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28 张图,一次性说清楚 TCP概念及运维

做IT相关的工作,肯定都离不开网络,网络中最重要的协议是TCP。无论是实际工作还是笔试面试,你看哪里能少得了TCP? 我看过RFC中与TCP相关的文档,也看过linux中TCP相关的源码,也看过不少框架中的TCP相关的代码,对TCP是有点感觉了。 一直想找个时间来分享下TCP相关的知识,如果大家有疑问,欢迎相互交流。其实,搞透了TCP之后,发现它也就那么回事。考虑最简单的情况:两台主机之间的通信。这个时候只需要一条网线把两者连起来,规定好彼此的硬件接口,如都用USB、电压10v、频率2.4GHz等,这一层就是物理层,这些规定就是物理层协议 。

  • 2022-06-30
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机床简明安装调试手册

机床调试可按下列步骤进行: 系统的连接 – 正确的连接是系统调试顺利进行的基础 系统的初始化– 针对机床工艺的初始设定 PLC 调试 – 首先使安全功能生效(如急停、硬限位等)以及操作功能生效 驱动器设定 – 驱动器固件升级、驱动器及电机参数自动配置 NC 参数设定 – 设置控制参数、机械传动参数、速度参数等 数据备份 – 是系统正常使用的保证

  • 2022-06-22
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以数字化,工业物联网平台实现智能制造升级转型

产线升级 , 迈向智能制造的实践者 因推动智能制造带来经营效益提升的受益者 智能制造的推动者及伙伴共创的分享平台

  • 2021-04-30
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智能工厂如何运用可视化进行设备管理

通过信息生命周期管理,数字化工厂的数据可以在工厂中不断更新、维护和再利用。数字化工厂是工厂的无形资产;而且基础数据的数字化是一种管理的创新,可以提高工厂的工作效率和提升管理水平。

  • 2022-06-17
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四家典型离散制造企业数字化转型与智能化升级路径剖析

制造业是国家的经济基础,是立国之本、兴国之器、强国之基;作为我国实体经济的主体,是国民经济体系的重要组成部分。 按照产品制造工艺过程特点,制造业总体上可以分为离散型制造、流程型制造、混合型制造。离散制造包括家电、家居、纺织、食品、火箭、飞机、国防装备、船舶、电子设备、机床、汽车等行业,在我国制造业中占有较大比重,是解决就业等民生问题的重要产业,与居民生活息息相关。

  • 2022-05-05
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企业级架构建模系列-64页

1.企业级架构建模系列之四“如何进行企业级数据模型评价” 2.企业级架构建模系列之三“业务架构设计的案例研究” 3.企业级架构建模系列之二“深入研究业务架构设计过程” 4.企业级架构建模系列之一“如何进行企业级数据建模” 5、.企业级架构建模系列之五“商业银行经营管理中相关‘模型’概念的辨析”

  • 2022-05-04
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神经网络与深度学习书428页

绪论[ppt] 机器学习概述 [ppt] 线性模型 [ppt] 前馈神经网络 [ppt] 卷积神经网络 [ppt] 循环神经网络 [ppt] 网络优化与正则化 [ppt] 注意力机制与外部记忆 [ppt] 无监督学习 [ppt] 模型独立的学习方式 [ppt] 概率图模型 [ppt] 深度信念网络 [ppt] 深度生成模型[ppt] 深度强化学习 [ppt] 序列生成模型 [ppt] 一个过时版本:词嵌入与语言模型 数学基础 课后习题分享讨论:https://github.com/nndl/solutions 编程练习:https://github.com/nndl/exercise

  • 2022-05-02
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神经网络与深度学习210页ppt-3小时

绪论[ppt] 机器学习概述 [ppt] 线性模型 [ppt] 前馈神经网络 [ppt] 卷积神经网络 [ppt] 循环神经网络 [ppt] 网络优化与正则化 [ppt] 注意力机制与外部记忆 [ppt] 无监督学习 [ppt] 模型独立的学习方式 [ppt] 概率图模型 [ppt] 深度信念网络 [ppt] 深度生成模型[ppt] 深度强化学习 [ppt] 序列生成模型 [ppt] 一个过时版本:词嵌入与语言模型 数学基础 课后习题分享讨论:https://github.com/nndl/solutions 编程练习:https://github.com/nndl/exercise

  • 2022-05-02
  • 阅读2503
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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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