调参的方法可以分为两大类，理论整定法和工程整定法，不过理论整定对我们实践虽然有帮助，但是实践上的参数整定用工程整定法就够了，工程整定法包括：凑试法、临界比例法、经验法等。
在S7-200中PID功能是通过PID指令功能块实现。通过定时（按照采样时间）执行PID功能块，按照PID运算规律，根据当时的给定、反馈、比例－积分－微分数据，计算出控制量。本文详细介绍了S7-200的PID类型和各参数作用、通过PID指令功能块和PID向导两种方式实现PID编程，同时给出了PID的调节步骤、手自动无扰切换的实现方式，此外还对通过自整定方式进行PID调节给出了控制面板启动和编程启动两种详细方案。如果想要了解更详细的PID算法，请参考《S7-200系统手册》中PID指令部分的相关内容。
比例控制是一种最简单的控制方式。其控制器的输出与输入误差信号成比例关系。当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差（Steady-state error）。
2020 年4月2日 由于浏览数量的增加，这里做了一些增补及修改。有问题请大家指出。
关于ADRC的优点本人不会赘述，毕竟作为一个ADRC算法都推导不出来的应用工程师，最希望看到的就是有手就行的操作方法。ARC的缺点就显而易见，就是参数多，一环ADRC大概就有11个参数，但一个粗略的效果很快就出来。本文所有的言论仅以我最近的一次速度闭环控制经验之谈，并没有经过大量的实验验证其绝对正确性，慎用（注：文中公式来自于csdn用户：遥远的乌托邦，有稍作修改）。 ADRC说白了就是PID的升级版，保留了PID的优点，改良了PID的缺点，其结构和PID一样，ADRC可以被看作三个作用效果的结合，分别是TD（跟踪微分器）、ESO（扩张状态观测器）、NLSEF（非线性控制律）。TD是为了防止目标值突变而安排的过渡过程；ADRC的灵魂就在于ESO，其作用下文给客官细细道来；NLSEF是为了改良PID直接线性加权（输出=比例+积分+微分）的缺点而引进的非线性控制律，其更符合非线性系统。
可参考：https://www.shiyanlou.com/courses/854 邀请码 U23ERF8H
ADRC，全称叫做Active Disturbance Rejection Control，中文名是自抗扰控制技术。这项控制算法是由中科院的韩京清教授提出的。韩教授继承了经典PID控制器的精华，对被控对象的数学模型几乎没有任何要求，又在其基础上引入了基于现代控制理论的状态观测器技术，将抗干扰技术融入到了传统PID控制当中去，最终设计出了适合在工程实践中广泛应用的全新控制器。
做嵌入式开发控制系统，应该经常会用到PID（比例，积分，微分，proportional，integral，derivative）算法，PID 控制器以各种形式使用超过了很多年，广泛应用在机械设备、传动设备和电子设备。在微处理器出现以前，许多的老工程师都是用电阻电容等期间来搭建PID硬件控制器，最基础的硬件PID控制器，在模电课程中应该都学习过，但是估计大家都忘记的差不多了，没事可以去复习下，随着微处理器电子技术的发展，采用微处理器的数字 PID 控制器算法应用也越来越广泛，但是最基础的PID知识，还是有
智慧工地火焰烟火识别检测系统通过yolo网络模型深度学习技术，智慧工地火焰烟火识别检测系统对现场浓烟和烟火情况，智慧工地火焰烟火识别检测系统立即抓拍告警并进行存档。YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题，利用整张图作为网络的输入，仅仅经过一个神经网络，得到bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。
总结第一节课 昨天我们手撕深度学习算法讲坛开始，第一节内容是关于SVM算法（手撕深度学习算法开讲：先简单撕撕SVM ） 我总结了大家提的问题： A.第一节课SVM太短了，才十分钟： 老师回答：这个只是概括讲解一下。SVM 的部份，我們會再找個時間拍完整的手撕式，时长会是12小时 B.SVM处理大规模数据，如果我们分类效果不好，加入海量训练脚本，能有显著提升吗？会不会加入海量训练脚本只能少量提升？还是应该用更多的精力提取更多有用特征？ 老师回答：加入海量訓練樣本都能夠提升分類的精度，前提是訓練的資料特徵必須
作业人员护目镜佩戴自动识别通过python+yolo深度学习算法模型，作业人员护目镜佩戴自动识别算法模型利用布设摄像头并结合图像算法能够实时监测作业人员是否佩戴护目镜。一旦发现未佩戴的情况立即发出警告，并及时记录异常情况。作业人员护目镜佩戴自动识别算法模型R-CNN系列算法在目标检测领域独占鳌头。R-CNN系列检测精度高，但是由于其网络结构是双阶段（two-stage）的特点，使得它的检测速度不能满足实时性，饱受诟病。为了打破这一僵局，设计一种速度更快的目标检测器是大势所趋。YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题，利用整张图作为网络的输入，仅仅经过一个神经网络，得到bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。
本文介绍了两阶段多路归并排序在数据库中的重要性以及实现思路。通过将一个大的排序问题划分成若干个小问题，分别求解，再将结果合并得到最终排序结果。该算法在数据库中的实现既快速又节省内存空间。
收放卷间接张力控制系统中，多个控制量和实时卷径都是密切相关密不可分的，张力力矩的给定、动态补偿力矩的计算、料卷重量的计算、定长定径停车功能、卷积率（空隙率）、收卷中支撑辊及压辊的压力控制、密度控制等诸多控制中都是需要卷径参与其中的。电机转矩必须随着卷径的变化而变化，才能获得稳定的张力。可见卷筒的卷径计算是必需的。因此卷径计算在收放卷控制系统是极其重要的一环。
校园食堂明厨亮灶AI分析系统通过yolov5网络模型技术，校园食堂明厨亮灶监控分析系统针对校园餐厅后厨不按要求戴口罩、不穿厨师帽、陌生人员进入后厨、厨师不穿厨师服、上班时间玩手机、老鼠识别等行为校园食堂明厨亮灶监控分析系统自动识别抓拍告警。Yolo算法，其全称是You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，其实个人觉得这个题目取得非常好，基本上把Yolo算法的特点概括全了：You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，提供end-to-end的预测，而Real-Time体现是Yolo算法速度快。
本文介绍了抽样方法在数据科学领域的应用，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多级抽样和特殊采样方法。这些抽样方法旨在从庞大的数据集中抽取有代表性的样本，以便进行数据分析和建模。每种抽样方法都有各自的优缺点和适用场景，需要根据数据的特点和问题需求来选择合适的抽样方法。同时，针对类不平衡问题，还可以采用过采样和欠采样方法进行处理，以增加少数类的样本数量，提高模型的性能。
说实话整定口诀对于初学者来说，其实根本就看不懂，只有从实际整定过程中才能慢慢发觉其中的奥秘。
AI+明厨亮灶解决方案通过python+yolo网络模型分析算法，AI+明厨亮灶解决方案可接对后厨实现如口罩识别、厨师服穿戴、夜间老鼠监测、厨师帽识别、厨师玩手机打电话识别、抽烟识别等实时分析监测。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
围绕染色归一化、结直肠癌病理诊断、结直肠息肉分类、淋巴结转移检测、免疫组化(IHC)等方面的临床痛点，姚建华分享了团队针对性的解决方法。
重要岗位人员脱岗预警 脱岗监测预警算法通过yolov8网络模型深度学习算法，重要岗位人员脱岗预警 脱岗监测预警算法对现场人员行为进行实时监测和识别，通过算法识别脱岗、睡岗和玩手机等异常行为，实现对人员行为的预警和告警。重要岗位人员脱岗预警 脱岗监测预警算法用到的YOLOv8是目前YOLO系列算法中最新推出的检测算法，YOLOv8可以完成检测、分类、分割任务。YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。
电子封条监控系统算法模型利用yoloov5+python 深度学习训练模型技术，电子封条监控系统算法模型实现对画面内外的出入人员、人数变化及非煤矿山生产作业状态等情况的实时监测和分析，及时发现异常动态，减少了人为介入的过程。介绍电子封条监控系统算法模型Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。电子封条监控系统算法模型基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如下图3所示，如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。
校园安全Ai视频分析预警算法通过yolov5+python深度学习算法网络模型，校园安全Ai视频分析预警算法对学生的行为进行智能监测和预警如识别学生打架斗殴、抽烟、翻墙、倒地以及异常聚集等行为，及时发出预警通知。校园安全Ai视频分析预警算法YOLO模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
抽烟行为监测识别系统通过python+yolov5网络深度学习技术，抽烟行为监测识别系统对画面中人员抽烟行为进行主动识别检测。在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
本推文会介绍如何在利用股票分钟数据，基于强化学习来做配对交易。包括基本概念和具体实现；这里采用的强化学习方法，是类似多臂老虎机（N-armed bandit）问题。
工厂机械臂人员闯入自动预警算法通过yolov8系列网络模型深度学习算法，工厂机械臂人员闯入自动预警算法实时监测工作区域内的人员位置和机械臂设备的运行状态，实现对人员闯入的识别和预警。一旦系统检测到人员闯入作业区域，立即发出警报并同步停止机械臂设备的工作，以避免发生意外。YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，工厂机械臂人员闯入自动预警算法引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8 设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测与跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。
人员着装识别系统通过yolo网络模型识别算法，人员着装识别系统算法通过现场安装的摄像头识别工厂人员及工地人员是否按要求穿戴着装，实时监测人员的着装情况，并进行相关预警。人员着装识别算法目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的人员着装识别算法 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
煤矿皮带运行状态监测预警系统通过yolov7网络模型深度学习技术，煤矿皮带运行状态监测预警系统自动对传输皮带运行状态进行实时监测。煤矿皮带运行状态监测预警系统监测到皮带撕裂、跑偏、异物、堆煤等异常情况时，煤矿皮带运行状态监测预警系统立即抓拍预警及时停止皮带同步回传违规信息到后台。介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。
新的S7-200 SMART CPU支持PID自整定功能，在STEP 7-Micro/WIN SMART中也添加了PID调节控制面板。
温度是生活及生产中最基本的物理量,它表征的是物体的冷热程度。自然界中任何物理、化学过程都紧密地与温度相联系。在很多生产过程中，温度的测量和控制都直接和安全生产、提高生产效率如消防报警、冷库温度调节、仓库温度检测等等。因此以温度参数为基础而设计的温度控制系统被广泛开发和使用。
加油站ai视觉分析预警算法通过yolov8图像识别和行为分析，加油站ai视觉分析预警算法识别出打电话抽烟、烟火行为、静电释放时间是否合规、灭火器摆放以及人员工服等不符合规定的行为，并发出预警信号以提醒相关人员。加油站ai视觉分析预警算法
河道水面垃圾识别检测系统采用yolov5忘了模型计算机视觉技术，水面垃圾识别检测算法通过在河道的摄像头，对水面垃圾进行实时监测自动识别。近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo。
PID( Proportional Integral Derivative)控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。
之前的几篇文章（电机控制基础篇），介绍的电机编码器原理、定时器输出PWM、定时器编码器模式测速等。
加油站抽烟烟火智能识别系统通过yolo+opencv网络模型图像识别分析技术，加油站抽烟烟火智能识别算法识别出抽烟和燃放烟火的情况，并发出预警信号以提醒相关人员，减少火灾风险。加油站抽烟烟火智能识别算法模型中的OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。加油站抽烟烟火智能识别算法所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
在现实世界中，有很多类包含很多特征，比如生物的DNA，在利用不同算法选出较少的特征子集后，如何评价选出来的特征是至关重要的。
小菜看了SPPNet这篇论文之后，也是参考了前人的博客，结合自己的一些观点写了这篇论文总结。 这里参考的连接如下： [http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/50865183] 论文： 《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。paper主页：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv14sppnet/index.html 这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。我们知道在现有的CNN中，对于结构已经确定的网络，需要输入一张固定大小的图片，比如224*224、32*32、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候，需要经过裁剪，或者缩放等一系列操作，这样往往会降低识别检测的精度，于是paper提出了“空间金字塔池化”方法，这个算法的牛逼之处，在于使得我们构建的网络，可以输入任意大小的图片，不需要经过裁剪缩放等操作，只要你喜欢，任意大小的图片都可以。不仅如此，这个算法用了以后，精度也会有所提高，总之一句话：牛逼哄哄。
人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术，人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图5所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。
我们数据中心一机房发生整列一路供电中断，PDU上级的分路交流开关没跳闸，列头柜总开关K1跳闸了（下文统一用K1表示）。检查线路无故障后，K1合闸，恢复正常。四天后，该现象再次发生。这是怎么回事呢？ 哦，这种现象叫断路器的“越级跳闸”。你有没有检查过K1是否存在故障、核对K1上下级的整定值？ 初步判断是K1本身发生了故障，准备更换K1，但断路器的整定值我一直没太明白，给我讲讲呗！ 那就从基础知识说吧！ ← 断路器 作用：切断和接通负荷电路，以及在短路电流对导体及其连接件造成危害前，切断
原文标题：Two-stage Optimization for Machine Learning Workflow
完整代码请点击阅读原文，也可体验贫道的PID控制演示小程序，（PID控制相关视频见：基础/整定/重要补充）。
Quantitative system refers to the decision-making made by computer through data analysis to replace people's subjective decision-making.Human is an animal with emotion.When we see an object or scene,we will always associate it with our actual situation,but this analysis will fluctuate due to the emotion at that time.As we all know,the digital goods coin market is a highly volatile market.Once the market changes,people often make irrational moves to control and adjust their digital goods coin.Quantitative trading is a good solution to this problem,reducing the impact of emotional fluctuations when users invest and consult,and reducing the mistakes made by users because of impulse.This is the benefit of a quantitative system.
说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python。毕竟，Python 是一种流行的编程语言，可用于所有类型的领域，包括数据科学。有大量软件包可以帮助您实现目标，许多公司使用 Python 来开发与金融界相关的以数据为中心的应用程序和科学计算。
说到在股票市场上赚钱，有无数种不同的赚钱方式。似乎在金融界，无论你走到哪里，人们都在告诉你应该学习 Python
导读： 直观来看，处理大数据的一个方法就是减少要处理的数据量，从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。可以使用的方法主要包括抽样和过滤。两者的区别是，抽样主要依赖随机化技术，从数据中随机选出一部分样本，而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。
Jason Pei，携程高级算法工程师，对计算广告、推荐系统、NLP等领域有浓厚兴趣。
AI人员打闹监测识别算法通过yolo+python网络模型框架算法， AI人员打闹监测识别算法能够准确判断出是否有人员进行打闹行为，算法会立即发出预警信号。Yolo算法，其全称是You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，其实个人觉得这个题目取得非常好，AI人员打闹监测识别算法基本上把Yolo算法的特点概括全了：You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，AI人员打闹监测识别算法提供end-to-end的预测，而Real-Time体现是Yolo算法速度快。
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