大家好 今天我们来认识一下机器人的硬件。 控制柜: 这张图是机器人KRC4控制柜标准版,KUKA机器人的控制柜还有smallsize、compct、KMC等。 PMB就像一个功能强大的电源分配器,负责控制柜内低压电源管理。 workvisual上的名字:Safety Interface Board SIB Standard (SION-SIB-STD) 本体: RDC分解器数字转换器,用于实现机器人编码器的数据读取和传输 ,每块RDC可以拖8个轴,一个控制柜可以拖2块。 RDC只能拖8个轴,如果需要实现9个轴就要2块RDC,如果功率大些就需要用到KMC柜,因为柜子里放不下....
通过这款软件,我们便可以轻松的管理和访问数个RDP。 这样一来我们可以将所管理的远程连接信息和配置快速的转移到其他装有 Remote Desktop Connection Manager 的机器上使用。 更有意思的是,监控矩阵模式下的 每个连接是可以直接进行操作的,也就是说你把鼠标移动到一个 RDC 中就可以直接操作其桌面,不过需要你的眼力非常好,毕竟界面太小。 此外,我们也可以鼠标右键选择 Unlock 将当前 RDC 打开到一个独立的窗体中,使操作更加灵活、直观。 具体的可以看这两篇博客: 介紹好用工具:RDCMan ( 遠端桌面連線管理工具 ) RDCMan 2.7 (遠端桌面連線管理工具) 如何在多台電腦共用已儲存的密碼
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除了算法的优化和机器学习,还会结合业务员的人工输入,更精准地做到自动补货。 以下是申作军教授演讲精编: 我做了很多年供应链研究,跟大家分享我和我的团队近期做的一些项目,主要有三个方面:库存管理,销售预测平台、端到端智能补货。 第一,库存管理。 京东的库存管理形态复杂。 由于库存管理的复杂,京东采用的是智能多级补货系统,从供应商到区域中心仓(RDC)送货的过程,我们叫智能补货系统。从RDC调拨到前置仓,大仓分到小仓的过程叫智能调拨。 此外,我们用了非常多的优化和机器学习的方法,使得参数自动调节,非常好地做到自动补货。 大数据时代,数据巨大,且变化非常大,需要机器学习,要研究不同数据的特征,这样才能把预测做下来。针对这个现象,我们在做一款非常简单,容易使用的,即使对于不太了解机器学习的人,也可以操控的预测平台。
在机器学习项目中工作通常需要大量的实验,例如尝试不同的模型、特征、不同的编码方法等。 我们都遇到过一个非常常见的问题,就是改变模型中的一些设置或参数,并意识到我们之前的运行可能会产生更好的结果。 这就是MLflow发挥作用的地方,在我们的机器学习生命周期中带来可追溯性和可再现性。 在这篇文章中,我将向你展示如何在本地设置MLflow以及使用PostgreSQL注册模型和管理端到端机器学习生命周期的数据库备份存储。 而下面简要概述了其他组件的目标: MLflow跟踪:记录和查询实验:代码、数据、配置和结果 MLflow模型:在不同的服务环境中记录和部署机器学习模型 模型注册表:在中央存储库中存储、注释、发现和管理模型 而「模型注册表」可以对现有模型进行“版本化”,将它们从发布过渡到生产,并更好地管理ML项目的生命周期。 模型注册表,需要为要存储的所有数据设置一个数据库。
Ruby是Web开发和Linux管理的最佳语言。Ruby提供了以前讨论的所有语言中的许多优点:PHP,Python和Perl。 要安装Ruby,最好通过 rbenv 引导,以便管理员轻松安装和管理Ruby环境。 另一种安装Ruby的方法是Ruby的标准CentOS包。建议使用 rbenv 方法及其所有优点。 ruby-build将为 rbenv 提供安装功能- 注 - 在运行 install.sh 之前,我们需要切换到root用户或管理用户 __ [rdc@CentOS ruby-build]$ cd ~ [rdc@CentOS ~]$ source ~/rbenv/rbenv.d/exec/gem-rehash.bash [rdc@CentOS ruby-build]$ ~/rbenv/bin/rbenv [root@CentOS rdc]# ruby -v ruby 2.0.0p648 (2015-12-16) [x86_64-linux] [root@CentOS rdc]#
CentOS磁盘配额可以同时启用; 提醒系统管理员并在超过磁盘容量之前拒绝对用户进一步的磁盘存储访问。当磁盘已满时,取决于磁盘上驻留的内容,整个系统可能会暂停,直到恢复。 在CentOS中启用配额管理Linux基本上是一个4步骤的过程 - 步骤1 - 为/etc/fstab中的组和用户启用配额管理。 第2步 - 重新安装文件系统。 在/ etc / fstab中启用配额管理 首先,我们要备份我们的/etc/fstab文件 - [root@centosLocal centos]# cp -r /etc/fstab ./ 我们现在在当前工作目录中有一个我们 [root@localhost rdc]# quotacheck -acfvugM 确保配额已启用。 作为管理员,我们可以使用 repquota 命令检查配额使用 情况 。
通常我把工作的PC作为服务器,使用Mac 的RDC连接windows机器,mac上使用Office 套件中的RDC软件.先前服务端(PC 安装的是Windows 7). 通过换用RDC版本,来排除是否是服务端出了问题..WIN 8.1下自带的RDC 和Mac中OFFICE中的都无法连接,这一点让我想到是这台远程服务机出了问题,各种尝试,更改用户,密码,本地用户微软用户切换 思路有了..要使用最新版的Microsoft Remote desktop client来连接新版的windows 服务器才可以… Mac App store上搜索RDC,安装(目前中国区商店没有)。 请不要使用office 套件中的那个RDC(2.1.1)。 同样,windows 8+ 以上也应该使用 Windows App 而不是Desktop版的应用(应该会有)… ? 好的,祝你好运..
kuka公司其实不生产马达,这一点大家应该都知道吧,机器人上使用的是西门子的伺服马达,quntect-2采用了伦茨(Lenze)不过不管什么牌子,他的接线方式其实都是一样。 这张图上可以看到机器人的6个马达是如何分布的 电源线控制柜的接口X20-->X30-->XM1/XM2/XM3/XM4/XM5/XM6 编码器线控制柜接口X21-->X31-->XP1/XP2/ 这里所说的是quantec老版本的接线方法,quantec-2的机器人其实大同小异,只是X30这一端换了个接头。 如果你的机器人是重负载的如KR360/500这样的机器人线路是不一样的,有2根马达电缆,因为1-6轴都需要更大的电流,线缆直径要求更大。 这根线连接到X31盒子里面的电路板RDC,并且由RDC分配给6个马达 RDC到马达(6个轴都一样,所以在此就不重复了) ---- 这就是这一期的内容了,虽然都是些晦涩难懂的线路图,只要仔细点还是可以读懂的
systemctl为CentOS管理员提供了在systemd上执行多种操作的能力,包括 配置systemd单位 获取systemd untis的状态 开始和停止服务 为运行时启用/禁用systemd服务等 我们将介绍管理CentOS Linux所需的 systemctl 最重要的功能。 状态 以最简单的形式,状态命令可用于查看整个系统的状态 - [root@localhost rdc]# systemctl status ● localhost.localdomain State 假设我们想检查我们的防火墙服务的状态 - [root@localhost rdc]# systemctl status firewalld ● firewalld.service - firewalld [root@localhost rdc]# systemctl is-active ksm.service active cat cat 是很少使用的命令之一。
最近,我在各大技术沙龙和论坛上,积极倡导的一个理念:“大数据驱动的技术管理”,我相信这是技术管理的未来,犹如我在《技术管理之巅》一书中阐述的那样:通过汇集“软件生命周期大数据”,包括员工的基本信息数据、 首先,我们通过一个真实发生在我团队里的故事,来了解“大数据驱动的技术管理”,能够给技术团队管理带来什么价值。 ? “大数据+技术管理”的实施,分三步走 下面简单描述一下如何运用大数据进行技术管理工作。 未来还可以结合机器学习,对开发资源进行智能治理,技术管理进入“人工智能时代”,使得技术团队的能力得到极大的释放,软件工业将进入一个崭新的阶段,让我们拭目以待。 篇幅有限,如果大家对“大数据驱动的技术管理”模式感兴趣,可在我的新书《技术管理之巅》里阅读相关章节,通过书里的联系方式与我取得联系,共同探索技术管理之路。 ? 作者介绍 ?
导读:要成立一个新的管理机构,才能让机器人技术平稳地融入当今社会 机器人技术不再是未来的幻想,它已经进入了我们的日常生活。但在这一领域,我们缺乏相应的法律法规。 比如无人机,现在由美国联邦航空管理局( FAA)来管理,但很多人认为,这完全越权了;比如机器人手术,多起法律诉讼都表明,美国食品及药品管理局(FDA)在审查方面,做得远远不够;再比如“自动驾驶”,内华达州是全美第一个通过无人驾驶汽车法律的州 因特网虽然没有催生出新的联邦机构,但也产生了两个管理机构,对其独特的架构实施监管。对于机器人技术,政府继续成立一个专门负责机器人技术的新机构,有何不可呢? 对于机器人技术,一大部分问题在于,政府在这方面缺乏经验,而且管理方式十分分散,没办法很快地积累专业知识;另外,美国各政府机构、州政府、法院和其他众多组织都没能就此问题展开合作,也未能从复杂多样的技术问题中看到其共通之处 、为FAA就无人驾驶飞机问题向联邦航空管理局建言。
rdc-demo 这个 demo 是从 windows 迁移过来的,所以名称中仍保留了 ReadDirectoryChanges (rdc) 的痕迹。 /rdc-demo /var/tmp/rdc dir: /var/tmp/rdc create worker thread 0x16f207000 start monitoring... add file : /private/var/tmp/rdc/a-file add file: /private/var/tmp/rdc/a-file modify file: /private/var/tmp/rdc /var/tmp/rdc/b-dir remove file: /private/var/tmp/rdc/b-dir/c-file add file: /private/var/tmp/rdc/d-file 于是将这个重定向去掉,保持 stdin 为 console 不变: "$RDC_HOME/rdc-demo" "$dir" >&6 2>&1 & 再运行脚本,依然报错: $ sh rdc_main.sh
Checks if the applicationdetects debuggersanalysis/ios/excessive_permissions 90% RDC Checks if the application uses weak cryptoanalysis/ios/weak_random 50% RDC Checks if a binary uses weak random functionsanalysis/ios/weak_ssl_ciphers 50% RDC Checks if a binary uses weak SSL ciphersmisc/ios/app/archs 100% RDC Gets the application's available architecturesmisc/ios/app/data 100% RDC Gets
机器人出故障是在所难免的,机器人出故障的时候不知道什么问题是最头疼的,甚至你不懂得些基础知识都没法跟维修人员正确的交流,今天我来写一点关于故障判断的方法,以备不时之需。 快速闪烁=正常工作 常量=有物理连接,但无数据交互 灭=无物理连接 运行灯 KPP/KSP上都有RUN灯(中间一个) 不亮=未运行、故障、FSoE地址丢失 闪烁=FSoE地址错误 常量=正常 CCU/RDC /SIB CCU/RDC/SIB这三块电路板上都有FSoE指示灯 不亮=FSoE地址丢失 闪烁=FSoE地址错误 常量=正常
今天我们来聊聊机器人控制柜上的接口都是什么功能。 先来看看控制柜的接口板 这里分为左右两部分:左边为电源部分,右边为信号部分。 第二个接口是用于Heavy-duty机器人的第二根电源线缆的接口,比如FORTEC系列。 第三个接口是用于high,medium,low这几个系列中的机器人供电接口。接口名称是X20。 Motor connector, axes 1 to 6 本体马达1-6 X20.1 Motor connector, heavy-duty robot, axes 1-3 本体马达1-3接口(重型机器人 palletizing robot, axes 5 and 6 本体马达5 6接口(重型 码垛机器人) X21 RDC connection 编码器线接口 X21.1 RDC connection 2 ) X81 Motor connector, axes 1 to 4 本体马达1-4接口(重型机器人) X82 Motor connector, axes 5 to 8 本体马达5-8
使用机器学习进行客户管理,我们可以得到客户360度全方位的视图。 本文以SAP Cloud for Customer的客户管理应用为例,介绍机器学习是如何同传统的客户管理应用进行集成的。 [1240] 通过Insights面板,我们能够获得通过机器学习得出的每个客户的购买倾向的分数,也能看出就我们关注的某一话题,该客户的行为和倾向到底如何。 Predication Services的Third Party Data可以对Insights面板里需要关注的话题进行配置: [1240] [1240] Activity Management(活动管理 [1240] Pipeline(销售管道) 销售管道有时候也叫销售漏斗,是一个非常形象的概念,是销售过程控制的重要分析工具,适合销售流程比较规范,周期比较长,参与的人员比较多的复杂销售过程的管理。
Optimisation for Trailer Management 摘要:在许多情况下,模拟模型被开发来处理复杂的现实世界中的业务优化问题.例如,一个离散事件仿真模型被用来模拟大型快速消费品公司的拖车管理过程
腾讯机器翻译(TMT)结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点,从大规模双语语料库自动学习翻译知识,实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译,目前可支持十余种语言的互译。
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