基于VC#和AE(ARCENGINE)开发的综合地理信息系统

最终想要的界面效果如图中所示，整个对话框背景颜色可变，Tab选项卡背景颜色可变，Button的背景颜色可变。实际上Tab control包含四部分：标签、标签文字、标签文字背景、选项卡背景，四部分的颜色均可DIY。对于Button，同理。但对于两种控件，要想DIY控件背景颜色，相同点是必须开“自绘属性”，不同点是自绘的方式不同，所谓殊途同归。

c#语言 控件大小以及字体随窗口大小以及字体随窗口改变而自动缩放

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Kai Borre 大神的 easysuite 1 和 2 完整代码及文档，包含单点定位、载波相位差分等程序，GPS学习不可多得的资料。

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CANOpen应用层和通讯协议，基于CiA301的中文翻译，整理好了书签，学习CANopen必备资料。CANopen应用层和通信协议目录1适用范围2参考资料2.规范性引用2.2信息参考3缩写和定义·非·垂8888831缩写3.2定义…标准帧扩展帧.999CAN-工DCOB-ID·········实体FSA,,,设备域9逻辑设备,++Node-ID+++++,.,+·+···对象9虚拟设备建模…104.1设备域模型104.2通信参考模型.4.2.1简述14.2.2 CANopen应用层………….114.2.2.1概述··::············::··114.2.22服务原语1142.2.3应用层服务124.3 CANopen设备模型43.1简述..124.4通信协议分类··;·······∴134.4.1简述4.4.2主/从协议6··134.4.3客户端/服务器协议1444.4生产者/消费者协议-推/拉模式144.45对象字典网络系统模型1545.1设备协议154.5.2应用协议155物理层5.1OS参考模型.∴…16介质相关接口53物理介质连接.54物理信令…166数据链路层186.1简述…∴186.2AN帧类型·4···:·;··4·44···.···:·4·4·4··4··+∴187应用层.197.1数据类型和编码规则..197.1.1数据类型和编码规则简述.19⊙CA2011-保留所有权利CANopen应用层和通信协议7.1.2数据类型定X位序207.1.3位序列7.1.3.1位序列定义7.1.3.2位序列的传输语法……207.1.4基本数据类型217.1.4.1简述217.1.4.27.1,4.3 Boolean.……7.1.4.4Void.7.1. 4.5 Unsigned interge222222111127.1.4.6 Signed Integer....7.1.4.7浮点数.··+·“·4·“··+:···;4······+······7.1.5复合数据类型237.1.6扩展数据类型7.1.6.1简述7.1.6.2八进制字符…27.1.6.3可显示字符串7.1.6.4 Unicode字符串7.1.6.5时间2223444247.1.6.6时间差.47.1.6.7域247.2通信对象247.2.1简述247.2.2过程数据对象(PDO).257.2.2.1简述257.2.2.2传输模式267.2.2.3触发模式.….267.2.2.4PD0服务7.2.2.5PD0协议287.2.3寻址PD0MPD0)7.2.3.1简述.287.2.3.2MPD0寻址模式297.2.3.3PD0服务297.2.3.4MD0协议307.2.4服务数据对象(SD)7.2.4.1简述317.2.4.2SD0服务7.2.4.3S00协议…43服务器49服务器49客户端服务器.…537.25同步对象(SYNC)597.2.5.1简述597.2.5.2SYNC服务597.2.5.3同步协议…7.2.6时间戳对象(TIME)7.2.6.1简述607.2.6.2TIME服务607.2.6.3TIME协议和“……………617.2.7应急对象(EMCY617.2.7.1应急对象的使用617.2.7.2应急的对象服务…ccⅰA2011-保留所有权利CANopen应用层和通信协议7.2.7.3应急对象协议…1547.28网络管理···.·:4·········7.2.8.1简述7.2.8.2NM服务7.2.8.3NMT协议6973网络初始化和系统 boot-up∴747.3.1简化的MMT启动∴747.3.2NT状态机.757.3.2.1概述7.3.2.2MMT状态767.3.2.3MT状态转换7.3.3通用预定义连接集7.3.4特定预定义连接集…787.3.5受限CAN-IDs7974对象字典7.4.1常规结构·++·“+“797.42索引和子索引的使用.807.4.3对象代码的使用7.4.4数据类型的使用.817.4.5访问权限的使用∴817.4.6类别和条目类别的使用.7.4.7数据类型条目的使用827.4.7.1简述7.4.7.2对象字典条目的组织结构7.4.8预定义复合数据类型规范7.4.8.1PD0通讯参数记录规格847.4.8.2PD0映射参数记录规格7.4.8.3SD0参数记录规格857.4.8.4身份记录规格857.4.8.50S调试记录规格.857.4.8.60S命令记录规格通信协议规范867.51对象及其条目说明规范∴867.5.2通信协议对象的详细规范877.5.2.1对象1000:设备类型1877.5.2.2对象1001h:错误寄存器7.5.2.3对象10021:制造商状态寄存器7.5.24对象1003:预定义错误域897.5.2.5对象1005:COB-ID同步消息∴917.5.2.6对象1006:通信循环周期.927.5.27对象1007:同步窗长度.927.5.28对象1008:制造商设备名称7.5.2.9对象1009:制造商的硬件版本937.5.2.10对象100A1:制造商软件版本947.5.2.11对象1000:监护周期947.5.2.12对象100D:生存周期因子7.5.2.13对象1010:保存参数957.5.2.14对象1011:恢复缺省参数977.5.2.15对象10121:时间戳对象COB-ID1007.5.2.16对象1013:高分辨率时间戳1017.5.2.17对象1014: EMCY COB-ID1017.5.2.18对象1015:EMCY抑制时间.1027.5.2.19对象1016:消费者心跳超时.103⊙CA2011-保留所有权利CANopen应用层和通信协议7.52.20对象1017:生产者心跳超时………1047.5.221对象1018:对象身份1057.5.2.22对象1019:同步计数器溢出值7.5.2.23对象1020:验证配置1077.5.2.24对象1021:存储EDS1087.5.2.25对象1022:存储格式1097.5.2.26对象1023:0S命令7.5.2.27对象1024:0s命令模式…·;·中1117.5.2.28对象10251:0s调试接口.1127.5.2.29对象1026:0S提示符命令接口.1137.5.2.30对象1027:模块列表1147.5.231对象1028:应急消费对象7.5.2.32对象1029:错误行为对象.1177.5.2.33对象1200127F:SD0服务器参数1187.5.234对象128012F:SD0客户端参数.1217.5.235对象1400~15FF1:RPD0通信参数1237.5.2.36对象160017FF:RPD0映射参数.1267.5.2.37对象180019FB:TPD0通信参数1297.5.238对象1A00"1BF:TPD0映射参数1347.5.2.39对象1FA011FCF:对像扫描仪列表1367.5.2.40对象1FD0^1FFR:对象分配列表…138附件A(更多信息)140注译版木记录142CA2011-保留所有权利CANopen应用层和通信协议1适用范围本规范定义了 CANopen应用层。包括数据类型、编码规则、对象字典以及 CANopen通信服务协议。此外,本规范也定义了 CANopen网络管理服务协议本规范规定了 CANopen通信协议,例如物理层、通信对象标识符预定义连接集、应急对象( Emergency)、时间戳和同步通笮对象⊙CA2011-保留所有权利CANopen应用层和通信协议2参考资料2.1规范性引用/EN61131-3EN61131-3,可编程控制器一一第3部分:编程语言/IS07498-1/IS07498-1,信息技术-开放系统互连-基本参考模型:基本模型/IS08859/IS08859,信息技术——8位单字节编码图形字符集ISol!898-1/Is011898-1,道路车辆—控制器区域网络(CAN)——第1部分:数据链路层和物理信令/IS0ll898-2/IS0118982,道路车辆——控制器区域网络(CAN)—一第2部分:高速介质访问单元/IS01l8983ⅠS0118983,道路车辆——控制器区域网络CAN——第3部分:低速度、容错的介质相关接口。/IS010646/IS010646,信息技术通用多八位编码字符集(LCS)2.2信息参考/IEEE754/TEEE754,标准的二进制的浮点运算/IEC62390IEC TR62390,常规的白动化设备一协议的准则3缩写和定义3.1缩写ARQ自动重复请求CAN控制局域网CAN IDCAN标识符COB通信对象COB-IDCOB标识符CRC循环冗余校验CSDOClicnt-SDODAM目的地址模式FSA有限状态机LLO逻辑链路控尙LSB最低位/字节MAC介质访问控制MDI介质相关接口MPDO多路复用PD0MSB最高位/字节网络管理NODE-ID节点标识符OSI开放系统互连PDO过程数据对象PLS物理层的信令ccⅰA2011-保留所有权利CANopen应用层和通信协议PMA物理介质连接RPDO接收PDORTR远程传输请求SAM源地址模式SDO服务数据对象SSDOServer-SDoSYNC同步对象TPDO发送PDO3.2定义标准帧/IS01898-1/屮定义的最多可包含8个字节数据和11位标识符的消息扩展帧/IS011898-1/中定义最多可包含8个字节数据和29位标识符的消息CAN-ID/IS011898-1/中定义的CAN数据和远程帧标识符COB-ID包含CAN-1D和附加控制位的标识符实体特指事物如人、地点、过程、概念、组织或事件FSA若干计算行为组成的模式作为一个状态,一个启动状态,输入一个字母,映射输入符号和当前状态到下一状态的转换功能:以一个宁符串输入作为启动状态的计算起始;依赖传递函数变换到新状态(译者注:无法按字面翻译,译者定义为表示有限个状态以及在这些状态之间的转移和动作等行为的数学模型,即有限状态机)。设备域1.自动化系统中独立联网的物理实体,在特定的上下文和分隔符中使用自身接口执行指定的功能2.在自动化系统中向其他实体扶行控制、操纵和/或传感功能和相关接口的实体。逻辑设备根据改备域模型所组织的一系列对象和行为,描述了该设备的数据和行为使网络所理解Node-ID网络范围内每个 CANopen设备的独特标识对象封装了状态和行为有明确界限和身份的实体虚拟设备能够像域设备一样完成所属功能事件的软件实体,⊙CA2011-保留所有权利9CANopen应用层和通信协议4建模4.1设备域模型如图1所示,设备域至少包含一个 CANopen设备。其中每个 CANopen设备至少带有一个包含数据链路层(见本章第6节)和物理层(见本章第5节)的网络接凵、一个node-1D、至少一种通信状态机(FSA)。通信状态机不仅带有NMT从状态机(见7.3.2),还包括应急状态机(见7.27)等共他附加状态机。这些附加状态机定义于所谓的框架协议内,不属于本协议范围。一个 CANopen设备至少包含一个多至8个逻辑设备,且不可分割于多个设备域。每个逻辑设备可包含一个逻辑设备状态机(可选)和多个虚拟设备。逻辑设备不可分割于多个 CANopen设备。逻辑设备定义于所谓的设备协议中(见4.5.1),不在本协议的范围内。每个虚拟设备包含一个虚拟设备状态机且不可分割于多个逻辑设备。虚拟改备定义于所请的应用协议(请参阅子句452),不在本协议范围内。设备域的最小化结构如图2所示。Field deviceCANopen device (Node-ID)CANopen device (Node-ID)CommunicationCommunicationCommunicationCommunicationFSA●●FSAFSAFSA1st logical device1st logical deviceLogical deviceLogical deviceLogical deviceLogical device●自FSAFSAFSAFSAVirtual deviceVirtual deviceVirtual deviceVirtual deviceDevice●●DeviceDevice●●●DeviceFSAFSAFSAFSA8th logical device8th logical deviceLogical device●●Logical devicLogical device@●●Logical deviceFSAFSAFSAFSAVirtual deviceVirtual deviceVirtual deviceVirtual deviceDevice鲁●●DeviceDeviceDeviceFSAFSAFSAFSA图1:设备域模型ccⅰA2011-保留所有权利

QT4.8.1版本开发，数据库为SQLite。主要功能：通过USB通信的读卡器对数据库中信息进行查找。登陆名：admin 密码：1234 该帐户用代码写死。可通过数据库查询方式进行查询。可写串口连接门禁设备。为课程设计大作业所用，功能略简单。仅供参考。

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文档是 word2vec 算法 数学原理详解。word2vec是google的一个开源工具，能够仅仅根据输入的词的集合计算出词与词直接的距离，既然距离知道了自然也就能聚类了，而且这个工具本身就自带了聚类功能，很是强大。32预备知识本节介绍word2v中将用到的一些重要知识点,包括 sigmoid函数、 Bccs公式和Huffman编码等821 sigmoid函数sigmoid函数是神经网络中常用的激活函数之一,其定义为1+e该函数的定义域为(-∞,+∞),值域为(0,1).图1给出了 sigmoid函数的图像0.56图1 sigmoid函数的图像sigmoid函数的导函数具有以下形式(x)=0(x)1-0(x)由此易得,函数loga(x)和log(1-0(x)的导函数分别为log a(a)-1 a(a),log(1 o(a))l-a(a),(2.1)公式(2.1)在后面的推导中将用到32.2逻辑回归生活中经常会碰到二分类问题,例如,某封电子邮件是否为垃圾邮件,某个客户是否为潜在客户,某次在线交易是否存在欺诈行为,等等设{(x;)}温1为一个二分类问题的样本数据,其中x∈Rn,∈{0,1},当v=1时称相应的样本为正例当v=0时称相应的样本为负例利用 sigmoid函数,对于任意样本x=(x1,x2,…,xn),可将二分类问题的 hypothesis函数写成h(x)=o(6o+b1x1+62+…+bnxn)其中θ=(0,61,…,On)为待定参数.为了符号上简化起见,引入x0=1将x扩展为(x0,x1,x2,……,xn),且在不引起混淆的情况下仍将其记为ⅹ.于是,he可简写为取阀值T=0.5,则二分类的判别公式为ho(x)≥0.5:X)=0,ha(x)6),可分别用000001、010、011、100、101对“A,E,R,T,F,D”进行编码发送,当对方接收报文时再按照三位一分进行译码显然编码的长度取决报文中不同字符的个数.若报文中可能出现26个不同字符,则固定编码长度为5(25=32>26).然而,传送报文时总是希望总长度尽可能短.在实际应用中各个字符的出现频度或使用次数是不相同的,如A、B、C的使用颗率远远高于X、Y、Z,自然会想到设计编码时,让使用频率高的用短码,使用频率低的用长码,以优化整个报文编码为使不等长编码为前缀编码(即要求一个字符的编码不能是另一个字符编码的前缀),可用字符集中的每个字符作为叶子结点生成一棵编码二叉树,为了获得传送报文的最短长度,可将每个字符的岀现频率作为字符结点的权值赋于该结点上,显然字使用频率越小权值起小,权值越小叶子就越靠下,于是频率小编码长,频率高编码短,这样就保证了此树的最小带权路径长度,效果上就是传送报文的最短长度.因此,求传送报文的最短长度问题转化为求由字符集中的所有字符作为叶子结点,由字符出现频率作为其权值所产生的 Huffman树的问题.利用 Huffman树设计的二进制前缀编码,称为 Huffman编码,它既能满足前缀编码的条件,又能保证报文编码总长最短本文将介绍的word2ve工具中也将用到 Huffman编码,它把训练语料中的词当成叶子结点,其在语料中岀现的次数当作权值,通过构造相应的 Huffman树来对每一个词进行Huffman编码图3给岀了例2.1中六个词的 Huffman编码,其中约定(词频较大的)左孩子结点编码为1,(词频较小的)右孩子编码为0.这样一来,“我”、“喜欢”、“观看”、“巴西”、“足球”、“世界杯”这六个词的 Huffman编码分别为0,111,110,101,1001和100000欢观有巴西足球图3 Huffman编码示意图注意,到目前为止关于 Huffman树和 Huffman编码,有两个约定:(1)将权值大的结点作为左孩子结点,权值小的作为右孩子结点;(②)左孩子结点编码为1,右孩子结点编码为0.在word2vee源码中将权值较大的孩子结点编码为1,较小的孩子结点编码为θ.为亐上述约定统一起见,下文中提到的“左孩子结点”都是指权值较大的孩子结点3背景知识word2vec是用来生成词向量的工具,而词向量与语言模型有着密切的关系,为此,不妨先来了解一些语言模型方面的知识83.1统计语言模型当今的互联网迅猛发展,每天都在产生大量的文本、图片、语音和视频数据,要对这些数据进行处理并从中挖掘出有价值的信息,离不开自然语言处理( Nature Language processingNIP)技术,其中统计语言模型( Statistical language model)就是很重要的一环,它是所有NLP的基础,被广泛应用于语音识别、机器翻译、分词、词性标注和信息检索等任务例3.1在语音识别亲统中,对于给定的语音段Voie,需要找到一个使概率p(Tcrt| Voice最大的文本段Tert.利用 Bayes公式,有P(Teact Voice)p(VoiceTert)p(Text)P(Veonce其中p( Voice Teat)为声学模型,而p(Tert)为语言模型(l8])简单地说,统计语言模型是用来计算一个句子的概率的概率模型,它通常基于一个语料库来构建那什么叫做一个句子的概率呢?假设W=m1:=(n1,w2,…,tr)表示由T个词1,2,…,ur按顺序构成的一个句子,则n,U2,…,wr的联合概率p(W)=p(u1)=p(u1,u2,…,r)就是这个句子的概率.利用 Baves公式,上式可以被链式地分解为1)=p(u1)·p(u2l1)·p(vai)…p(ur1-)3.1其中的(条件)概率p(1),p(U2mn1),p(u3),…,p(urln1-1)就是语言模型的参数,若这些参数巳经全部算得,那么给定一个句子1,就可以很快地算出相应的p(1)了看起来妤像很简单,是吧?但是,具体实现起来还是有点麻烦.例如,先来看看模型参数的个数.刚才是考虑一个给定的长度为T的句子,就需要计算T个参数.不妨假设语料库对应词典D的大小(即词汇量)为N,那么,如果考虑长度为T的任意句子,理论上就有N种可能,而每种可能都要计算T个参数,总共就需要计算TN个参数.当然,这里只是简单估算,并没有考虑重复参数,但这个量级还是有蛮吓人.此外,这些概率计算好后,还得保存下来,因此,存储这些信息也需要很大的內存开销此外,这些参数如何计算呢?常见的方法有 II-gram模型、决策树、最大熵模型、最大熵马尔科夫模型、条件随杋场、神经网络等方法.本文只讨论n-gram模型和神经网络两种方法.首先来看看n-gram模型32n-gram模型考虑pko4-)(k>1)的近似计算.利用 Baves公式,有p(wr wi)P(uP(w根据大数定理,当语料库足够大时,p(k4-1)可近似地表示为P(wwi)count(wi)(3.2)count(a其中 count(u4)和 count-)分别表示词串t和v-在语料中出现的次数,可想而知,当k很大时, count(o4)和 count(4-1)的统计将会多么耗时从公式(3.1)可以看出:一个词出现的慨率与它前面的所有词都相关.如果假定一个词出现的概率只与它前面固定数目的词相关呢?这就是n-gran模型的基本思想,它作了一个n-1阶的 Markov假设,认为一个词出现的概率就只与它前面的n-1个词相关,即-1)≈p(kk-1+),于是,(3.2)就变成了p(wxJuk-)count(n+1countri(3.3以〃=2为例,就有p(uk4-1)≈count(k-1, Wk)count(Wk-1)这样一简化,不仅使得单个参数的统计变得更容易(统计时需要匹配的词串更短),也使得参数的总数变少了那么, n-gran中的参数n取多大比较合适呢?一般来说,n的选取需要同时考虑计算复杂度和模型效果两个因素表1模型参数数量与n的关系模型参数数量1( ingram)2×1052(bigram)4×10103( trigram)8×10154(4grm)16×10在计算复杂度方面,表1给出了n-gram模型中模型参数数量随着n的逐渐增大而变化的情况,其中假定词典大小N=2000(汉语的词汇量大致是这个量级).事实上,模型参数的量级是N的指数函数(O(N"),显然n不能取得太大,实际应用中最多的是采用n=3的三元模型在模型效果方面,理论上是π越大,效果越奷.现如今,互联网的海量数据以及机器性能的提升使得计算更高阶的语言模型(如n>10)成为可能,但需要注意的是,当n大到一定程度时,模型效果的提升幅度会变小.例如,当n从1到2,再从2到3时,模型的效果上升显著,而从3到4时,效果的提升就不显著了(具体可参考吴军在《数学之美》中的相关章节).事实上,这里还涉及到一个可靠性和可区别性的问题,参数越多,可区别性越好,但同时单个参数的实例变少从而降低了可靠性,因此需要在可靠性和可区别性之间进行折中另外, n-gran模型中还有一个叫做平滑化的重要环节.回到公式(3.3),考虑两个问题:若 count(uk-n+1)=0,能否认为p(kln1-1)就等于0呢?若 count(kn+)= count(uk-+1,能否认为p(uur-)就等于1呢?显然不能!但这是一个无法回避的问题,哪怕你的语料库有多么大.平滑化技术就是用来处理这个问题的,这里不展开讨论,具体可参考[11总结起来,n-gram模型是这样一种模型,其主要工作是在语料中统计各种词串岀现的次数以及平滑化处理.概率值计算好之后就存储起来,下次需要计算一个句子的概率时,只需找到相关的概率参数,将它们连乘起来就好了然而,在机器学习领域有一种通用的招数是这样的:对所考虑的问题建模后先为其构造一个目标函数,然后对这个目标函数进行优化,从而求得一组最优的参数,最后利用这组最优参数对应的模型来进行预測对于统计语言模型而言,利用最大似然,可把目标函数设为plwlConteat(w))∈C其中C表示语料( Corpus), Context(u)表示词U的上下文( Context),即周边的词的集合.当 Context(u)为空时,就取p( Context(w)=p(u).特别地,对于前面介绍的 n-gran模型,就有 Context(mn)=2-n+1注3.1语料￠和词典仍的区别:词典仍是从语料￠中抽取岀来的,不存在重复的词;而语料C是指所有的文本內容,包括重复的词当然,实际应用中常采用最大对数似然,即把目标函数设为∑ logp(u( ontext(o)(3.4)然后对这个函数进行最大化从(3.4)可见,概率p( CONtex()已被视为关于和 Context()的函数,即p(w Context(w))= F(w, Conteact(w), 0)