使用电脑通过软件来进行模拟 EtherNET/IP主站连接Mdodbus从站设备的项目记录.使用软件为EIPScan 模拟主站,通过Modbus转EtherNET/IP网关连接Modbus Slave从站,步骤如下. 1.打开小疆智控Modbus转EtherNET/IP网关的配置软件,点击新建选择 EIP2MM. 2.配置Modbus转EtherNET/IP网关的 IP 及设备名称,IO size IN/OUT 填写数据长度,如读取一个寄存器则等于两个字节,那么该处填写 2. 3.设置Modbu

最近有位博友提出了一种应用场景,根据工作中实际遇到的类似的产品应用场景,记录下自己的解决方案. 场景: 需要在云端控制和采集各个站点的PLC数据.各个站点是分散的,每个站点有公网访问能力,但是分散站点的PLC没有固定IP,部分站点PLC设备不止一台. 方案一: 在这种场景下,其实最优和高效的解决方案是,使用物联网网关+MQTT的方式最可靠.这种方案比较简单,在每个站点的PLC上层加上物联网网关,网关与PLC设备进行数据通信.物联网网关一般支持多种数据协议,包括像Modbus等工控协议. 所以使用

查询得到OleDbDataReader后,有三种方式支持数据读取,如下: //方法一**速度中等 OleDbDataReader reader = command.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { ]; } //方法二**速度最慢 OleDbDataReader reader = command.ExecuteReader(); while (reader.Read()) { var t1 = reader["字段名"]; } //方法三

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

振动论坛原版主eight的经典贴http://www.chinavib.com/thread-45622-1-1.html MATLAB对于文本文件(txt)进行数据读取的技巧总结(经典中的经典)由于本帖内容较多,部分转自他人的心得,因此,凡转贴的地方仅用"----转----"标注,原作者略去,在此对所有原作者表示感谢! 特别说明:由于大家在 I/O 存取上以 txt 文件为主,且读取比存储更麻烦(存储的话 fwrite, fprintf 基本够用),因此下面的讨论主要集中在"

背景:       随着时间的推移,我们的DW会越来越大,也就意味着磁盘空间会越来越小,那如果哪一天留意不当,就会造成磁盘空间的不足而导致ETL失败,最终影响我们的系统的数据正确性和使用,更严重的有可能导致物理磁盘损坏,所以对于物理磁盘空间的监控必不可少.      下面的方法就是利用SSIS中的WMI数据读取器任务去每天查询物理磁盘的空余空间,当不足时发邮件以提示管理员.      步骤: 1.新建一个SSIS包,从工具栏上拖拉一个[WMI 数据读取任务]到控制流,双击编辑组件属性 新建变量

数据读取 首先数据块读入到Buffer Cache中,并将其放在LRU(Last Recently Used)链表的MRU(Most Recently Used)端,当需要再次访问该块时可以直接从buffer cache中读取, 如果有新的数据需要被读入Buffer Cache中,而Buffer Cache又没有足够的空闲空间,Oracle就根据LRU算法将LRU链表中LRU端的数据置换出去.当这些数据被再次访问到时,需要重新从磁盘读入. 当发生全表扫描(FullTable Scan)时,用户进

    一.数据读取器对象SqlDataReader的使用      如何执行有查询结果集的select语句. 1.SqlDataReader对象的作用:当包含select语句的SqlCommad对象在调用ExecuteReader( )方法时,系统会在数据库服务器端生成一个查询结果集,注意,该查询结果集是存储在数据库的,因此在获取这个查询结果集的过程中应用程序与数据库服务器的连接是不能断开的,即SqlConnection对象应该处于Open状态.ExecuteReader( )在生成了查询结果

CVPixelBuffer的创建数据填充以及数据读取 CVPixelBuffer 在音视频编解码以及图像处理过程中应用广泛,有时需要读取内部数据,很少的时候需要自行创建并填充数据,下面简单叙述. 创建 创建时调用的方法主要是这个: CVReturn CVPixelBufferCreate(CFAllocatorRef allocator, size_t width, size_t height, OSType pixelFormatType, CFDictionaryRef pixelBuffe

本文整理了TensorFlow中的数据读取方法,在TensorFlow中主要有三种方法读取数据: Feeding:由Python提供数据. Preloaded data:预加载数据. Reading from files:从文件读取. Feeding 我们一般用tf.placeholder节点来feed数据,该节点不需要初始化也不包含任何数据,我们在执行run()或者eval()指令时通过feed_dict参数把数据传入graph中来计算.如果在运行过程中没有对tf.placeholder节点传

Tensorflow数据读取方式主要包括以下三种 Preloaded data:预加载数据 Feeding: 通过Python代码读取或者产生数据,然后给后端 Reading from file: 通过TensorFlow队列机制,从文件中直接读取数据 前两种方法比较基础而且容易理解,在Tensorflow入门教程.书本中经常可以见到,这里不再进行介绍. 在介绍Tensorflow第三种读取数据方法之前,介绍以下有关队列相关知识 Queue(队列) 队列是用来存放数据的,并且tensorflow

8.Hadoop输入输出格式 除了 Spark 封装的格式之外,也可以与任何 Hadoop 支持的格式交互.Spark 支持新旧两套Hadoop 文件 API,提供了很大的灵活性. 要使用新版的 Hadoop API 读入一个文件,需要告诉 Spark 一些东西. newAPIHadoopFile接收一个路径以及三个类.第一个类是“格式”类,代表输入格式.相似的函数hadoopFile() 则用于使用旧的 API 实现的 Hadoop 输入格式.第二个类是键的类,最后一个类是值的类.如果需要设定

本文转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630 在学习tensorflow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料.今天这篇文章就以图片的形式,用最简单的语言,为大家详细解释一下tensorflow的数据读取机制,文章的最后还会给出实战代码以供参考. 一.tensorflow读取机制图解 首先需要思考的一个问题是,什么是数据读取?以图像数据为例,读取数据的过程可以用下图来表示: 假设我们的

首先介绍数据读取问题,现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset,具体的细节不在这里赘述,看官方文档更清楚,这里主要记录一下官方文档没有提到的坑,以示"后人".因为是记录踩过的坑,所以行文混乱,见谅. I 问题背景 不感兴趣的可跳过此节. 最近在研究ENAS的代码,这个网络的作用是基于增强学习,能够自动生成合适的网络结构.原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构,并取得了不错的效果. 但问题来了,此时我需要将代码转移

一.资料 参考原文: TensorFlow全新的数据读取方式:Dataset API入门教程 API接口简介: TensorFlow的数据集 二.背景 注意,在TensorFlow 1.3中,Dataset API是放在contrib包中的: tf.contrib.data 而在TensorFlow 1.4中,Dataset API已经从contrib包中移除,变成了核心API的一员: tf.data. 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的

TensorFlow高效读取数据的方法 TF Boys (TensorFlow Boys ) 养成记(二): TensorFlow 数据读取 Tensorflow从文件读取数据 极客学院-数据读取 十图详解TensorFlow数据读取机制(附代码) http://geek.csdn.net/news/detail/201552 在学习TensorFlow的过程中,有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解.确实这一块官方的教程比较简略,网上也找不到什么合适的学习材料.今天这篇文章就以图片的形式,用最

Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有: 建立placeholder,然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用.使用这种方法十分灵活,可以一下子将所有数据读入内存,然后分batch进行feed:也可以建立一个Python的generator,一个batch一个batch的将数据读入,并将其feed进placeholder.这种方法很直观,用起来也比较方便灵活jian,但是这种方法的效率较低,难以满足高速计算的需求. 使用TensorFlow的Queu

Fork版本项目地址:SSD 一.TFR数据读取 创建slim.dataset.Dataset对象 在train_ssd_network.py获取数据操作如下,首先需要slim.dataset.Dataset对象 # Select the dataset. # 'imagenet', 'train', tfr文件存储位置 # TFR文件命名格式:'voc_2012_%s_*.tfrecord',%s使用train或者test dataset = dataset_factory.get_datas

英文详细版参考:https://www.cnblogs.com/jins-note/p/10243716.html Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块,主要服务于数据读取,构建输入数据的pipeline. 此前,在TensorFlow中读取数据一般有两种方法: 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式,可以参考我之前的一篇文章:十图详解tensorflow数据读取机制) 相Dataset API同时支持从内存和

数据读取 TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 目录 数据读取 供给数据(Feeding) 从文件读取数据 文件名, 乱序(shuffling), 和最大训练迭代数(epoch limits) 文

https://www.jb51.net/article/138218.htm 1.原因 2.解决方法 localStorage没有时间期限,除非将它移除,sessionStorage即会话,当浏览器关闭时会话结束,有时间期限,具有自行百度 我这里使用sessionStorage,这里需要注意的是vuex中的变量是响应式的,而sessionStorage不是,当你改变vuex中的状态,组件会检测到改变,而sessionStorage就不会了,页面要重新刷新才可以看到改变,所以应让vuex中的状态