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PLC 系统的 7 个良好设计实践

正确的 PLC 系统设计可以为机器或过程提供多年的服务，并大大提高所有者的效率和盈利能力。在我们将 PLC 应用于机器或过程之前，让我们看一些对成功实施至关重要的设计和维护实践。...1、良好的接地实践 2、环境问题 3、设计策略 4、电气原理图和 PLC 逻辑文档 5、编程注意事项 6、人机界面使用 7、维护因素 接地 接地是一个很大的话题，但必须注意一些基础知识。...每个好的面板设计都应该有一个点来连接系统接地。典型的做法是使用接地片和/或接地棒。刮掉连接接地片和接地棒的子面板上的油漆。确保所有设备都按照制造商的建议接地。...如果安装没有固定机箱的 PLC，请在最后一个 I/O 模块的右侧留出额外的 DIN 导轨空间以备将来扩展。 始终使用良好的面板构建实践。使用绞合机床线 (MTW) 并使用适当尺寸的线。...不同电压电平的分离：良好的机柜设计使更高电压的功率设备远离控制信号和模拟信号。通常，设计人员倾向于将 380V 或 220V 设备放置在机柜的顶部和左侧。PLC和控制组件通常位于底部附近和右侧。

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ModernPHP读书笔记（三）——PHP的良好实践

ModernPHP读书笔记（三）——PHP的良好实践 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、密码 1、密码不宜用明文存储，也不能用可以解密的方式进行存储；找回密码功能，给用户发送的邮件也应是发送令牌至邮箱...，生成从DateTime开始时间，经过若干DateInterval，到一个指定的结束时间的实例。...1）fetch：获取下一行的内容，结果以“列名-列值”的数组键值对形式存储。该方式逐行获取查询结果，可以节约内存。...因此，用常用的字符串处理函数（如strlen()等函数）进行处理时，会得到错误的结果。...2、为了解决上述问题，PHP的mbstring扩展支持多字符处理，mb_strxxx可以代替原来的str开头的函数，如mb_strlen用于计算字符串长度等。

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    漫谈设计模式在 Spring 框架中的良好实践

    好的，我们开始进入正题。设计模式实践里面提供了许多经久不衰的解决方案和最佳方案。这里，GOF 设计模式主要分为三大类：创建模式、结构模式和行为模式。创建模式对于创建对象实例非常有用。...结构模式通过处理类或对象的组合来作用于企业级应用的设计结构，从而降低了应用的复杂性，提高了应用的可重用性和性能。行为模式的意图是一组对象之间的交互作用，以执行单个对象无法自己执行的任务。...它描述了类或对象交互以及职责的分配。 那么，本文的核心话题是 Spring 如何通过使用大量设计模式和良好实践来构建应用程序。...例如，在 Spring 框架中，LocalSessionFactoryBean 是 FactoryBean 的一个实现，它用于获取 Hibernate 配置的关联的 bean 的引用。...这是一个数据源的特定配置，它在得到 SessionFactory 的对象之前被使用。对此，在一致的情况下可以用 LocalSessionFactoryBean 获取特定的数据源配置。

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    准入控制器和良好的安全实践

    从威胁模型出发，我们开发了一套应被采用的安全最佳实践，以确保集群运营者在避免使用准入控制器的任何风险的同时，可以获得准入控制器的安全利益。 从威胁模型中，出现了几个关于如何确保准入控制器安全的主题。...webhook 配置 重要的是要确保集群中的任何安全组件都得到了良好的配置，这里的准入控制器也不例外。在使用准入控制器时，需要考虑几个安全最佳实践。 为所有 webhook 流量正确配置 TLS。...API 服务器和准入控制器 webhook 之间的通信应该进行身份验证和加密，以确保可能处于网络位置的攻击者不能查看或修改该通信。...这是一种权衡利弊的安全实践，因此集群操作员是否想要配置它将取决于集群的威胁模型。如果一个准入控制器失败封闭（fail closed），当 API 服务器不能从它获得响应时，所有部署都会失败。...任何有权限修改 webhook 对象的配置或准入控制器使用的工作负载的用户都可能破坏它的操作。因此，务必确保只有集群管理员拥有这些权限。 防止特权的工作负载。

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    漫谈设计模式在 Spring 框架中的良好实践

    好的，我们开始进入正题。设计模式实践里面提供了许多经久不衰的解决方案和最佳方案。这里，GOF 设计模式主要分为三大类：创建模式、结构模式和行为模式。创建模式对于创建对象实例非常有用。...结构模式通过处理类或对象的组合来作用于企业级应用的设计结构，从而降低了应用的复杂性，提高了应用的可重用性和性能。行为模式的意图是一组对象之间的交互作用，以执行单个对象无法自己执行的任务。...它描述了类或对象交互以及职责的分配。 那么，本文的核心话题是 Spring 如何通过使用大量设计模式和良好实践来构建应用程序。...例如，在 Spring 框架中，LocalSessionFactoryBean 是 FactoryBean 的一个实现，它用于获取 Hibernate 配置的关联的 bean 的引用。...这是一个数据源的特定配置，它在得到 SessionFactory 的对象之前被使用。对此，在一致的情况下可以用 LocalSessionFactoryBean 获取特定的数据源配置。

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    10个有关RESTful API良好设计的最佳实践

    Web API已经在最近几年变成重要的话题，一个干净的API设计对于后端系统是非常重要的。 　　...下面是进行RESTful Web API十个最佳实践，能为你提供一个良好的API设计风格。...1.使用名词而不是动词 Resource资源 GET读 POST创建 PUT修改 DELETE /cars 返回 cars集合 创建新的资源 批量更新cars 删除所有cars /cars/711 返回特定的...711的4号司机 5.使用Http头声明序列化格式 在客户端和服务端，双方都要知道通讯的格式，格式在HTTP-Header中指定 Content-Type 定义请求格式 Accept 定义系列可接受的响应格式...color=red 返回红色的cars GET /cars?seats的cars集合 Sorting排序: 允许针对多个字段排序 GET /cars?

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    基于 Orbit 的云原生应用交付基础原则与良好实践

    良好的实践需要遵循一定的原则，通过原则指导的实践才能行稳致远。在云原生应用交付中，可通过 The Twelve-Factor App（应用 12 因素）原则作为云原生应用交付实践的指南。...接下来我们将详细介绍基于这 12 个原则的良好实践。...图5-6-1 在“严格分离构建和运行”的良好实践中（图5-6-2），代码提交到 CODING 代码库后，通过 CODING 持续集成将源代码打包构建为二进制文件，将二进制文件存储在 CODING 制品库中...快速启动良好实践 在“快速启动”的良好实践中（图5-10），采用 Docker 镜像方式进行应用打包，Docker 镜像中包含应用本身及其所有的运行时依赖，能够快速复制到新环境中，并能够快速进行应用的部署...，统一对日志进行存储和检索（图5-12的良好实践）。

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    基于 Orbit 的云原生应用交付基础原则与良好实践

    良好的实践需要遵循一定的原则，通过原则指导的实践才能行稳致远。在云原生应用交付中，可通过 The Twelve-Factor App（应用 12 因素）原则作为云原生应用交付实践的指南。...在“在环境中存储配置”的良好实践中（图5-4），应将应用的配置存储于环境变量中。...在“严格分离构建和运行”的良好实践中（图5-6-2），代码提交到 CODING 代码库后，通过 CODING 持续集成将源代码打包构建为二进制文件，将二进制文件存储在 CODING 制品库中，二进制文件和配置信息组成发布包...快速启动良好实践 在“快速启动”的良好实践中（图5-10），采用 Docker 镜像方式进行应用打包，Docker 镜像中包含应用本身及其所有的运行时依赖，能够快速复制到新环境中，并能够快速进行应用的部署...，统一对日志进行存储和检索（图5-12的良好实践）。

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    TensorFlow Serving在Kubernetes中的实践

    xidianwangtao@gmail.com 关于TensorFlow Serving 下面是TensorFlow Serving的架构图： 关于TensorFlow Serving的更多基础概念等知识...模型； 支持从HDFS扫描和加载TensorFlow模型； 提供了用于client调用的gRPC接口； TensorFlow Serving配置 当我翻遍整个TensorFlow Serving的官方文档...这很重要，开始的时候我们并没有加上对应的copt选项进行编译，测试发现这样编译出来的tensorflow_model_server的性能是很差的（至少不能满足我们的要求），client并发请求tensorflow...这取决于你运行TensorFlow Serving的服务器的cpu配置，通过查看/proc/cpuinfo可知道你该用的编译copt配置项： 使用注意事项 由于TensorFlow支持同时serve多个...目前我们已经在TaaS平台中提供TensorFlow Serving服务的自助申请，用户可以很方便的创建一个配置自定义的TensorFlow Serving实例供client调用了，后续将完善TensorFlow

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    TensorFlow 的 c ++ 实践及各种坑！

    前言 Tensorflow当前官网仅包含python、C、Java、Go的发布包，并无C++ release包，并且tensorflow官网也注明了并不保证除python以外库的稳定性，在功能方面python...本文重点介绍tensorflow C++服务化过程中实现方式及遇到的各种问题。...可参照builds a small graph in c++ here, C++ tensorflow api中还包含cpu和gpu的数字内核实现的类，可用以添加新的op。...patch" yum install patch 问题三： 内存不够 [1511168737025_557_1511168814434.png] (2) 模型训练与输出 模型训练输出可参照改用例去实践...BatchNorm，修复方式如上面c中给出的方案 (4) 模型加载及运行 构建输入输出 模型输入输出主要就是构造输入输出矩阵，相比python的numpy库，tensorflow提供的Tensor

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    新的正则化神器：DropBlock（Tensorflow实践）

    先上结论： 在我们测试mnist上，3层卷积+dropXXX，所有参数均为改变的情况下，可以提升mnist准确率1~2点；同样在近期的实际业务中，也取得了相当不错的结果，模型鲁棒性有明显提升 -----...： [图片来自于原文] 我们平时使用更多的是经典的dropout，即在像素级别上加入一个bernoulli噪声信息，mask部分feature map的像素点（图b），但实际上我们的语义信息是完整、连续的...map，所以DropBlock可以认为是广义的Random Erase 实际上从之前的一些类似drop策略的文章上我们可以列举出一堆方法，作者也是在文章中一一提出并做了相应的策略比较： Dropout...mnist来测试，非常简单的网络对飙dropout： 首先使用tensorflow.keras.layer做一个实现： import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras...tf.nn.relu(tf.sign(mean - tf.random_uniform(shape, minval=0, maxval=1, dtype=tf.float32))) 首先做个脚本测试： import tensorflow

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    Javascript修改元素的class几种实践

    js修改元素class可以说的上是老生常谈的问题了，也经常被认为是基础中的基础，甚至不是前端都可以写出这个功能。 今天俺跟大家总结总结修改元素class的几种实践方法。...通用跨浏览器解决方案 选择元素的标准JavaScript方法是使用document.getElementById（“Id”），下面为大家总结一些常见的操作方法。...\S)/) ) Javascript框架或插件 上面的代码都是标准的JavaScript，但通常的做法是使用framework或library 来简化常见任务，以及解决编写代码时可能没有想到的修复错误和边缘情况...虽然有些人认为添加一个大约50 KB的框架来简单地改变一个类是不合适的，如果你正在做大量的JavaScript工作，或者任何可能有不寻常的跨浏览器行为的东西，那么插件还是非常值得一试的。...下面的示例展示了如何使用jQueyr，可能是最常用的JavaScript库（尽管还有其他值得研究的）。 （注意，$ 这里是jQuery对象。）

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    面向隐私 AI 的 TensorFlow 深度定制化实践

    作者 ｜ Rosetta 技术团队 策划 ｜ 蔡芳芳 在这一篇文章中，我们结合 Rosetta 介绍如何定制化改造 TensorFlow 前后端相关组件，以集成 MPC 等隐私计算技术，同时保留对 TensorFlow...目前 Rosetta 主要基于 TensorFlow 1.14 CPU 版本加以开发（以下简称 TensorFlow 为 TF），这是因为 TF 1.x 目前在工业界中实际应用较为广泛，而引入动态图等高级功能的...TensorFlow 核心概念 Tensor（张量） 深度学习需要完成对大量高维度复杂数据的处理，在 TensorFlow 中，用 Tensor 来封装同一类型数据的高维数组。...TensorFlow 的 codebase 本身还是很复杂的，篇幅所限，难以在此对 TensorFlow 进行深入的介绍，感兴趣的读者可以参考 InfoQ 上其他优秀文章 以进一步学习 TensorFlow...design and implementation ({OSDI} 16). 2016. [2] TensorFlow 对定制化 Op 扩展的支持：https://www.tensorflow.org

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    基于TensorFlow.js的线性回归模型实践

    通过npm install @tensorflow/tsfl-node就行 ---- 机器学习基础 在进行TensorFlow的实践之前, 关于机器学习有一些基本概念需要介绍..... ---- TensorFlow TensorFlow是目前最出名的机器学习框架. 它提供了许多机器学习过程中所必要的方法, 函数等东西. 虽然第一眼看上去很吓人....tf.tensor([ [ [1, 2], [3, 4] ], [ [5, 6], [7, 8]] ]) 修改张量...shape 可以通过Tensor.reshape来在size一致的情况下修改Tensor的shape const a = tf.tensor([1,2,3,4,5,6]); const b = a.reshape...而TensorFlow实际上封装了这么一个逻辑(毕竟要用代码实现求偏导实际上还是过于繁琐了) 实际上在梯度下降的过程中, TensorFlow会自动地去调整已经向TensorFlow注册了的variable

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    【下载】面向机器智能的TensorFlow实践书籍和代码

    面向机器智能的TensorFlow实践《TensorFlow for Machine Intelligence》是一本很不错的TensorFlow入门指南，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型...请关注专知公众号 后台回复“TFML” 就可以获取面向机器智能的TensorFlow实践书籍 pdf 中英文下载~ 后台回复“TFMLC” 就可以获取TensorFlow专业深度学习实战 代码下载链接...几位作者都来自研发一线，他们用自己的宝贵经验，结合众多高质量的代码，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中...第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。...参与翻译过《机器学习》《机器学习实践：测试驱动的开发方法》《DirectX103D游戏编程深度探索》等多本图书。 ▌详细目录 ---- ▌第一部分 引言（Introduction） ---- ?

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    OFRAK：一款功能强大的源代码分析和修改平台

    关于OFRAK OFRAK全称为Open Firmware Reverse Analysis Konsole，该工具是一款功能强大的源代码分析和修改平台，并由下列功能组成： 1、识别和解包各种源代码格式...； 2、使用逆向工程工具分析解包后的源代码； 3、使用强大的代码修补策略修改和重新打包源代码文件； OFRAK支持下列嵌入式固件文件格式： 1、压缩文件系统； 2、压缩&校验和固件； 3...、引导加载程序； 4、RTOS/OS内核； 功能介绍 OFRAK能够给广大用户提供下列功能： 1、一个图形化的用户接口，支持以交互式和可视化的方式查看源代码； 2、一个Python API...，可以用来读取和复制源代码； 3、递归识别、解压缩和重新打包许多文件格式，包含从ELF可执行文件到文件系统存档，再到压缩和校验和固件格式； 4、集成了强大的分析后端（angr、Binary Ninja...除此之外，GUI还允许常见的Python API执行的操作，如注释、解包、分析、修改和打包资源： 工具使用演示 视频地址：https://ofrak.com/assets/demo.mp4

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    高效的TensorFlow 2.0：应用最佳实践以及有什么变化

    Tensorflow团队早早就放出了风声，Tensorflow 2.0就快来了，这是一个重要的里程碑版本，重点放在简单和易用性上。...我对Tensorflow 2.0的到来充满期待，因此翻译了这篇Tensorflow团队发布的文档：Effective TensorFlow 2.0: Best Practices and What’s...要深入了解所改变的内容及应用最佳实践，请查看新的Effective TensorFlow 2.0指南（发布在GitHub上）。本文简要概述那份指南里的内容。...已经解释了制定TensorFlow 2.0的变化和思考。本指南展现了在TensorFlow 2.0中开发应该是什么样的。前提假设您对TensorFlow 1.x有一定的了解。...TensorFlow 2.0约定建议 将代码重构为更小的函数 TensorFlow 1.X中的常见使用模式是“水槽”策略，其中所有可能的计算的合集被预先排列，然后通过 session.run()

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    记录我一次详细的TensorFlow源代码编译构建安装包总结

    又不支持又想用咋办，后来经过网上查询了一下，我们可以自己使用TensorFlow的源代码来编译和构建一个TensorFlow的版本，这样的话就可以在不支持AVX指令集的机器上使用TensorFlow了。...接下来就是真正的编译环节了。首先我们进入到从GitHub中下载的TensorFlow源代码，并执行 ....[Default is /root/miniconda3/envs/ray/bin/python3]:  这一句是让你输入Python所在的位置，如果没错的话直接回车，如果想修改的话就输入你的Python...接下来就要真正的开始去编译你的TensorFlow源码了，由于我使用的是不带CUDA的版本，所以我直接使用如下命令即可： bazel build --config=opt //tensorflow/tools...源代码目录输入以下命令，来构建最终的pip安装包： .

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