本报告为全自动洗衣机的PLC控制，采用西门子公司的S7-200系列的PLC作为核心控制部件，利用其特点，对按钮、电磁阀、开关等其他一些输入/输出点进行控制，实现洗衣机洗衣过程的自动化。
首先需要对全自动洗衣机的控制系统进行分析，进行流程图和梯形图的设计，并进行程序编程。
为了能更直观的显示出整个自动控制过程，我们将运用实验箱建立一个全自动洗衣机的操作模型。

无论您刚接触电脑还是一个有经验的程序员，本书都将有助您学习使用Python语言。
目录表前言本书的读者本书的由来本书目前的状况官方网站约定条款欢迎给我反馈值得思考的一些东西1.介绍简介Python的特色概括为什么不使用Perl？程序员的话2.安装PythonLinux和BSD用户Windows®用户概括3.最初的步骤简介使用带提示符的解释器挑选一个编辑器使用源文件输出它如何工作可执行的Python程序获取帮助概括4.基本概念字面意义上的常量数字符串变量标识符的命名数据类型对象输出它如何工作逻辑行与物理行缩进概括5.运算符与表达式简介运算符运算符优先级计算顺序结合规律表达式使用表达式概括6.控制流简介if语句使用if语句它如何工作while语句使用while语句for循环使用for语句break语句使用break语句continue语句使用continue语句概括7.函数简介定义函数函数形参使用函数形参局部变量使用局部变量使用global语句默认参数值使用默认参数值关键参数使用关键参数return语句使用字面意义上的语句DocStrings使用DocStrings概括8.模块简介使用sys模块字节编译的.pyc文件from..import语句模块的__name__使用模块的__name__制造你自己的模块创建你自己的模块from..importdir()函数使用dir函数概括9.数据结构简介列表对象与类的快速入门使用列表元组使用元组元组与打印语句字典使用字典序列使用序列引用对象与引用更多字符串的内容字符串的方法概括10.解决问题——编写一个Python脚本问题解决方案版本一版本二版本三版本四进一步优化软件开发过程概括11.面向对象的编程简介self类创建一个类对象的方法使用对象的方法__init__方法使用__init__方法类与对象的变量使用类与对象的变量继承使用继承概括12.输入/输出文件使用文件储存器储存与取储存概括13.异常错误try..except处理异常引发异常如何引发异常try..finally使用finally概括14.Python标准库简介sys模块命令行参数更多sys的内容os模块概括15.更多Python的内容特殊的方法单语句块列表综合使用列表综合在函数中接收元组和列表lambda形式使用lambda形式exec和eval语句assert语句repr函数概括16.接下来学习什么？

同轴腔体滤波器的设计流程及在cst中仿真的方法，求解腔间耦合系数及输入输出耦合

输入一个正则文法输出他的终结符号非终结符号以及识别符号等

看大小就知道很全啦查看地址https://blog.csdn.net/qq_43333395/article/details/98508424目录：数据结构：1.RMQ(区间最值,区间出现最大次数,求区间gcd)2.二维RMQ求区间最大值(二维区间极值)3.线段树模板(模板为区间加法)(线段树染色)(区间最小值)4.线性基(求异或第k大)5.主席树(静态求区间第k小)(区间中小于k的数量和小于k的总和)(区间中第一个大于或等于k的值)6.权值线段树(求逆序对)7.动态主席树(主席树+树状数组)(区间第k大带修改)8.树上启发式合并(查询子树的优化)9,树状数组模板(求区间异或和，求逆序对)扩展10.区间不重复数字的和(树状数组)11.求k维空间中离所给点最近的m个点,并按顺序输出(KD树)12.LCA(两个节点的公共父节点)动态规划：1.LIS(最长上升子序列)2.有依赖的背包(附属关系)3.最长公共子序列(LCS)4.树形DP5.状压DP-斯坦纳树6.背包7.dp[i]=min(dp[i+1]…dp[i+k]),multset博弈：1.NIM博弈(n堆每次最少取一个)2.威佐夫博弈(两堆每次取至少一个或一起取一样的)3.约瑟夫环4.斐波那契博弈(取的数依赖于对手刚才取的数)5.sg函数数论：1.数论素数检验：普通素数判别线性筛二次筛法求素数米勒拉宾素数检验2.拉格朗日乘子法（求有等式约束条件的极值）3.裂项（多项式分子分母拆分）4.扩展欧几里得(ax+by=c)5.勾股数(直角三角形三边长)6.斯特林公式(n越大越准确,求n!)7.牛顿迭代法(求一元多次方程一个解)8.同余定理(a≡b(modm))9.线性求所有逆元的方法求(1~pmodp的逆元)10.中国剩余定理(n个同余方程x≡a1(modp1))11.二次剩余((ax+k)2≡n(modp)(ax+k)^2≡n(modp)(ax+k)2≡n(modp))12.十进制矩阵快速幂(n很大很大的时候)13.欧拉函数14.费马小定理15.二阶常系数递推关系求解方法(a_n=p*a_{n-1}+q*a_{n-2})16.高斯消元17.矩阵快速幂18.分解质因数19.线性递推式BM(杜教)20.线性一次方程组解的情况21.求解行列式的逆矩阵，伴随矩阵，矩阵不全随机数不全组合数学：1.循环排列(与环有关的排列组合)计算几何：1.三角形(求面积))2.多边形3.三点求圆心和半径4.扫描线(矩形覆盖求面积)(矩形覆盖求周长)5.凸包(平面上最远点对)6.求凸多边形的直径7.求凸多边形的宽度8.求凸多边形的最小面积外接矩形9.半平面交图论：基础:前向星1.最短路(优先队列dijkstra)2.判断环(tarjan算法)3.最小生成树(Kruskal模板)4.最小生成树(Prim)5.Dicnic最大流(最小割)6.无向图最小环(floyd)7.floyd算法的动态规划(通过部分指定边的最短路)8.图中找出两点间的最长距离9.最短路(spfa)10.第k短路(spfa+A*)11.回文树模板12.拓扑排序(模板)13.次小生成树14.最小树形图(有向最小生成树)15.并查集(普通并查集,带权并查集,)16.求两个节点的最近公共祖先(LCA)17.限制顶点度数的MST(k度限制生成树)18.多源最短路(spfa,floyd)19.最短路(输出字典序最小)20.最长路图论题目简述字符串：1.字典树(多个字符串的前缀)2.KMP(关键字搜索)3.EXKMP(找到S中所有P的匹配)4.马拉车(最长回文串)5.寻找两个字符串的最长前后缀(KMP)6.hash(进制hash,无错hash,多重hash,双hash)7.后缀数组(按字典序排字符串后缀)8.前缀循环节(KMP的fail函数)9.AC自动机(n个kmp)10.后缀自动机小技巧：1.关于int,double强转为string2.输入输出挂3.低精度加减乘除4.一些组合数学公式5.二维坐标的离散化6.消除向下取整的方法7.一些常用的数据结构(STL)8.Devc++的使用技巧9.封装好的一维离散化10.Ubuntu对拍程序11.常数12.Codeblocks使用技巧13.java大数叮嘱共173页

本设计主要是通过软硬件结合的方法来加以实现所要求的功能的，利用8255A端口单独作为输入/输出的功能同时实现扩展键盘和外接红绿灯显示的功能。
其中，键盘键值的扫描是一个主要注意的问题，另外，密码比较和防抖延时等子程序也是一个应该关心的问题，解决了这部分关键点也就能很好的解决本设计要求。

IEEE1149.1标准边界扫描/JTAG，即IEEE/ANSI标准1149.1_1190，是一套设计规则，可以在芯片级、板级和系统级简化测试、器件编程和调试。
该标准是联合测试行动小组（JTAG）（由北美和欧洲的几家公司组成）开发的。
IEEE1149.1标准最初是做为一种能够延长现有自动测试设备（ATE）寿命的片上测试基础结构而开发的。
可以从TexasInstruments边界扫描页面获得更多信息。
利用该标准整合测试设计，允许完全控制和接入器件的边界引脚，而无需不易操作的或其它测试设备。
每个符合JTAG要求的器件的输入/输出引脚上都包括一个边界单元（如图1所示）。
正常情况下，它是透明的和停止运行的，允许信号正常通过。
借助于测试模式下的器件，您可以采集输入信号，以备后期分析之用；
输出信号可以影响板上的其它器件。

基于MATLAB/SIMULIK的单相全桥逆变器，利用单闭环控制，实现输出电压的稳定，电流内环控制实现输入输出电压电流同相位。

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

1.VB编写的自动化控制上位机，包含手动、自动控制，内有自动控制流程，其中自动控制有报警机制，在员工失误操作或外部异常时报警，如气缸感应器异常或员工物料未放置正确报警提示。
2.该程序是控制一套夹具动作的程序，动作较简单，但整个程序结构完整，适合学VB不久，或者会VB，但不会使用VB编写工业自动化控制的，可作参考。
3.采用TIMER双线程，一线程读取IO模块的输入输出状态，另一线程利用DELAY延时来进行自动化动作控制。
说明：此夹具已经上线使用一年，一切正常。
该VB程序的下位机为控汇的串口IO开发模块使用（5输入4输出），直接控制气缸等动作，省去电箱和触摸屏。
该程序可与此模块配合使用，或者自己外接其它作调试程序参考用。

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。