来表示控制逻辑。 除了自耦变压器降压起动控制电路外，文档还包含了点动控制的电路图和梯形图，展示了在点动控制模式下的PLC接线与逻辑控制情况。点动控制通常用于短暂操作，如开启或关闭电机的瞬间，该控制方式可以避免长时间的电机负荷，减少能耗。 文档中提到的QSFU、X0、X1、X2等标记符号，实际上是PLC编程中用于标识输入输出端口的符号。这些符号和标识在梯形图中用来表示实际的物理元件，如传感器、执行器等，这些元件的组合和逻辑关系构成了整个控制系统的执行和反馈回路。 除此之外，文档还提到了各种辅助元件，如M0、Y0等，它们在PLC中分别代表了辅助继电器和输出继电器。这些辅助元件在控制逻辑中起到了重要作用，例如完成信号的转换和放大，或者用于信号的互锁和联锁保护等功能。 从技术角度来看，文中所描述的“FR”指的是热继电器，它在电路中起到过载保护的作用；“HL”则代表了信号灯，用以显示系统的运行状态或故障信息；“KM”代表了接触器，用于控制电机的启动和停止；“T”则是定时器，它在控制系统中用于实现时间控制逻辑。 在工业自动化领域，PLC控制已成为一种广泛采用的技术，因其可编程性高、应用灵活、稳定性好等优点，大大提高了生产效率和产品质量。通过实例的学习，不仅可以加深对PLC工作原理的理解，也能够提升解决实际工业控制问题的能力。 通过对PLC控制实例的研究，我们可以了解到在工业自动化系统设计和实施中，如何将复杂的控制逻辑通过PLC编程语言转化为实际的控制行为。这不仅涉及到硬件接线的准确性和逻辑编程的合理性，还需要考虑到系统的安全性和可靠性。在这个过程中，工程师需要具备扎实的电气工程基础知识，同时对PLC编程语言和工业控制理论有着深入的理解。 此外，随着计算机技术的不断发展，PLC控制系统也趋向于智能化、网络化。因此，对于从事相关行业的工程师来说，更新知识、掌握新技术也变得尤为重要。通过持续的学习和实践，工程师可以紧跟技术发展的步伐，为工业自动化领域贡献更多的智慧和力量。 文档中提到由于OCR扫描技术的原因，可能导致了个别字词的识别错误或漏识别，这提示我们在处理此类文档时，需要有基本的电气工程知识储备，以便能够准确理解和补充文档内容的完整性。

在当今互联网迅速发展的时代，结合前后端分离的开发模式成为了一种流行趋势。SpringBoot与Vue.js的搭配使用，为开发者提供了一种高效、快捷的开发解决方案。本文将以“瑞吉外卖项目”为例，深入探讨这一技术组合的实践应用，为同类项目的开发提供参考与借鉴。 让我们对SpringBoot进行简单回顾。SpringBoot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的之一是为了简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它提供了许多默认配置，让开发者能够快速启动和运行Spring应用。SpringBoot的核心特性包括自动配置、嵌入式服务器、无代码生成以及无XML配置等。 Vue.js则是一个轻量级的前端框架，它易于上手，并且能够通过组件化的方式构建动态的用户界面。Vue.js的双向数据绑定和虚拟DOM技术，能够极大地提高前端开发的效率和性能。 瑞吉外卖项目就是一个将SpringBoot和Vue.js结合使用的实例。在这个项目中，前端使用Vue.js来构建用户界面，通过调用后端的RESTful API与SpringBoot应用进行数据交互。SpringBoot负责处理业务逻辑、数据库交互等后端操作，实现了数据的增删改查等操作，并通过JSON格式与前端通信。 项目实践中，前端页面的设计遵循了模块化、组件化的开发思路。通过组件复用，不仅提高了开发效率，也使得维护工作变得更加轻松。例如，页面中的各个模块如列表展示、搜索、分页等都可以封装成独立的Vue组件，以适应不同的页面布局和功能需求。 在数据交互方面，Vue.js通过Axios库发送HTTP请求到SpringBoot的后端接口。SpringBoot后端则通过Spring MVC框架来处理这些请求，并通过MyBatis或JPA等ORM框架与数据库进行交互，实现了数据的CRUD操作。这样的架构设计，使得前后端各自独立，便于分工合作，同时也符合微服务的设计思想。 安全性是任何项目都需要考虑的一个重要方面。瑞吉外卖项目中，后端对数据传输进行了加密处理，采用了HTTPS协议。同时，SpringBoot的安全框架Spring Security也提供了强大的安全特性，如身份验证、授权、跨站请求伪造保护等，确保了系统的安全性。 项目的部署也体现了现代化的实践。SpringBoot应用可以被构建成一个独立的JAR包，这个JAR包内置了嵌入式的Tomcat或Jetty服务器，无需额外的服务器软件即可运行。前端的Vue.js构建后生成的静态文件也可以轻松地部署到CDN或者静态文件服务器上，大大简化了部署流程。 在开发过程中，代码的质量控制同样不可忽视。本项目采用了Git作为版本控制工具，使用Gitflow工作流来管理代码的迭代开发，同时结合SonarQube进行代码质量的持续集成检测，确保代码的健壮性和可维护性。 文档的重要性也是项目成功的关键之一。瑞吉外卖项目在开发过程中注重文档的编写，无论是后端API的文档还是前端组件的使用说明，都详细记录并及时更新，为项目的后续维护和二次开发提供了极大的便利。 通过SpringBoot与Vue.js的结合，瑞吉外卖项目实现了前后端分离的高效开发模式。这不仅提高了开发效率，也使得项目结构清晰，分工明确，有利于项目的长期维护和升级。这一技术组合的实践，对于希望采用前后端分离模式开发的应用来说，具有很好的参考价值。

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