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FlexSim案例深度解析

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简介：
《FlexSim案例深度解析》一书聚焦于详细解读多个使用FlexSim软件进行仿真模拟的实际案例，深入剖析其在制造、物流等领域的应用技巧与策略。适合初学者和高级用户参考学习。 本段落档通过Flexsim的实体讲解复合处理器的详细应用，可供参考学习并开发自定义的实体。

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  • FlexSim案例深度解析
    优质
    《FlexSim案例深度解析》一书聚焦于详细解读多个使用FlexSim软件进行仿真模拟的实际案例，深入剖析其在制造、物流等领域的应用技巧与策略。适合初学者和高级用户参考学习。 本段落档通过Flexsim的实体讲解复合处理器的详细应用，可供参考学习并开发自定义的实体。
     
  • 深度学习实战案例解析详解
    优质
    本书深入浅出地剖析了深度学习的核心概念与技术，并通过一系列详实的实战案例，帮助读者全面掌握深度学习的应用实践。 1. CNN用于图像分类 2. LSTM用于文本分类 3. LSTM用于命名实体抽取 4. YOLO用于目标检测 5. 图像分类使用CNN 6. 目标定位和识别使用RCNN 7. 图像重建采用自动编码器(Auto-encoder) 8. 文本识别利用RNN实现 9. 实体标注通过LSTM完成 10. 手写数字生成运用GAN技术 11. 逻辑回归应用于图像分类
     
  • PostgreSQL分区表应用案例深度解析
    优质
    本文深入探讨了PostgreSQL数据库中分区表的应用实践，通过具体案例分析了其优势、实现方法及优化策略。 在项目需求中需要实现垂直分表，即根据时间区间将数据拆分到多个表中。PostgreSQL 提供了分区表的功能来满足这一要求。分区表实际上是把一个逻辑上的大表分割成几个物理小块，这带来了许多好处，例如： 1. 查询性能得到显著提升 2. 删除历史数据变得更加高效 3. 可以使用表空间技术将不常用的历史数据转移到低成本的存储介质上 那么何时应该使用分区表呢？根据官方建议，在数据库服务器的物理内存大小不足以容纳整个大表的情况下，则应考虑使用分区表。接下来，结合一个具体的例子来详细介绍创建和管理分区表的过程。 首先来看一下具体的需求：现在有一张日志表，需要按照操作时间字段（operation_time）进行分区处理。
     
  • ABAQUS实例深度解析
    优质
    《ABAQUS实例深度解析》一书通过详实案例，深入浅出地讲解了ABAQUS软件在工程仿真中的应用技巧与方法，适合初学者及进阶用户参考学习。 本段落主要详细讲述了使用Abaqus进行有限元分析的具体操作步骤。
     
  • FlexSim建模案例.pdf
    优质
    《FlexSim建模案例》是一本详细展示如何使用FlexSim软件进行仿真建模的专业书籍。书中通过多个实际项目案例，深入浅出地讲解了从模型构建到模拟分析的全过程，帮助读者快速掌握FlexSim的各项功能和应用技巧。 文档详细描述了建模的细节与布局： 1. 每隔20秒有一份原材料进入分离器，并被分为三部分，分别送往三条不同的加工路径。 2. 路径一：原材料通过S形传送带到达组合器，在这里每八份原材料会被放置在一个托盘上，随后经过输送机运送到接收器。 3. 路径二：原材料沿着传送带进入多功能处理器。在该设备中，原料会经历三个加工步骤，其中第一步骤需要3秒、第二步骤需4秒（此环节须有操作员参与）、第三步耗时5秒钟。完成所有工序后，成品由运输车辆送至货架存放。 4. 路径三：原材料沿传送带到达堆放区，在这里必须积累到10份原料才会开始处理每一份材料的加工过程，单个物料的处理时间是20秒。完成后的产品会被放置在下一个堆放区域等待操作员将其运送到相应的接收器中。
     
  • FPGA设计技巧及案例开发深度解析
    优质
    本书深入浅出地讲解了FPGA设计的核心技巧与实践方法，并通过丰富的真实项目案例剖析，帮助读者掌握高级设计思路和技术要点。适合具有一定基础的工程师和研究人员阅读。 《FPGA设计技巧与案例开发详解》一书详细介绍了基于Verilog的FPGA设计过程。
     
  • Flexsim农场模拟案例
    优质
    《Flexsim农场模拟案例》是一款利用Flexsim软件进行农业场景建模和优化的实用教程，通过一系列具体案例详细解析了如何高效地设计、分析及改进农业生产流程。 想了解关于Flexsim物流仿真在农场应用的成功案例，大家可以发表意见并交流思考。
     
  • Python深度学习项目实战及案例解析.md
    优质
    本Markdown文档深入讲解了使用Python进行深度学习项目的实践方法与案例分析，适合希望掌握深度学习技术的开发者阅读。 掌握了Python深度学习项目的实战方法与技巧。在实际应用中，深度学习具有广泛的应用范围，并能帮助我们解决复杂的问题。建议继续深入学习更高级的深度学习算法和技术，通过实践项目不断提升自己的能力。
     
  • KMP算法实例深度解析
    优质
    本文将深入剖析KMP（Knuth-Morris-Pratt）字符串匹配算法的工作原理，并通过具体实例展示其高效实现过程。 KMP算法实例详解 KMP算法是由Knuth、Morris和Pratt共同提出的模式匹配算法。该算法能在任何模式与目标序列的情况下，在线性时间内完成查找，并且不会退化，因此是一个非常优秀的模式匹配方法。 分析： - KMP模板题； - KMP的核心在于计算next数组的值； - 首先预处理出next数组的值； - 然后进行一次遍历即可； - 复杂度为O(m+n)。 实例代码： ```c #include #include #define N 1000005 int s[N]; int p[N]; int next[N]; void getnext() { int j = 0, k = -1; next[0] = -1; while (j < strlen(p)) { // 注意这里需要根据实际情况调整字符串长度获取方式 if(k == -1 || p[j] == p[k]) { ++k; ++j; next[j] = k; } else { k = next[k]; } } } ```
     
  • Flexsim仿真实例分析
    优质
    《Flexsim仿真实例分析》一书深入探讨了如何使用Flexsim软件进行系统仿真和优化。书中通过丰富的案例详细解释了制造业、物流业等领域的模型构建与应用技巧，适合初学者及专业人员参考学习。 这段文字介绍了一系列教程内容，包括订单自动生成、分类输送机设置、港口物流仿真以及配送中心仿真的教学资料。