三菱FX系列PLC与PC通讯http://blog.csdn.net/pengjc2001/article/details/54924699http://blog.csdn.net/pengjc2001/article/details/54981750

欧姆龙PLC,CP系列利用CX-P编程软件；
对气缸的功能做了综合整理，希望对广大编程爱好者有所帮助

【这是我的HeadFirst中文版全系列专辑的一本书，基本上出版的深入浅出系列中文版都收集在这里了，大家可到这里来下载http://download.csdn.net/album/detail/1111】你是否早已对市面上那些只有在成为专家以后读起来才有感觉的OOA&D书籍感到厌倦？你可能早就听说过OOA&D书籍能帮助你写出伟大的软件——让老板高兴、客户满意的软件。
但如何办到呢？《深入浅出面向对象分析与设计》(中文版)将告诉你如何分析、设计以及撰写真正面向对象的软件：容易重用、好维护、可扩展的软件；
不再使你心碎的软件；
让你增添新功能而不会破坏旧机制的软件。

STM32单片机学习指南.在STM32F105和STM32F107互连型系列微控制器之前，意法半导体已经推出STM32基本型系列、增强型系列、USB基本型系列、互补型系列；
新系列产品沿用增强型系列的72MHz处理频率。
内存包括64KB到256KB闪存和20KB到64KB嵌入式SRAM。
新系列采用LQFP64、LQFP100和LFBGA100三种封装，不同的封装保持引脚排列一致性，结合STM32平台的设计理念，开发人员通过选择产品可重新优化功能、存储器、性能和引脚数量，以最小的硬件变化来满足个性化的应用需求。

三菱PLC，FX2N系列使用说明。
包括基本指令说明，各种软元件的使用说明。

本帖最后由cjsb37于2013-4-2909:00编辑开发DSP的一些资料现在共享SEED-DEC6437V1.1.pdftms320dm6437.pdf[local]1[/local][local]2[/local][local]1[/local]共享,开发,瑞泰,资料TMS320C6000DSP中外手册.pdfTMS320C6000系列DSP的Flash启动设计.doc6437最新原理图.pdfTMS320C6000系列DSP的Flash启动设计.doc

AB750系列交流变频器

规范的编码风格不仅体现了一个人的技术水平，从某种意义上说也体现了一个企业的形象。
好的、规范的编码风格，对于整个项目团队来说显得尤为重要。
本系列文章对于“编码风格”的说明仅做参考，希望能对你有所帮助。
“程序员、程序员”顾名思义就是来编程序的人员。
他们和一般工作人员是一样的，都需要合作，可能为了一个大型项目程序会有十人以上或者百人以上甚至千人以上的团队公司在一起工作。
编码规范使程序规范化，易懂化，才能更好的进行合作。
开发程序的软件很多。
但是它们的检查方式全是检查语法，并没有规定变量命名以及方法的命名，所以注释是很必要的东西，不过如果你将变量命名的规范一些。
Java和C#里的命名是最接近自然语言的缺

深信服VISIO图标库，包含了全系列产品线。
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本文详细介绍了在GoogleEarthEngine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。
首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。
其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。
接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。
最后，进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。
在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。