基本问题工业生产过程中会产生大量的数据，比如电压、温度、流量等等，它们随时间推移而不断产生，这些数据在多数情况下是正常的，否则生产无法正常进行；少数情况下，数据是异常的，生产效率会降低甚至发生事故。在重大事件（如事故）发生之前，通常会在运行数据上有所体现，比如电流突然上升，后续很可能断电，造成一些不必要的损失，如果及时发现电流增大这一信号，及时找到原因并处置则可以将损失降到最小。因此及时发现异常数据并报警，提醒操作人员进行相应的操作，可以提高生产效率并避免事故发生。当前工业界常用的异常发现机制很简单，一般是凭经验设置一个范围，当仪表超过该范围时就认为是异常。这种方式过于简单粗暴了，经常会发生漏
引言做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作，也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样，很难有某种可视化工具来完成此项工作，常常需要编程才能实现。业界有很多免费的脚本语言都适合进行数据准备工作，其中PythonPandas具有多种数据源接口和丰富的计算函数，受到众多用户的喜爱；esProcSPL作为一门较新的数据计算语言，在语法灵活性和计算能力方面也很有特色，下面对两者进行多方面的比较。本文重点比较数据的解析、清洗、计算、输出等日常任务，不涉及人工智能等后续应用或高性能计算等特殊场景。语言特征编程范式Python是通用开发语言，支持多范式编程，包括
引言做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作，也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样，很难有某种可视化工具来完成此项工作，常常需要编程才能实现。业界有很多免费的脚本语言都适合进行数据准备工作，其中PythonPandas具有多种数据源接口和丰富的计算函数，受到众多用户的喜爱；esProcSPL作为一门较新的数据计算语言，在语法灵活性和计算能力方面也很有特色，下面对两者进行多方面的比较。本文重点比较数据的解析、清洗、计算、输出等日常任务，不涉及人工智能等后续应用或高性能计算等特殊场景。语言特征编程范式Python是通用开发语言，支持多范式编程，包括
目录MPU6050什么是MPU6050?MPU6050的特点MPU6050框图MPU6050初始化MPU6050寄存器电源管理寄存器1（0X6B）陀螺仪配置寄存器（0X1B）加速度传感器配置寄存器（0X1C）FIFO使能寄存器（0X23）陀螺仪采样率分频寄存器（0X19）配置寄存器（0X1A）电源管理寄存器2（0X6C）加速度传感器数据输出寄存器（0X3B~0X40）陀螺仪数据输出寄存器（0X43~0X48）温度传感器数据输出寄存器（0X41~0X42）DMP使用介绍硬件连接软件设计MPU6050驱动代码DMP驱动代码四轴上位机MPU9250ICM20948MPU9250与ICM20948的区
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MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。开源集算器SPL是一款专业结构化数据计算引擎，拥有丰富的计算类库和完备、不依赖数据库的计算能力。SPL提供了独立的过程计算语法，尤其擅长复杂计算，可以增强MongoDB的计算能力，完成分组汇总、关联计算、子查询等通通不在话下。常规查询MongoDB不容易搞定的连接JOIN运算，用SPL很容易搞定：AB1=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:
MongoDB是NoSQL数据库的典型代表，支持文档结构的存储方式数据存储和使用更为便捷，数据存取效率也很高，但计算能力较弱，实际使用中涉及MongoDB的计算尤其是复杂计算会很麻烦，这就需要具备强计算能力的数据处理引擎与其配合。开源集算器SPL是一款专业结构化数据计算引擎，拥有丰富的计算类库和完备、不依赖数据库的计算能力。SPL提供了独立的过程计算语法，尤其擅长复杂计算，可以增强MongoDB的计算能力，完成分组汇总、关联计算、子查询等通通不在话下。常规查询MongoDB不容易搞定的连接JOIN运算，用SPL很容易搞定：AB1=mongo_open("mongodb://127.0.0.1:
摘要：SPL实现了更优算法，性能远远超过存储过程，能显著提高单机计算效率，非常适合跑批计算。本文分享自华为云社区《Java开源专业计算引擎：跑批真的这么难吗？》，作者：Java李杨勇。业务系统产生的明细数据通常要经过加工处理，按照一定逻辑计算成需要的结果，用以支持企业的经营活动。这类数据加工任务一般会有很多个，需要批量完成计算，在银行和保险行业常常被称为跑批，其它像石油、电力等行业也经常会有跑批的需求。大部分业务统计都会要求以某日作为截止点，而且为了不影响生产系统的运行，跑批任务一般会在夜间进行，这时候才能将生产系统当天产生的新明细数据导出来，送到专门的数据库或数据仓库完成跑批计算。第二天早上
摘要：SPL实现了更优算法，性能远远超过存储过程，能显著提高单机计算效率，非常适合跑批计算。本文分享自华为云社区《Java开源专业计算引擎：跑批真的这么难吗？》，作者：Java李杨勇。业务系统产生的明细数据通常要经过加工处理，按照一定逻辑计算成需要的结果，用以支持企业的经营活动。这类数据加工任务一般会有很多个，需要批量完成计算，在银行和保险行业常常被称为跑批，其它像石油、电力等行业也经常会有跑批的需求。大部分业务统计都会要求以某日作为截止点，而且为了不影响生产系统的运行，跑批任务一般会在夜间进行，这时候才能将生产系统当天产生的新明细数据导出来，送到专门的数据库或数据仓库完成跑批计算。第二天早上
STM32F10xSPL集成FreeRTOS在整理GCCArm工具链的Bluepill代码示例,常用外设都差不多了,接下来是FreeRTOS,网上查到的基本上都是基于旧版本的集成,STM32SPL版本3.5.0,FreeRTOS版本9.x或者10.x,不如自己用新版本集成一下.顺便做个笔记.转载请标明出处:https://www.cnblogs.com/milton/p/16740075.html软件版本STM32F10x_StdPeriph_DriverV3.6.2ST的SPL算是教科书一般的嵌入式库,当前市面上大部分32位MCU的库设计和命名,都能看到SPL的影子,有些甚至就是原盘照抄.因
