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    FANUC-加工中心编程

    通过编程并运行这些程序而使数控机床能够实现的功能我们称之为可编程功能。一般可编程功能分为两类:一类用来实现刀具轨迹控制即各进给轴的运动,如直线/圆弧插补、进给控制、坐标系原点偏置及变换、尺寸单位设定、刀具偏置及补偿等,这一类功能被称为准备功能,以字母G以及两位数字 组成,也被称为G代码。另一类功能被称为辅助功能,用来完成程序的执行控制、主轴控制、刀具控制、辅助设备控制等功能。在这些辅助功能中,Tx x用于选刀,Sx x x x用于控制主轴转速。其它功能由以字母M与两位数字组成的M代码来实现。有缘学习更多:fu置内容¥PHUX1Er9kkI¥打楷τao寶【奉献教育】知识店铺

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    支持向量机(SVM)的分析及python实现「建议收藏」

    (本文所有代码都是基于python3.6的,数据及源码下载:传送门 ##引言 今天我们算是要来分享一个“高级”的机器学习算法了——SVM。大家自学机器学习一般都会看斯坦福的CS229讲义,初学者们大都从回归开始步入机器学习的大门。诚然回归学习起来与使用起来都很简单,但是这能达到我们的目的么?肯定不够的,要知道,我们可以做的不仅仅是回归。如果我们把机器学习算法看作是一种带斧子,剑,刀,弓,匕首等的武器,你有各种各样的工具,但你应该学会在正确的时间使用它们。打个比方,我们通常认为“回归”是一种能够有效地切割和切割数据的剑,但它不能处理高度复杂的数据。相反,“支持向量机”就像一把锋利的刀——它适用于更小的数据集(因为在大数据集上,由于SVM的优化算法问题,它的训练复杂度会很高),但它在构建模型时更加强大和有效。 ##什么是支持向量机 “支持向量机”(SVM)是一种监督机器学习算法,可用于分类或回归挑战。然而,它主要用于分类问题。在这个算法中,我们将每一个数据项作为一个点在n维空间中(其中n是你拥有的特征数)作为一个点,每一个特征值都是一个特定坐标的值。然后,我们通过查找区分这两个类的超平面来进行分类。如下图所示:

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