摘要:介绍了内容可寻址存储器CAM MCM69C233的特点及使用。通过某交换机应用表明,可大幅度提高数据检索速度,增强系统可靠性。 关键词:CAM 数据检索 嵌入式实时控制系统 MAC RTOS内容可寻址存储器CAM(Content Addressable Memory是一种特殊的存储阵列。它具有将输入数据与CAM中存储的所有数据项同时进行比较,迅速判断输入数据是否与CAM中存储的数据项相匹配,并给出数据项对应地址和匹配信息的特点,因而被广泛地应用于通信、模式识别等领域。在某型号交换机的设计中,笔者应用MOTOROLA公司的CAM芯片——MCM69C233实现数据检索功能,既提高了系
2024-03-27 11:10:22 96KB
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本文主要介绍了一位学生在进行 CAD CAM 技术应用实训后的心得体会。文章首先回顾了自己在学习 CAD 制图时的困难和不足,认为课堂教学和课后练习缺乏知识的连贯性。接着,作者介绍了老师在实训第一天对课程安排、实训目的和细节方面的交代。在实际操作中,作者发现自己之前学的知识有些陌生,但通过实训的不断练习和老师的指导,作者逐渐掌握了 CAD CAM 技术的应用。最后,作者总结了实训的收获和体会,认为实践是提高技能的最好途径,同时也感谢老师的教导和帮助。
2023-10-07 16:04:50 29KB cad-cam技术应用实训心得体
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1: 凸轮机构(cam mechanism)一般是由凸轮,从动件(follower)和机架三个构件组成的高副机构。凸轮通常作连续等速转动,从动件根据使用要求设计使它获得一定规律的运动.凸轮机构能实现复杂的运动要求,广泛用于各种自动化和半自动化机械装置中。
2023-09-29 22:27:31 114KB CODESYS CAM 凸轮表
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基于知识的Radan CAD/CAM软件后置开发平台 ,潘海宁,许超,本文设计一种基于规则的专家系统。将数控加工代码的格式和处理变量以知识形式表达,形成知识库,并对知识做冲突性、从属性和不完
2023-08-10 23:53:20 396KB 人工智能
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软件用途: 1. 本软件的主要用户是板式家具设计及生产企业 2. 创建板材,并且可以在板材上设计孔槽位和铣型; 3. 支持打开多种数据格式文件,如:MPR\BPP\DXF\XML等 4. 支持板件的旋转、翻板; 5. 支持浏览多格式的文件,同时也可以修改和保存 6. 支持直孔、侧孔、三合一孔、背面直孔、槽、铣型; 7. 支持孔镜像、阵列; 8. 支持删除、撤销、恢复等常见功能; 9. 支持导出CAD图纸 10. 支持导出BAN格式文件 技术特点: 1. 软件建模、显示、交互式操作部分用vc++实现,生成OCX组件,保证了软件的稳定性。 2. 操作界面采用C#完成开发,为顾客提供了一个美观舒适,方便使用的操作界面,配上界面上的快捷按钮,操作工可以以最快的速度熟悉并掌握软件的操作方法,这大大缩短了操作工的培训时间。 首创标准BAN文件,该格式文件适用于国内所有品牌的数控钻孔设备。
2023-07-19 16:20:29 150.57MB 六面钻CAM 板式家具编程 Ban格式 Mpr格式
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Esp32-Cam学习训练模型的的Python包用于从视频流中获取图片然后建立目标模型,训练后生成Arduino代码,烧录生成的Arduino代码便可让板件具备图像识别功能。
2023-04-10 15:44:32 1.75MB python
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MicroDraw图形控件最新版本 最新版本详情咨询:VX:zhangty426 MicroDraw SDK For Windows,支持windows9x/ME/XP/7/8 发行方式:单机版、开发版本、网络版、B/S版本; MicroDraw图形控件是国内专业图形组件(中间件),兼容多种CAD/GIS文件格式和操作方式; MDF,DWG,DXF,DWF,DXB,DGN,QCD,IGS,MDF,PLT,HPGL,MIF。并提供500多种方法和属性供开发者调用。可以用于开发行业(CAD/GIS/GPS)软件(如:建筑CAD,机械CAD,服装CAD等),数据加工软件(CAD/CNC)(如:线切割软件,激光打标软件),管理软件(MIS/PDM/ERP/MRP2/CAPP,图档管理),监控系统(煤矿,电力,电讯,煤气,消防等行业) 运行环境: 操作系统:Windows 9x/me/nt/2k/xp /win7/8 WinServer2003/2008 编程语言:Viusal Basic/Viusal C++/Delphi/ASP/IE/Powerbuild/Viusal Foxpro/C++ Builder/.NET(vb.net c# vc.net)/易语言 文件管理功能: 1. 支持的文件格式包括:BMP、GIF、ICO、TGA、PCX、WBMP、WMF、JPEG、PNG、MNG、TIFF、JBIG、PNM,PPM,PGM、RAS,DXF ,DWF(4.0-6.0)、DWG(2.5-2014) 、IGS, PDF、MIF,PLT,PRN,HPGL/HPGL2、DGN, SHP,CGM; 2. 打开图形图像文件;支持从URL/ftp网上打开,可以将文件保存到ftp上; 3. 打印文件:全部打印和选择打印,打印预览, 打印到文件; 4. 保存和读取自定义格式文件; 5. 将矢量图以指定的尺寸保存为光珊图或者复制到系统粘贴板上; 6. 插入OLE对象,OFFICE文档。 7. 支持模型及其布局文件的浏览。 8. 在不打开文件的情况下,导入文件的某个图层; 9. 对比文件; 10. 支持FTP服务器文件的导入;. 11. 支付PDF文件的浏览和打印; 12. 设置缺省文件格式模式的显示; 打印功能: 1. 直接对当前文件进行打印; 2. 单单的打印框选的元素; 3. 预览打印; 4. 打印出图时附加打印公司标示及其文本信息; 5. 设置水印并在出图时打印水印; 显示功能: 1. 显示平移,自由缩放,框选放大,最佳显示; 2. 回溯显示; 3. 支持显示透明命令操作; 4. 支持三维文件格式显示; 5. 鸟瞰,鹰眼,放大镜功能; 6. 显示网格,显示十字光标; 7. 显示元素外框控制点,同时通过元素控制点对元素进行控制放大、缩小、旋转; 8. 显示或者隐藏元素,图层元素; 9. 设置背景图片 10. 自定义图库文件。 11. 右键菜单功能; 12. 增加了显示水印功能 13. 显示或者隐藏工具条中的指定按钮; 支持事件 1. 支持鼠标移动、点击、双击及滚轮操作事件; 2. 支持键盘的按下、抬起事件; 3. 支持显示绘制事件,用户可以自定义元素显示样式; 4. 支持多种缺省工具操作事件,缺省工具对元素进行操作都会触发相应事件; 5. 保存、打开、打印文件触发相应事件; 6. 文件上传和下载触发相应事件; 7. 选择操作后会触发相应事件; 元素支持功能: 1. 点;直线,折线,射线;圆,圆弧;椭圆,椭圆弧;样条线;函数曲线;填充区域,位图填充;多义线,文字,轨迹文字,剖面线; 2. 文字标注,尺寸标注(水平,竖直,对齐,角度,半径,直径尺寸等); 3. 块插入、图片插入、OLE对象; 4. 多边形; 5. 基本三维元素创建; 6. 图层、文字样式、尺寸样式、线型、剖面线填充样式等; 编辑构造功能: 1. 删除、复制、粘贴、镜像、移动、旋转、延伸、修剪、拖拽、缩放、圆形阵列、矩形阵列; 2. undo /redo 3. 组合、炸开;炸开文字; 其他可选模块: 1. 算法模块,计算图形的长度、面积、体积、交点等; 寻找最大封闭区域、最小 封闭区域、偏移元素;有限元分析算法;图形比较算法;区域求交算法等; 2.数控加工模块,提取几何元素加工数据;优化加工路径; 3.图库功能,自定义图库; 4.视频测绘模块,将cad图纸和视频内容进行叠加比对;
2023-04-03 17:43:11 52.79MB 激光行业/CAM软件/图形控件
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用于Esp32-Cam的Arduino网页视频流显示,是加载到Arduino软件的包含库。项目->包含库->添加.ZIP库,添加该zip文件,官方的EloquentEsp32cam库是没有eloquent.h的,如果不包含该库就会报错Compilation error: eloquent.h: No such file or directory
2023-04-01 20:16:56 405KB 软件/插件
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颜色分类leetcode 用于文本的 Grad-CAM 这是文本分类模型的实现。 使用的模型是用于文本分类的 1D-CNN,在 . 使用的数据是重新精炼的版本,其重新标记以进行二元分类。 输入功能是 word2vec 的精简版。 它特别需要 python>=3, tensorflow>=1.4,<2>>> pip3 install -r requirements.txt 特征 在训练之前,它需要 word2vec 二进制文件。 通过word2vec.sh下载,会下载到 word2vec/ 目录下。 >>> ./word2vec.sh 所有 word2vec 二进制文件都必须位于 word2vec/ 目录中。 word2vec/GoogleNews-vectors-negative300-SLIM.bin 训练时会自动下载。 训练 usage: train.py [-h] [--epoch EPOCH] [--batch-size BATCH_SIZE] [--lea
2023-03-21 11:32:51 119KB 系统开源
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Gcam(Grad-Cam) 此仓库的新版本位于 Gcam是一个易于使用的Pytorch库,它可以使模型预测更易于理解。 它允许使用多种方法(例如,反向引导传播,Grad-Cam,Guide Grad-Cam和Grad-Cam ++)生成注意力图。 您需要添加到项目中的只是一行代码: model = gcam . inject ( model , output_dir = "attention_maps" , save_maps = True ) 产品特点 适用于分类和细分数据/模型 处理2D和3D数据 支持引导反向传播,Grad-Cam,引导Grad-Cam和Grad-Cam ++ 给定地面真理面具的注意力图评估 自动图层选择选项 安装 从安装Pytorch 通过pip安装Gcam,方法如下: pip install gcam 文献资料 Gcam已提供完整文档,您可以在以下位置查看文档: 例子 #1分类(2D) #2细分(2D) #3细分(3D) 图片 引导反向传播 Grad-Cam 导引式Grad-Cam Grad-Cam ++ 用法 # Import g
2023-02-17 20:57:33 64.49MB visualization grad-cam pytorch medical-imaging
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