程序设计思路及设备选择控制系统的梯形图程序以电动机正反转为基础,使用行程开关SQ1和SQ2作为小车的限位停止控制,利用延时型定时器实现小车前进和后退控制;正反转启动按钮控制送料小车停止后的位置控制。送料小车由电动机M驱动,正转接触器KM1控制电机M正转(前进),反转接触器KM2控制电机M反转(后退)。PLC输出端接KM1、KM2、装料电磁阀YV1及卸料电磁阀YV2,实现电动机的运行和装卸料控制;同时使用行程开关SQ3和SQ4进行限位保护。根据输入/输出信号类型和数量,选用CPU222AC/DC继电器(100~230V交流电源/24V直流输入/继电器输出)。程序设计PLC的接线图及I/O配置表详见图表。
优雅的数据挖掘sklearn在程序设计中的应用策略与设备选择
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用户行为建模的部分写得蛮扎实,从搜索、点击到下单、支付都覆盖到了。像pCTR这种预估模型,文章里也有提到,挺贴近实际项目。
推荐系统分两种:一种是用户主动搜的,那得靠搜索引擎;另一种是用户不知道要啥,就靠系统推,这时候推荐系统就上场了。场景比你想的多,比如电商首页、短视频流、新闻订阅什么的。
技术栈方面,提到了不少实用的推荐算法:User-based、Item-based、S
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数据挖掘的套路其实也就那几个步骤:业务目标、数据清洗、建模、评估、部署,业内都叫CRISP-DM流程。你可以理解为“数据的 SOP”。
Clementine对这个流程支持得比较完善,比如说你想做个客户流失预测,选模型、跑算法、看效果,全流程都能在里面搞定。像决策树、聚类、回归这些算法它都带,拖一拖拽一拽就能上手。
实际项目里你遇到这些场景:要细分客户、优化营销投放、搞清楚哪个用户容易跑,或者想推荐点合适的产品给他们。Clementin
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