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沿的实例化开发及应用实战

在自动化项目应用中，通常一个动作由（0_1或1_0）触发时包含两个动作点，即从起始点到结束点。如果我们的程序设计不当，现场执行元件可能会因扫描因素及硬件问题导致动作快速重复执行，这种情况存在很大风险。今天我们来讨论一下沿的开发与应用（上升沿、下降沿），如果有不足之处，请及时指出。我们将使用TIAV16博途开发环境来实现这一功能。功能要求：程序尽量简洁项目环境：TIAV16为了满足博途仿真的要求，我们选择了支持v4.0版本的simaticcpu1215fc进行硬件组态。硬件组态部分在此不再详细说明。

12天前 db 0
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2023汉诺威展会上到底吹了啥？

JZGKCHINA工控技术分享平台“工业转型——与众不同”汉诺威工业博览会的主题，本文将为您介绍汉诺威工业4.0的3个成功案例。这些案例展示了如何通过结合云技术、边缘技术和仿真技术，推动工业4.0的实施。案例1云端基于驱动器的能源监控第一个案例展示了如何通过扩展现有应用程序来增加新功能。例如，如果用户希望在他们的机器中启用“智能能源监控”功能，他们可以通过FlecsTechnologies的在线商店购买许可证，并使用ProDrive参数化软件在机器的驱动器上激活该许可证。此时，ProDrive作为在线市

13天前监控 0
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Flutter组件2：Icons的妙用技巧

在Flutter开发中，图标是界面设计的重要组成部分。通过使用图标，我们可以为用户提供更直观的视觉体验。本文将详细介绍如何在Flutter中使用Icons组件，并展示不同场景下的图标应用。用户界面产品在设计用户界面时，图标可以帮助用户更快速地理解和操作应用程序。例如，在移动应用中，图标可以用于导航栏、按钮等。以下是几种常见的UI产品图标使用场景：视频播放视频播放界面中，图标用于控制播放、暂停、快进等功能。图标的使用可以让用户直观地操作视频内容。交流对话在聊天或社交应用中，图标可以用于表示消息类型、发送状态

13天前 flutter 0
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Calibre传书Kindle带封面教程

使用Calibre软件，通过数据线将带有封面的书籍传输到Kindle设备的步骤如下：Kindle传书主要有两种方式：一种是通过邮件传输，另一种是通过数据线连接电脑传输。以下是通过数据线传输带封面书籍的详细步骤：如果书籍已经带有封面，并且不需要更换，可以跳过步骤2和步骤3。如果书籍没有封面或封面不够官方和美观，请执行步骤2和步骤3。将需要传输的书籍添加到Calibre中。如果需要更换封面，自行制作封面并导入Calibre中。完成后，别忘了点击左下角的“确定”按钮。退出Kindle设备，但不要关闭Calibr

13天前邮件推送 0
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华为智慧屏S6 Pro：巨幕手机，搜Easy！

相信大家平常追剧，或多或少也遇到过这种情况：突然闪过的剧情、突然断线的思路、说不出来的片名？支离破碎、难以捉摸？莫急莫急，看这全新升级鸿蒙AI的"巨幕手机"华为智慧屏S6Pro，如何让看剧"搜Easy"的吧！

13天前华为 ai 鸿蒙智慧华为智慧屏 0
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施耐德M241 PLC教程：SoMachine V4软件安装及注册

JZGKCHINA工控技术分享平台前言M241系列可编程控制器基于SoMachineV4平台，适用于高性能机器控制，具备运动控制功能，搭载高速双核CPU处理器，性能领先市场；内置高速计数和脉冲输出功能；通讯能力强大，支持以太网、CANOpen、串行通讯，并可选配TM4通讯扩展模块；采用TM3扩展，其速度是TM2的10倍，支持SD卡和TMC4扩展板，专为OEM客户设计。本课程围绕M241系列PLC展开，基于施耐德电气的SoMachine控制平台，从硬件介绍开始逐步进行横向与纵向拓展。课程不仅涵盖了硬件搭配

13天前 plc 0
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Counterpoint：2024年中国折叠屏手机销量猛增27%

2024年，中国折叠屏手机市场保持增长势头，销量同比增长27%，但增速有所放缓。华为凭借强大的品牌实力占据半壁江山，荣耀紧随其后，也拥有两位数的市场份额。市场前五的折叠屏手机占据了超过50%的市场份额，华为和荣耀各占据两个席位，vivo占据一个。值得关注的是，书本型折叠屏手机的受欢迎程度远超翻盖式，占据了67%以上的市场份额。CounterpointResearch的报告显示，2024年中国折叠屏手机市场持续增长，但增速放缓。激烈的市场竞争中，华为凭借其MateX5和X6（书本型）以及Pocke

13天前硬件资讯智能生活 Hi科技 5G IOT 消费电子人工智能AI 手机数码新能源汽车自动驾驶汽车智能家居电脑影音 0
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从 DeiT-B 到 DeiT-S，深度 ViTs 上的块结构化剪枝应用！

1Introductions近期，视觉Transformer（ViTs）成为一项新兴研究，极大地挑战了占主导地位的卷积神经网络（CNNs），在诸如分类[9,13,18,22,44]、目标检测[1,3,61]、语义分割[5,35]等各种图像分析和理解任务上表现出与CNNs相当甚至更优的性能，但完全没有了CNNs中的卷积机制。尽管在任务性能上取得了成功，正如[54]所指出的，ViTs架构的一个主要缺点是，与CNNs相比，ViTs在内存占用、计算复杂度以及最终功耗方面的资源效率要低得多。为了

14天前模型 0
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Ceph CRUSH配置实战：SSD与机械硬盘混合存储

1、硬件环境image.png2、架构图image.png3、部署image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngcephcrush配置实例(主备存储：SSD和机械硬盘混合)。

14天前存储 0
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训练大模型，到底是算力为王还是数据为王？

AI的崛起给我们带来了许多看似不可逾越的挑战，其中之一就是训练大规模深度学习模型。在这个过程中，有两个主要的瓶颈，一个是算力，另一个是数据。在本文中，我们将探讨训练大模型究竟是算力难获得还是数据难获得的问题，并提供一些深入的例子来支持这一讨论。算力的挑战训练深度学习模型通常需要大量的算力，特别是在自动驾驶领域。这些模型需要处理复杂的传感器数据，如摄像头、激光雷达和超声波传感器的输入。它们必须能够实时识别和理解环境中的对象、车辆、行人和道路标志。这就需要大规模的神经网络和大量的计算资源。以自动驾驶中的目标检

14天前自动驾驶 0