在加工工件之前,要把刀尖半径补偿的有关数据输入到存储器中,即刀尖圆弧半径R及刀尖方位号T的值。运用刀尖圆弧自动补偿功能进行编程加工时,应注意:
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根据FANUC数控系统指令含义XY加工平面对应G17数控指令,XZ加工平面对应G18数控指令,YZ加工平面对应G19数控指令。以上3个数控指令作用是指定刀具分别在不同加工平面中完成圆弧插补运动刀具半径补偿、固定循环加工、坐标系旋转等功能,其中加工平面的指定在圆弧运动中显得尤为重要。
加工某些对称图形时,为避免反复编写类似的程序,缩短加工程序,可采用镜像加工功能。只对工件的一部分进行编程,再通过镜像加工出其他对称部分,这就是镜像功能。
准备功能G代码用来规定刀具和工件的相对运动轨迹、机床坐标系、坐标平面、刀具补偿、坐标偏置等多种加工操作。数控加工常用的G功能代码见表4-1.
在数学中的极坐标系是由极点极轴和极角组成,然而在数控车铣加工中心上的极坐标系的概念与数学中的极坐标系完全不同,在车铣加工中心上的极坐标系是在与机床Z轴垂直的平面内,由相互垂直的实轴(第一轴)X和虚轴(第二轴)C组成,极坐标系的坐标原点与程序原点重合,且虚轴C的单位不是度或弧度,而是与实轴X轴的单位一样,均为毫米。在数控车铣加工中心上运用极坐标系功能时应注意以下几点:
它使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
使用“G41\G42\G40刀尖圆弧半径补偿”功能。如图所示,实际加工中的车刀刀尖不是理想的尖锐刀尖,它总有个小圆弧,刀具磨损还会改变圆角半径。数控车削轮廓时实际起作用的切削刃是圆弧的各切点,编程时却是根据理论刀尖(假想刀尖)A轨迹计算、编程,因此会产生加工误差。
一、变量 普通加工程序直接用数值指定G代码和移动距离;例如,GO1和X100.0。使用用户宏程序时,数值可以直接指定或用变量指定。当用变量时,变量值可用程序或用MDI面板上的操作改变。 例如:#1=#
查看GPU型号: lspci | grep -i nvidia 驱动安装: https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 下载对应版本的驱动驱动
话接上篇《AIGC | Ubuntu24.04桌面版安装后必要配置》文章,作为作者进行机器学习的基础篇(筑基期),后续将主要介绍机器学习环境之如何在Ubuntu24.04桌面系统中进行NVIDIA显卡驱动安装,CUDA Toolkit安装,以及cuDNN的安装,以作者实践经历帮助读者快速搭建机器学习环境。
数控铣床操作详解 实例一 📷 毛坯为70㎜×70㎜×18㎜板材,六面已粗加工过,要求数控铣出如图2-23所示的槽,工件材料为45钢。 根据图样要求、毛坯及前道工序加工情况,确定工艺方案及加工路线: 以已加工过的底面为定位基准,用通用台虎钳夹紧工件前后两侧面,台虎钳固定于铣床工作台上。 工步顺序 铣刀先走两个圆轨迹,再用左刀具半径补偿加工50㎜×50㎜四角倒圆的正方形。 每次切深为2㎜,分二次加工完。 选择机床设备:根据零件图样要求,选用经济型数控铣床即可达到要求。故选用XKN7125型数控立式铣床。 选择
aosp “Android Open Source Project”的缩写。中文意为”Android 开放源代码项目”。
参考官方文档https://source.android.google.cn/setup/build/initializing
对于数控加工来说,编程至关重要,直接影响到加工的质量与效率,相信大家也是对编程又爱又恨吧。那么如何迅速掌握数控加工中心的编程技巧呢?下面与老路一起学习一下吧! 【暂停指令】 G04X(U)_/P_是指刀具暂停时间(进给停止,主轴不停止),地址P或X后的数值是暂停时间。X后面的数值要带小数点,否则以此数值的千分之一计算,以秒(s)为单位,P后面数值不能带小数点(即整数表示),以毫秒(ms)为单位。 但在某些孔系加工指令中(如G82、G88及G89),为了保证孔底的精糙度,当刀具加工至孔底时需有暂停时间,此
https://developer.nvidia.com/embedded/downloads
windows系统下安装linux(ubuntu)双系统 原创程序员爱酸奶(QuellanAn) 最后发布于2018-03-09 13:41:13 阅读数 24907 收藏 展开 最近在找工作,很多面试要求上都写着熟悉linux系统,擅长shell编程,虽然在学校学过操作系统的课程,但是到现在出来工作,学的课程忘得也差不多了,并且那些linux命令不经常使用的话,还是很容易忘记的,以前也有一段时间想学学linux,但是一直没有狠下心来,总是在网站(实验楼https://www.shiyanlou.com/)上学习,但是那种其实很难坚持下来,在window系统上装过虚拟机,然后再虚拟机上装的ubuntu,但是相当于一个软件使用,使用起来是相当的卡,体验感太差,终于下定决心装一个linux系统了,不过感觉还是离不开windows系统,毕竟做java开发从学校到现在都是用window系统,怕一下子换了有点适应不过来,所以就装了一个双系统。 好了,废话不过说,直接开始,首先需要准备的东西: U盘(容量>8G)、UltraISO刻录软件、Ubuntu 镜像文件 1.U盘是做启动盘的,就像用老毛桃或大白菜把U盘制作成启动盘装window系统一样。最好3.0端口,比较快。 2.在电脑上下一个UltraISO软件,可以百度UltraISO(https://cn.ultraiso.net/xiazai.html 免费下载试用就可以了)第一个就可以。 3.ubuntu镜像文件,这个可以在官网上下载,我用的是ubuntu 15.10.你们可以选择自己想要的镜像文件就行网址:http://old-releases.ubuntu.com/releases/ (希望对你们有用)。
其中小电视和树莓派掌机瞬间燃起了我的强烈兴趣,小电视可以当是一台超小mini pc主机,主机支持运行Linxu系统和window10.加上最近一直在入坑开源掌机折腾系统,于是决定入坑玩玩.
我们在使用数控加工中心的过程中,最常见的数控代码有两种,一种是G代码,一种是M代码。本文整理了常见的G代码和M代码的含义,不同厂商不同的数控系统可能稍有出入,在实际中以说明书为准。
目标:在Linux环境下,基于VCU118板卡恢复出100G corundum NIC。
MODULE_LICENSE(“Dual BSD/GPL”);//遵循linux协议
还可以把多个命令写到一起,写到文本文档txt中,然后保存为.bat文件(批处理脚本),一次性运行多条指令,很有意思的 我建的try.bat在C盘桌面上,可以通过下面的方式在命令行调用try.bat, 也可以直接在桌面上双击!!
目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程。
在一台系统环境较好的linux机器上可以很容易的安装caffe,但是如果系统本身很旧,又没有GPU的话,安装就太麻烦了,所有都得从头做起,本文档旨在尽可能覆盖安装所要采的坑 步骤 01 caffe是主要是C/C++和python编写的。首先,得需要将gcc,g++安装好,通过yum安装就可以。 02 cuda的安装,如果机器上配置了NVIDIA系列GPU,则需要安装该驱动,推荐安装该驱动至7.0版本,推荐同时安装cuDNN。安装可以参考http://blog.csdn.net/xuanyuansen/art
问卷链接(https://www.surveymonkey.com/r/GRMM6Y2)
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
在非图形界面的Ubuntu server20.04的GPU服务器上配置环境,包括Nvidia驱动,cuda,cuDNN的安装,Anaconda的安装和开发环境创建。最好的参考文档是各软件的官方文档。
首先呢,需要熟读文献,在推文:数据分析有错误并不可怕,造假才不可饶恕 提到了这个新鲜出炉( 2023年12月5日)的cell期刊的文章。根据文献里面的空间单细胞转录组样品情况,制作一个文本文件;srr_list.txt ,内容就是下面的3个id即可:
使用 Linux 作为主力机一年后 提到可以使用 QEMU 虚拟一个 Windows 系统,在里边使用国产毒瘤,干净又卫生,今天它来了。
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中,ONBOOT=yes必须设置,这样可以保证系统重启时进行ssh连接时,网络服务也会自启动,否则会导致网络不通。
最近使用Steam下载了一款3D游戏,好大G啊,花了我老长时间了,安装完成之后启动居然提示显卡驱动不对,无法启动游戏,郁闷了。
移植方法的前提有两个,首先拿到全志公开的 SDK ,然后在 lichee/linux-5.4/drivers/net/wireless/rtl8723ds 里添加旧驱动升级上来。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
CUDA的主要用途是深度学习,而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1,因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。
首先要确定主板和CPU都支持虚拟化技术,在BIOS将VT-d、VT-x设置成enable。
在这篇指南中,我们将会讲解如何在 Linux 终端创建一个 CentOS 启动 U 盘。你可以在任何支持 U 盘启动的电脑上,插入这个启动 U 盘,进行启动,测试,或者安装 CentOS。
腾讯云GPU服务购买地址:https://cloud.tencent.com/product/gpu ,选择安装系统时推荐安装市场镜像里的公共镜像,里面有已经安装好的 CUDA 驱动, 推荐选择 ”CentOS 7.6 NVIDIA GPU基础镜像(预装驱动和CUDA 10.2)“ 这个镜像,因为安装使用 PaddlePaddle 需要 显卡驱动 10.1 及以上。另外服务器需要一个完整的显卡,不能是共享的显卡,因为系统会识别不到。
Dynamic Host Configuration Protocol (DHCP): DHCP is a standardized networking protocol used on Internet Protocol (IP) networks for dynamically distributing network configuration parameters, such as IP addresses for interfaces and services. Using PXE, the BIOS uses DHCP to obtain an IP address for the network interface and to locate the server that stores the network bootstrap program (NBP).
前 言:创龙科技已基于IMX8、ZYNQ、AM5728、AM5708、AM437x、AM335x、T3/A40i等平台提供了开源EtherCAT主站IgH案例。本文档主要演示TLIMX8-EVM评估板基于IgH EtherCAT控制伺服电机方法。如需其他平台相关资料,请与我们联系。
近来入坑了TITAN 1080显卡,在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单,踩了许多坑之后写下此篇为记录。 下载Cuda 按装官方教程,我们可以应该安装Cu
方案:3个核(Linux或Debian) + 1个核(RT-Thread) Debian-AMP工程
▪ 1. SRIOV介绍 ▪ 2. 环境说明 ▪ 3. 开启SRIOV ▪ 4. 生成VF ▪ 5. VF直通 ▪ 6. 开启irqbalance ▪ 7. VM迁移 ▪ 8. 带宽限速 ▪ 9. 安全 ▪ 10. 其他使用限制 ▪ 11. 性能测试 ▪ 12. windows虚拟机使用VF ▪ 13. 运维命令 ▪ 14. 宿主屏蔽VF驱动 ▪ 附. 包转发率测试方法 ▪ 附. 参考文档
公网下载地址:http://mirrors.tencent.com/install/windows/virtio_64_1.0.9.exe
最近工作中遇到某个服务器应用程序 UDP 丢包,在排查过程中查阅了很多资料,我在排查过程中基本都是通过使用 tcpdump 在出现问题的各个环节上进行抓包、分析在那个环节出现问题、针对性去排查解决问题,对症下药,最后终究能够解决问题。但是这种情况大多是因为服务本身的问题,如果是环境问题、操作系统、甚至硬件的问题,可能从服务本身出发不能解决问题,但是这篇文章另辟蹊径,从外部环境分析可能丢包的原因,看完之后,很受用,部分章节对原文有所修改,下面分享出来供更多人参考。
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