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数控加工中心编程,半小时入门

如G54G_ X_Y_Z_ F_ S_ T_ M_ G_ G代码 X_Y_Z_ 机床直线轴 F_ 进给速度 S_ 主转转速 T_ 刀具指令 M_ 辅助功能 最常用M代码 M3 主转正转 M4 主转反转...G00 快速点定位 G00 X_Y_Z_ ; 刀具以快速度移动至 以绝对值指令(G90)或增量值指令(G91)所指定工件坐标系位移动速度由机床参数所指定 G01直线插补 G01 X_Y_Z_ F_...; G02顺时针圆弧插补 指令格式:G02 X_ Y_ Z_ R_ F_ / G03 X_ Y_ Z_ I_ J_ K_ F_ G03逆时针圆弧插补指令格式:G03 X_ Y_ Z_ R_ F_ /...G03 X_ Y_ Z_ I_ J_ K_ F_ X_ Y_ Z_ 圆弧终点坐标 R_ 圆弧半径 I_ 圆弧终点相对于刀具所在位置X位置 J_ 圆弧终点相对于刀具所在位置Y位置 K_ 圆弧终点相对于刀具所在位置...G81 格式为 G81 X_ Y_ Z_ R_ F_; X_Y_ 孔位坐标(也就是孔位置) Z_深度 R_ 安全高底,也就是高具移动到什么位置时开始进给运动? F_ 进给速度。

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基于优化离散点平滑算法

+ y_{i + 2} - 2 y_{i + 1})^2 展开上式x部分: cost_{1x} = \sum_{i=0}^{n-2} (x_{i}^2 + 4 x_{i + 1}^2 + x_{i...,P矩阵有数值区域可以分为五个部分:第1、2;第3、4;倒数第1、2;倒数第3、4;中间所有; 第1、2X + Y + Z;之所以有两,是因为坐标有xy两个变量。...data开始和结束索引。...例如,这里indptr为[0, 2, 3, 6],即表示在data,索引[0,2)为第一数据,索引[2, 3)为第二数据,索引[3, 6)为第三数据;indices数据代表对应data...数据在其所在所在行数,例如,这里indices为[0, 2, 2, 0, 1, 2],表示在data,数据1在第0,数据2在第2,数据3在第2,数据4在第0,数据5在1,数据6在第

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【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 02 Review of Linear Algebra

(k \vec{b})=k(\vec{a} \cdot \vec{b}) 计算示例 \vec{a} \cdot \vec{b}=\left(\begin{array}{l}x_{a} \\ y_{a}\...end{array}\right) \cdot\left(\begin{array}{l}x_{b} \\ y_{b}\end{array}\right)=x_{a} x_{b}+y_{a} y_{b}...\vec{x} \vec{z} \times \vec{y}=-\vec{x} \vec{z} \times \vec{x}=+\vec{y} \vec{x} \times \vec{z}=-\vec{...y} 2)判定左 / 右 或者 内 / 外 比如一直坐标系由XYZ组成,然后现在想判断向量b是在a左边还是右边,之需要求出 \vec{x} \times \vec{y} 可以知道与 \vec{z} 同向...\end{array}\right) 以右边那个8为例,可以看到它是第三第一,所以直接找到左边矩阵第三,即 [0\,\,4] ,和右边矩阵第一 [3\,\,2]^T ,然后做点积即可求得为

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斯坦福NLP课程 | 第3讲 - 神经网络知识回顾

: 将 W y^{th} x 对应行相乘得到分数: W_{y} \cdot x=\sum_{i=1}^{d} W_{y i} x_{i}=f_{y} 对  c=1, \cdots...}{N} \sum_{i=1}^{N}-\log \left(\frac{e^{f_{y_{i}}}}{\sum_{c=1}^{C} e^{f_{c}}}\right) 不使用 f_y=f_y(x...(x)=f(w^{T}x+b) f(z)=\frac{1}{1+e^{-z}} b :我们可以有一个“总是打开”特性,它给出一个先验类,或者将它作为一个偏向项分离出来。..._{21} x_{1}+W_{22} x_{2}+W_{23} x_{3}+b_{2}) z=Wx+b a=f(z) f([z_{1}, z_{2}, z_{3}])=[f(z_{1}),...f(z_{2}), f(z_{3})] f(x) 在运算时是 element-wise 逐元素 1.15 非线性变换必要性 [非线性变换必要性] 例如:函数近似,如回归或分类 没有非线性,深度神经网络只能做线性变换

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避免这7个误区,才能让【宏】削铁如泥

(X) : (Y)) 当将此宏与包含副作用参数一起使用时,如此处所示, next = min(x + y,foo(z)); 它扩展如下: next = ((x + y) < (foo (z))...(x + y) : (foo (z))); 其中x + y替换了X,而foo(z)替换了Y。 函数foo出现在程序语句中仅使用一次,但是表达式foo(z)已两次替换到宏扩展。...\ typeof (Y) y_ = (Y); \ (x_ < y_) ?...x_ : y_; }) “({{…})”符号产生一个复合表达式,它值是其最后一条语句值。 如果不使用GNU C扩展,唯一解决方案是在使用宏min时要小心。...调用其他可进行字符串化或连接如果参数是字符串化或串联,则不会进行预扫描。 如果要扩展宏,然后对其扩展进行字符串化或串联,则可以通过使一个宏调用进行该字符串化或串联另一宏来实现。

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注意力机制到底在做什么,QKV怎么来?一文读懂Attention注意力机制

对于两个行向量 \mathbf{x} 和 \mathbf{y} : \mathbf{x} = [x_{0}, x_{1}, \cdots , x_{n}] \mathbf{y} = [y_{0}, y..._{1}, \cdots , y_{n}] \mathbf{x} \cdot \mathbf{y} = x_{0}y_{0} + x_{1}y_{1} + \cdots + x_{n}y_{n} 向量点乘几何意义是...{x}_{n} \\ \end{matrix} \right] 以 \mathbf{X}\mathbf{X}^\top 第一第一元素为例,其实是向量 \mathbf{x}_{0} 与...下面以词向量矩阵为例,这个矩阵,每行为一个词词向量。矩阵与自身转置相乘,生成了目标矩阵,目标矩阵其实就是一个词词向量与各个词词向量相似度。 词向量矩阵相乘 如果再加上Softmax呢?...权重矩阵某一分别与词向量相乘,词向量矩阵其实代表着不同词某一维度。

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