Apache Axis

kuka系统变量是个超级有用的东西，我们可以通过系统变量得到许多机器人的信息、状态等等。 可很多系统变量我们不太清楚是什么意思。这里我把一些我常用的归纳一下。便于大家查询。 $ACC 旋转和转动加速度 或者理解为轨迹加速度的百分比，就像汽车油门。 $ACC_AXIS[n] 轴的加速度n代表某个轴 $ACC_EXTAX[6] 外部轴加速度 $ADVANCE 预读量 可以理解为提前读取程序到第几行范围0-5 $ALARM_STOP 急停（KCP） $ANIN[n]模拟输入 $ANOUT[n]模拟输出 $ASYNC_AXIS外部轴异步 $AUT自动 $AXIS_ACT当前位置（轴） $AXWORKSPACE[n]工作空间 $BASE 基座标 $CURR_ACT[n]当前轴电流值 $CYCFLAG[32]循环标记位 $EXT外部自动 $EXT_START外部启动 $FAN_FOLLOW_UP_TIME风扇监控时间；1000.0持续 $FLAG[1]...[1024]标记位 $GEARTORQ_MON齿轮扭矩监控的控制 $HW_WARNING硬件报警 $I_O_ACT I/O接口激活 $IN[1]...[1024]输入端 $IN_HOME机器人在HOME $MODE_OP当前模式 $MOVE_ENABLE允许运行 $MSG_T信息显示 $MSG_T.ANSWER软件编号 $MSG_T

一、安装与使用 安装 npm install -S axios 使用 import axios from 'axios' ; export default { mounted ( ) { axios.post ( 'http://xxx.xxx.xxx.xxx/getInfo' , { param: 'test' } ) .then ( res = > { .. . } ) .catch ( err = > { .. . } ) } } 二、跨域 vue.config.js 中设置代理 module.exports = { devServer: { // 服务器地址 proxy: 'http://xxx.xxx.xxx.xxx' } } axios.post ( '/getInfo' , { param: 'test' } ) .then ( res = > { .. . } ) .catch ( err = > { .. . } ) 懒得写了，还可自己封装（生产与开发环境baseUrl，header，请求拦截，响应拦截…）。可在单独写一个js文件进行封装，然后在main.js中引入， vue.prototype.$xxx = xxx 在原型中定义，然后直接在组件中 this.$xxx() 使用。 参考： https://www.kancloud.cn/yunye/axios

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库（当然也可以画三维形式的图形哦），它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 。通过 Matplotlib，开发者仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。 Matplotlib 主要有两大模块：pyplot 和 pylab，这二者之间有何区别和联系呢？ 首先 pyplot 和 pylab 都可以画出图形，且两者 API 也是类似的， 其中 pylab 包括了许多 numpy 和 pyplot 模块中常用的函数，对交互式使用(如在 IPython 交互式环境中)来说比较方便，既可以画图又可以进行计算，不过官方推荐对于项目编程最好还是分别导入 pyplot 和 numpy 来作图和计算。 先来个简单的 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(0, 11 ) y = 2* x plt.plot(x, y, marker = ' o ' ) plt.show() 同一幅图中多条线 x = np.arange(0, 11 ) y1 = 2* x y2 = 4*

numpy广播（Broadcast） 若数组a，b形状相同，即a.shape==b.shape，那么a+b,a*b的结果就是对应数位的运算 import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b=np.array([[1,4,7],[2,5,8]]) print(a+b,'\n') print(a*b) [[ 2 6 10] [ 6 10 14]] [[ 1 8 21] [ 8 25 48]] 若两个数组形状不同，且有一个数组维度为1，则会触发广播机制 a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b=np.array([1,2,3]) # 等同于np.array([[1,2,3],[4,5,6]])与np.array([1,2,3],[1,2,3])运算 print(a+b,'\n') print(a*b) [[2 4 6] [5 7 9]] [[ 1 4 9] [ 4 10 18]] numpy数组操作函数 修改数组形状 numpy.reshape() 不改变数据的情况下修改形状 numpy.reshape(array , newshape , order = 'C') 参数 描述 array 要修改形状的数组 newshape 整数或整数数组，新的形状应该兼容原有形状 order 'C'——按行，'F'——按列，'A

CSS3弹性伸缩布局简介 2009年，W3C提出了一种崭新的方案—- Flex布局 （即弹性伸缩布局），它可以简便、完整、响应式地实现各种页面布局，包括一直让人很头疼的垂直水平居中也变得很简单地就迎刃而解了。但是这个布局方式还处于W3C的草案阶段，并且它还分为旧版本、新版本以及混合过渡版本三种不同的编码方式。其中混合过渡版本主要是针对IE10做了兼容。目前flex布局用得比较多的还是在移动端的布局，所以本次主要讲解一下旧版本和新版本在移动端使用的各个知识点，让大家对神秘的flex布局熟悉起来。 网页布局（layout）是 CSS 的一个重点应用。 布局的传统解决方案，基于 盒状模型 ，依赖 display 属性 + position 属性 + float 属性。它对于那些特殊布局非常不方便，比如， 垂直居中 就不容易实现。 2009年，W3C 提出了一种新的方案----Flex 布局，可以简便、完整、响应式地实现各种页面布局。目前，它已经得到了所有浏览器的支持，这意味着，现在就能很安全地使用这项功能 一、Flex 布局是什么？ Flex 是 Flexible Box 的缩写，意为"弹性布局"，用来为盒状模型提供最大的灵活性。 任何一个容器都可以指定为 Flex 布局。 .box { display : flex ; } 行内元素也可以使用 Flex 布局。 .box {

常用flex属性速查表 弹性盒子 设置弹性盒子： display: flex; 将元素设置为弹性盒容器 display: inline-flex; 将元素设置为弹性盒容器 注意：设置为flex布局之后，子元素的float、clear、vertical-align属性都会失效 基本概念： 容器 项目 主轴：默认水平方向，向右 主轴的起点 主轴的终点 交叉轴：默认垂直方向，向下 交叉轴的起点 交叉轴的终点 容器属性——添加弹性容器上 flex-direction属性：设置主轴的方向 flex-direction: row; /*默认值，设置主轴方向为水平方向，起点在左侧*/ flex-direction: row-reverse; /*设置主轴方向为水平方向，起点在右侧*/ flex-direction: column; /*设置主轴方向为垂直方向，起点在上方*/ flex-direction: column-reverse; /*设置主轴方向为垂直方向，起点在下方*/ justify-content属性：设置弹性子元素在主轴上的对齐方式 justify-content: flex-start; /*默认值，子元素位于弹性盒的开头*/ justify-content: flex-end; /*子元素位于弹性盒的结尾*/ justify-content: center; /

import org.apache.axis.client.Call ; import org.apache.axis.client.Service ; import javax.xml.namespace.QName ; import java.util.Vector ; public class WeatherReport { public static void main (String[] args) { try { String endpoint = "http://www.webxml.com.cn/WebServices/WeatherWebService.asmx?wsdl" ; Service service = new Service() ; Call call = (Call) service.createCall() ; // 通过 service 创建 call 对象 // 设置 service 所在 URL call.setTargetEndpointAddress( new java.net.URL(endpoint)) ; call.setOperationName( new QName( "http://WebXml.com.cn/" , "getWeatherbyCityName" )) ; call.addParameter( new

本教程说明了如何从CSV文件加载财务数据并使用LightningChart StockSeries显示它们。股票系列用于以烛台和股票条格式可视化股票交易数据。本教程假定您已在WinForms或WPF应用程序上使用LightningChart创建了新图表。如果没有，请按照我们的简单2D图表创建应用程序。 1.定义X轴和Y轴的变量，并将X轴配置为将值显示为日期 。 // Configure X- and Y-axes. // X-axis configuration. var axisX = chart.ViewXY.XAxes[0]; axisX.Title.Text = "Date"; axisX.ValueType = AxisValueType.DateTime; axisX.LabelsAngle = 90; axisX.MajorDiv = 24 * 60 * 60; // Major division is one day in seconds. // Y-axis configuration. var axisY = chart.ViewXY.YAxes[0]; axisY.Title.Text = "Price"; 2.创建一个新的StockSeries来保存库存信息。 // Create a new StockSeries. var stockSeries =

#!/usr/bin/python3 # -*- coding: UTF-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def main(): # 创建一个列表Series,pandas会创建整形指标 s = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, 6, 8]) print(s) # 通過传递数据字相同的数组，时间索引，列标签创建DataFrame dates = pd.date_range('20130101', periods=6) print(dates) # 上下文联系 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD')) print(df) # 字典模式 df2 = pd.DataFrame({ 'A': 1., 'B': pd.Timestamp('20130102'), 'C': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'), 'D': np.array([3] * 4, dtype='int32'), 'E': pd.Categorical(["test", "train", "test",

这篇文章用 pandas 对全球的人口数据做个简单分析。我收集全球各国1960-2019年人口数据，包含男女和不同年龄段，共6个文件。 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：1097524789 pop_total .csv： 各国每年总人口 pop_female .csv：各国每年女性人口 pop_male .csv： 各国每年男性人口 pop_0_14 .csv： 各国每年0 -14岁人口 pop_15_64 .csv： 各国每年15 -64岁人口 pop_65up .csv：各国每年65岁以上人口 先用 pandas 读取文件数据 import pandas as pd pop_total = pd.read_csv('./ data/pop_total.csv', skiprows=4) pop_total.info() pop_total.csv 文件存放各国每年总人口数据，格式如下 pop_total .head( 2) 同样的方式，我们读取剩下的5个文件，对应的 DataFrame 分别是 pop_female 、 pop_male 、