LASC-100W8

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LASC-100W8
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,如今计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确,因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展,另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常,“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识,学习策略,在遇到类似的问题时,运用经验知识解决问题并积累新的经验,就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外,还会创造,即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来,计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说,计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”,很难从一种“质”直接到另一种“质”,或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此,这里的“实践”并非同人类一样的实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。这是智能化研究者梦寐以求的东西。
2013年,帝金数据普数中心数据研究员S.CWANG开发了一种新的数据分析方法,该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现,新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上,这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的,是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此,计算机不仅精于算,还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力,否则计算机真的有一天会“反捕”人类。

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先介绍几点经验。
1、先通读一遍“系统手册”(不管能不能看懂,先了解个大概,以便学习编程时查找);
2、由位控逻辑入手,逐渐增加定时、计数等条件,把或、与、非关系理顺;
3、进而练习整数运算、实数运算、类型转换;
4、量程转换、PID调节回路的建立及P、I、D参数的理解(最好是有个物理回路验证,比如变频器+电机+测速传感器);
5、循环、顺序、跳转等程序控制(尽量避免跳转,非跳不可时也是跳的越近越好);
6、中断、通讯、位置控制....

本人以ABB工业机器人配件DSQC系列和Motorola MVME系列,GE 卡件 模块 驱动器系列为主攻。各位电工朋友可根据自己的条件选择适合自己的PLC品牌,由于PLC的基本框架大同小异,学会一种至于其它的学习起来也就简单了。