去重
關(guān)注創(chuàng)建者：CAE追夢者 創(chuàng)建時間：2023-10-30
去重的實例教程
一、激光加工技術(shù)的應(yīng)用
目前已成熟的激光加工技術(shù)包括：激光快速成形技術(shù)、激光焊接技術(shù)、激光打孔技術(shù)、激光切割技術(shù)、激光打標技術(shù)、激光去重平衡技術(shù)、激光蝕刻技術(shù)、激光微調(diào)技術(shù)、激光存儲技術(shù)、激光劃線技術(shù)、激光清洗技術(shù)、激光熱處理和表面處理技術(shù)。
激光快速成形技術(shù)集成了激光技術(shù)、CAD/CAM技術(shù)和材料技術(shù)的最新成果，根據(jù)零件的CAD模型，用激光束將光敏聚合材料逐層固化，精確堆積成樣件，不需要模具和刀具即可快速精確地制造形狀復雜的零件，該技術(shù)已在航空航天、電子、汽車等工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。
激光焊接技術(shù)具有溶池凈化效應(yīng)，能純凈焊縫金屬，適用于相同和不同金屬材料間的焊接。激光焊接能量密度高，對高熔點、高反射率、高導熱率和物理特性相差很大的金屬焊接特別有利。
激光打孔技術(shù)具有精度高、通用性強、效率高、成本低和綜合技術(shù)經(jīng)濟效益顯著等優(yōu)點，已成為現(xiàn)代制造領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一。
激光切割技術(shù)可廣泛應(yīng)用于金屬和非金屬材料的加工中，可大大減少加工時間，降低加工成本，提高工件質(zhì)量。脈沖激光適用于金屬材料，連續(xù)激光適用于非金屬材料，后者是激光切割技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域。
激光打標技術(shù)是激光加工最大的應(yīng)用領(lǐng)域之一。激光打標是利用高能量密度的激光對工件進行局部照射，使表層材料汽化或發(fā)生顏色變化的化學反應(yīng)，從而留下永久性標記的一種打標方法。激光打標可以打出各種文字、符號和圖案等，字符大小可以從毫米量到微米量級，這對產(chǎn)品的防偽有特殊的意義。準分子激光打標是近年來發(fā)展起來的一項新技術(shù)，特別適用于金屬打標，可實現(xiàn)亞微米打標，已廣泛用于微電子工業(yè)和生物工程。
激光去重平衡技術(shù)是用激光去掉高速旋轉(zhuǎn)部件上不平衡的過重部分，使慣性軸與旋轉(zhuǎn)軸重合，以達到動平衡的過程。激光去重平衡技術(shù)具有測量和去重兩大功能，可同時進行不平衡的測量和校正，效率大大提高，在陀螺制造領(lǐng)域有廣闊的應(yīng)用前景。
展開 數(shù)據(jù)自動融合去重 挑戰(zhàn)0漏檢0重檢
經(jīng)實地檢驗，千尋位置技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)，AI識別病害，在注重其準確性（不錯報）的同時亦需要將召回率（不漏報）也納入重要的模型評價指標。由于病害模型的不精準，會造成目標因大小位置的變化重復報告。
對此，千尋馳觀在算法模型中引入了新的能力：單次采集數(shù)據(jù)去重，以及多次、多天采集數(shù)據(jù)自動融合。
其中單次采集數(shù)據(jù)去重指將空間信息、時間信息、語義信息和視覺特征有效的融合，識別特定目標并編號，賦予其唯一的身份信息，不會隨著大小及位置的變化而重復報告。
多次多天的檢測成果融合，意味著通過AI+視頻及時空數(shù)據(jù)分析的能力，將巡查結(jié)果進行數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)挖掘、AI推理等，形成目標的全過程跟蹤，完善科學的病害及路產(chǎn)庫，做到病害演變“可測”、路產(chǎn)的全生命周期管理。
技術(shù)的成熟也使得輕量化的方案成為可能，千尋馳觀的整體方案架構(gòu)包含RTK+慣導的高精定位系統(tǒng)，高性能AI邊緣計算平臺和北斗+視覺AI感知終端。遵循小型化，輕型化，易安裝原則，可靈活適配各種車型。
此外，千尋馳觀在巡檢日志產(chǎn)生方面頗具優(yōu)勢，傳統(tǒng)人工巡檢填寫報告的時間比較耗時，通常需要數(shù)個小時，基于邊緣計算能力，千尋馳觀可以實時輸出巡查結(jié)果，同時支持生成道路資產(chǎn)電子臺賬，并根據(jù)日常巡檢的結(jié)果自動更新。
目前，千尋馳觀道路智能巡檢系統(tǒng)已在全國多個省市落地，如山東、遼寧、云南、江蘇等高速公路及國省干線，加速智慧道路巡檢養(yǎng)護的規(guī)模化復制推廣。
三分建，七分養(yǎng)。借助智能化、信息化手段，不僅可以降低成本、提高效率，還能形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提升巡檢數(shù)據(jù)的價值；千尋馳觀將持續(xù)迭代，推動機器視覺、時空智能、邊緣計算等技術(shù)與道路養(yǎng)護行業(yè)的深度融合。
掃描下方二維碼或點此查看北斗如何助力精細化公路養(yǎng)護決策。
展開 然后再去下載視頻，視頻鏈接需要去重，可能會有重復的。
Python腳本如下。
def response(flow):
urls = ['http://v1-dy', 'http://v3-dy', 'http://v6-dy', 'http://v9-dy']
# 對url進行篩選,只選取視頻的url
for url in urls:
if url in flow.request.url:
print('\n\n抖音視頻\n\n')
with open('douyin.csv', 'a+', encoding='utf-8-sig') as f:
f.write(flow.request.url + '\n')
/ 03 / Appium
配置抖音的Appium參數(shù)。
點擊藍色按鈕，手機自動啟動抖音App！
接下來操作手機，然后點擊Appium的刷新鍵，獲取元素定位代碼。
通過本次的實踐發(fā)現(xiàn)Appium有時并不能很好的獲取元素的定位，這可能就跟Web端的iframe頁面一樣。
所以針對找不到的元素，我直接對手機屏幕位置進行點擊。
由于大家手機屏幕大小不同，這個參數(shù)肯定是會變化的，所以存在弊端，無法通用。
展開 難點詳析，對js加密的分析、反爬蟲措施的突破、去重方案的設(shè)計、分布式爬蟲的開發(fā)進行了細致的講解。
爬蟲現(xiàn)在是工作中常用的技能了。不管是想往Python長遠發(fā)展，還是想去接單掙外快，輔助工作。這個是必回的技能了。
本書讀完，你會對Python爬蟲有更加深入的了解了。會發(fā)現(xiàn)原來爬蟲還可以做這么多事情。
難點詳析，對js加密的分析、反爬蟲措施的突破、去重方案的設(shè)計、分布式爬蟲的開發(fā)進行了細致的講解。
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去重的最新內(nèi)容
高度自動化管理：不再依賴人工分揀、查詢和分配，系統(tǒng)自動化處理，省去了重重復復的人力工作，讓調(diào)整管理變得輕松。
3. 精準預測和優(yōu)化：預估未來需求和使用趨勢，系統(tǒng)能夠提前規(guī)劃，讓關(guān)鍵時刻資源不短缺，決策更精準。
4. 減少了昂貴的硬件投入：借助資源優(yōu)化，我們得以更高效地利用現(xiàn)有硬件和軟件資產(chǎn)，大幅節(jié)省了不必要的硬件冗余購銷。
5.
「微架構(gòu)超算引擎」深入處理器底層，實現(xiàn)了高性能與低功耗的平衡；「內(nèi)存基因重組2.0」通過瞬時帶寬 64K 動態(tài)大頁等技術(shù)讓常用應(yīng)用從緩慢地冷啟動轉(zhuǎn)化為快速地熱啟動，平均打開速度提升 3 倍以上，后臺保活能力從數(shù)小時提升至 3 天以上；「煥新存儲技術(shù)」通過儲存加速、儲存壓縮和文件去重等多項核心技術(shù)全面提升閃存性能，大幅提升手機久用流暢性，做到使用 4 年不卡頓。
適配主流工業(yè)控制系統(tǒng)，可實現(xiàn)參數(shù)配置、功能設(shè)定、維護管理等設(shè)備管理操作，可提供數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析等多種數(shù)據(jù)處理模型，具備海量工業(yè)數(shù)據(jù)資源的存儲與管理功能，部署多類結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，提供工業(yè)數(shù)據(jù)的存儲、編目、索引、去重、合并及質(zhì)量評估等管理功能。
數(shù)字孿生技術(shù)先進的數(shù)據(jù)采集模塊可以實現(xiàn)沖壓車間設(shè)備數(shù)據(jù)采集、物料監(jiān)控、存儲管理等諸多功能，并且對不需要的數(shù)據(jù)進行過濾、對重復的數(shù)據(jù)進行去重等處理機制，實現(xiàn)IT、OT 數(shù)據(jù)的融合與增強。
在產(chǎn)品設(shè)計完成后，有時需要對文件名稱進行重命名，但是在資源管理器中直接重命名文件，又會導致裝配體的關(guān)聯(lián)丟失，因此只能使用SOLIDWORKS的工具去進行重命名，一個一個進行修改，也很麻煩。為了解決應(yīng)用中的問題，Solidkits開發(fā)了各種插件，其中高級BOM輸出及批量屬性導入工具就可實現(xiàn)批量改名功能。本文將詳細介紹SOLIDWORKS批量改名插件的功能和使用方法。
千尋馳觀通過高精度定位和視覺智能核心技術(shù)升級，實現(xiàn)對病害邊界的精細提取，病害和路產(chǎn)多目標聯(lián)合檢測和細分，基于多源數(shù)據(jù)融合包括空間信息、時間信息、語義信息、視覺特征實現(xiàn)多目標實時去重跟蹤。
圖釋：千尋馳觀有效視域覆蓋3車道
千尋馳觀通過智能算法引擎實現(xiàn)對道路表面病害與設(shè)施的精準監(jiān)測并實現(xiàn)識別成果結(jié)構(gòu)化，邊緣端智能算法引擎的優(yōu)勢體現(xiàn)在以下幾點。
①從ABAQUS的二次開發(fā)幫助文檔中可以獲得其可調(diào)用的函數(shù)和類名稱列表，然后進行去重，是數(shù)據(jù)來源的一部分，②另外還有些ABAQUS自帶常量abaqusConstants，③最后一部分是使用過程中個人希望添加的高亮字符串，可按需進行手動補充；這三部分形成我個人特色的配置文件
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，效果如下：
數(shù)據(jù)自動融合去重 挑戰(zhàn)0漏檢0重檢
經(jīng)實地檢驗，千尋位置技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)，AI識別病害，在注重其準確性（不錯報）的同時亦需要將召回率（不漏報）也納入重要的模型評價指標。由于病害模型的不精準，會造成目標因大小位置的變化重復報告。
對此，千尋馳觀在算法模型中引入了新的能力：單次采集數(shù)據(jù)去重，以及多次、多天采集數(shù)據(jù)自動融合。
①從ABAQUS的二次開發(fā)幫助文檔中可以獲得其可調(diào)用的函數(shù)和類名稱列表，然后進行去重，是數(shù)據(jù)來源的一部分，②另外還有些ABAQUS自帶常量abaqusConstants，③最后一部分是使用過程中個人希望添加的高亮字符串，可按需進行手動補充；這三部分形成我個人特色的配置文件
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可用去重法或加重法進行平衡，切除或增加的厚度均不得大于壁厚的1／4，銜接處要圓滑過渡。轉(zhuǎn)速小于500r／min時，葉輪外徑上的不平衡質(zhì)量應(yīng)不大于20g。
g.渦輪式及推進式攪拌器的葉輪孔與攪拌軸頸選用H7／k6配合，表面粗糙度選用1.6/0.8。
h.滾動軸承使用專用工具拆卸，熱裝時油溫為140℃，嚴禁直接用火焰加熱。
