Matrix软件操作说明

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matrixvb使用手册

matrixvb使用手册MatrixVB使用手册1. 简介MatrixVB是一款强大且易于使用的矩阵计算工具，适用于各种数学和科学领域。

本手册将介绍MatrixVB的各种功能和使用方法，帮助用户快速上手并进行高效的矩阵计算。

2. 安装与配置2.1 硬件要求：推荐配置为至少2GB内存和1GB可用存储空间的计算机。

2.2 软件要求：MatrixVB支持Windows、Mac和Linux操作系统。

2.3 安装步骤：详细介绍MatrixVB的安装过程，包括、安装和设置路径等。

3. 矩阵操作3.1 创建矩阵：介绍如何创建矩阵，包括手动输入和从文件导入。

3.2 矩阵运算：详细介绍矩阵加法、减法、乘法和除法等运算方法，以及转置、求逆和求行列式等常用操作。

3.3 矩阵变换：介绍平移、旋转、缩放和剪切等矩阵变换操作，并提供示例代码。

3.4 矩阵分解：介绍矩阵的LU分解、QR分解和SVD分解等方法，并提供示例代码。

3.5 矩阵求解：详细介绍线性方程组的求解方法，包括高斯消元法和LU分解法，并提供示例代码。

4. 统计分析4.1 描述性统计：介绍如何计算矩阵的均值、方差、标准差和相关系数等描述性统计指标，并提供示例代码。

4.2 假设检验：详细介绍如何进行t检验、方差分析和卡方检验等常见的假设检验方法，并提供示例代码。

4.3 回归分析：介绍线性回归和多元回归分析方法，包括参数估计、模型诊断和预测等内容，并提供示例代码。

5. 可视化5.1 绘图功能：介绍MatrixVB的数据可视化功能，包括散点图、折线图、柱状图和箱线图等绘图方法，并提供示例代码。

5.2 3D绘图：详细介绍如何使用MatrixVB进行3D绘图，包括曲面图、散点图和柱状图等，并提供示例代码。

附件：本文档涉及的附件包括示例代码和数据文件，可在MatrixVB官方网站。

法律名词及注释：1. 著作权：著作权是指对文学、艺术和科学作品享有的法律保护权利。

2. 商标：商标是指用于区分商品和服务来源的标识，可以是文字、图形、标志或者声音等。

IP Matrix VJD-8000 软件手册说明书

Basic configuration With an KBD-UXF keyboard, and one or two displays connected to the decoder, up to 32 cameras can be controlled without a PC being needed for operation.
4.5
Basic keyboard settings
5
Operation
5.1
Keyboard basics
5.2
Keyboard print template
5.3
Keyboard layout
6
Troubleshooting
Table of contents | en 3
4 4 4 4 5 5 5 6 7 8 8 8 9 12 14 15 15 18 19 20
Requirements
For configuration purposes:
Hardware
Personal Computer
CPU
Dual Core, 3.0 GHz or faster
RAM
Minimum 2 GB
Operating system
Windows Server 2008 R2 (64 bit) Windows 7 SP1 (64 bit) Windows 8.1 (64 bit) Windows 10 (64 bit)
Bosch Security Systems B.V.
Software manual
2019.04 | V2 | DOC
4 en | Introduction
IP Matrix

电磁场软件MAXWELL使用说明

Ansoft Maxwell 2D/3D 使用说明第1章Ansoft 主界面控制面板简介在Windows下安装好Ansoft软件的电磁场计算模块Maxwell之后，点击Windows 的“开始”、“程序”项中的Ansoft、Maxwell Control Panel，可出现主界面控制面板（如下图所示），各选项的功能介绍如下。

1.1 ANSOFT介绍Ansoft公司的联系方式，产品列表和发行商。

1.2 PROJECTS创建一个新的工程或调出已存在的工程。

要计算一个新问题或调出过去计算过的问题应点击此项。

点击后出现工程控制面板，可以实现以下操作：●新建工程。

●运行已存在工程。

●移动，复制，删除，压缩，重命名，恢复工程。

●新建，删除，改变工程所在目录。

1.3 TRANSLATORS进行文件类型转换。

点击后进入转换控制面板，可实现：1.将AutoCAD格式的文件转换成Maxwell格式。

2.转换不同版本的Maxwell文件。

1.4 PRINT打印按钮，可以对Maxwell的窗口屏幕进行打印操作。

1.5 UTILITIES常用工具。

包括颜色设置、函数计算、材料参数列表等。

第2章二维（2D）模型计算的操作步骤2.1 创建新工程选择Mexwell Control Panel (Mexwell SV)启动Ansoft软件→点击PROJECTS打开工程界面（如图2.1所示）→点击New进入新建工程面板（如图2.2所示）。

在新建工程面板中为工程命名（Name），选择求解模块类型（如Maxwell 2D, Maxwell 3D, Maxwell SV等）。

Maxwell SV为Student Version即学生版，它仅能计算二维场。

在这里我们选择Maxwell SV version 9来完成二维问题的计算。

图2.1 工程操作界面图2.2 新建工程界面2.2 选择求解问题的类型上一步结束后，建立了新工程（或调出了原有的工程），进入执行面板（Executive Commands）如图2.3所示。

Matrixx操作手册

Matrixx操作手册Matrixx一.Matrixx摆位1.将Matrixx(含模体)放置于直线加速器治疗床，使用水平尺置于模体表面检测是否水平，如有需要在模体下加垫小纸片；2.打开铅门和MLC（设置X/Y:20cm*20cm以上），根据十字叉丝投影进行摆位，最终投影需与模体表面相互垂直两两黑线中隔相重合；3.打开Laser，升床至两侧水平激光与模体侧面两两黑线中隔相重合，纵向激光若有误差无需调整；4.给Matrixx接通电源，打开开关，观察其电源指示灯和网络指示灯是否正常；二.计划QA前准备1.打开笔记本电脑，单击OM’IMRT软件，如不能正常启动需对电脑日期进行修改，以满足注册时间限定；2.单击“Tool--Select chicacl device”选择连接端口，实现电脑与Matrixx二维阵列的连接，正常连接后会出现一个新的工具栏；（如不能连接则重启二维阵列）3.单击“Tool-Edit Parameters”对直线加速器型号、光子能量及相应时间、测量时间等进行设定；4.单击新出现工作栏中的“Correction”选定修正因子Kuser，如需进行修改则单击左下角“Change”按钮，密码为“user”；5.直线加速器进行热机800MU后，再出400MU(射野设置为20cm*20cm)，出完后单击新出现工具栏中的“Background”按钮，待自动跳回时表明背景噪声抑制已完成；6.直线加速器出X/Y:10cm*10cm的100MU，并对其进行测量，取其中心点的值与之前做标准时中心点值相比较，误差不超过百分之一无需加以修正；三.计划QA1.单击“New”新建按钮，并按下新工具栏中的“Start”按钮待1号工作窗口左上角出现计时“Snap 001”便可出束；2.待出束完成后单击新工具栏中的“Stop”按钮，按下SAVE 按钮进行保存，通常以病人ID号命名文件保存在以日期命名的文件夹下；四.出报告1.在对应计划系统下使用Matrixx模体进行剂量计算，将所得位于阵列中心的冠状面剂量导出，并以病人ID号加以命名；2.在OM’IMRT软件中的DATA1窗口中将测量剂量文件打开，并在DATA2窗口中通过“File-Data Import-Plan Dose”按钮将计划计算文件导入，并进行归一化（Max... to 100%）,若有必要加入人为修正因子K,然后进行Gamma分析，90%以上通过；3.选取射野中心处一点进行点剂量对比，将其填入报告，并将Gamma分析结果填入，注明3%/3mm或5%/3mm标准。

NSTY软件说明

Matrix我当时看到的说明是英文的，本文不是那个英文说明的汉语版。

我只是把我掌握的简单介绍一下。

这个软件可以分析的东西很多，我只会这么多。

将所用的数据转换为Microsoft Excel 5.0/95的版本。

数据的输入格式如下图，表格中第一行从左到右就表示的为：有带、位点总数、材料数、无带和缺带。

打开Ntedit，读取数据，方法如下图。

数据读取后将Missing改为表示缺带的值。

如下图将数据转化为.nts的格式打开ntsys界面如下选择similarity选项下的Qualitative data。

打开刚才保存的nts格式的文件，在input file 处只需双击就可以打开如下图所示的窗口，另为output file处也是一样的。

需要注意的是操作过程中生成的新文件很多，需要命名的文件很多，因此一定要守记每一步操作生成了什么文件，给了它什么样的名字。

请大家认真看图中我给新文件的命名。

各界面中会出现不同的可选项，请大家按图中所示进行操作。

细节问题我就不再提醒了。

这上一步可以选择所要计算的相似系数种类。

一般常用的为SM系数和J系数。

选择好了以后点compute就可以了，下面的操作也是一样的。

计算过相似系数后可以如下图的操作对相似系数进行编辑打开后的界面如下图计算过相似系数就可能对各材料进行聚类分析了，先选择clusting，然后再点Shan按钮。

出现如下图的界面，在下面这个界面中可以选择聚类的种类。

一般常用的为图中所选择的，也就是默认的。

输入刚才计算的相似系数文件，会得到一个新文件（在这里我给它命名为shan J.nts）。

上一步完了之后就可以做出聚类图了，选择Graphics下面的Tree plot就可以出现下面的界面，然后把刚才得到的shan J.nts 文件输入，就可以得到聚类图了。

会出现下面两图。

输入相应的文件，并保存新生成的文件。

下面的操作为，选择Ordination栏，并选择Eigen。

同样按图中所示输入相应的文件，并保存好生成的文件。

西门子PCS7 Logic Matrix操作指南说明书

操作指南 02月2020年PCS7，Logic Matrix ，使用入门/CN/view/zh/109778800C o p y r i g h t S i e m e n s A G C o p y r i g h t y e a r A l l r i g h t s r e s e r v e d目录1PCS7 Logic Matrix 概述 ..................................................................................... 3 1.1 PCS7 Logic Matrix 概述 (3)2本例的联锁功能介绍 ............................................................................................ 4 2.1本例的联锁功能介绍 (4)3新建Logic Matrix................................................................................................ 5 3.1 新建项目并创建所需的过程标签 ........................................................... 5 3.2 新建Logic Matrix .................................................................................. 6 3.3编辑Logic Matrix 属性 (7)4 组态Logic Matrix................................................................................................ 8 4.1 直接链接“Direct connection” ................................................................. 8 4.2 选择输入/输出变量 “Select Input/Output tag” .................................... 13 4.2.1 增加links ............................................................................................ 13 4.2.2 选择输入/输出变量 .............................................................................. 14 4.2.3 增加更多links ..................................................................................... 16 4.2.4 增加更多原因（Cause ）/结果（Effect ） ........................................... 18 4.3组态Logic Matrix 矩阵交叉点（Intersection ） (20)5 生成 CFCs ......................................................................................................... 21 6操作员站进行Logic Matrix 测试与操作 (22)C o p y r i g h t S i e m e n s A G C o p y r i g h t y e a r A l l r i g h t s r e s e r v e d1PCS7 Logic Matrix 概述1.1PCS7 Logic Matrix 概述PCS7 Logic Matrix 是一个创建和监控逻辑矩阵的工具。

蓝眼 Matrix 矩阵控制软件使用手册说明书

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矩阵控制软件使用手册Version 1.5.11.52015/11/11使用手册本手册适用于以下产品蓝眼Matrix矩阵控制软件感谢您使用蓝眼科技的产品。

本手册将介绍蓝眼科技产品。

在您开始使用产品前，建议您先阅读过本手册。

手册里的信息在出版前虽已被详细确认，实际产品规格仍将以出货时为准。

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1.2 相容表........................................................................................................ 錯誤! 尚未定義書籤。

Matrix软件包说明书

2nd Introduction to the Matrix packageMartin Maechler and Douglas BatesR Core Development Team******************.ethz.ch,*******************September2006(typeset on August11,2023)AbstractLinear algebra is at the core of many areas of statistical computing and from its inception the S lan-guage has supported numerical linear algebra via a matrix data type and several functions and operators,such as%*%,qr,chol,and solve.However,these data types and functions do not provide direct accessto all of the facilities for eﬃcient manipulation of dense matrices,as provided by the Lapack subroutines,and they do not provide for manipulation of sparse matrices.The Matrix package provides a set of S4classes for dense and sparse matrices that extend the basic matrix data type.Methods for a wide variety of functions and operators applied to objects from theseclasses provide eﬃcient access to BLAS(Basic Linear Algebra Subroutines),Lapack(dense matrix),CHOLMOD including AMD and COLAMD and Csparse(sparse matrix)routines.One notable char-acteristic of the package is that whenever a matrix is factored,the factorization is stored as part of theoriginal matrix so that further operations on the matrix can reuse this factorization.1IntroductionThe most automatic way to use the Matrix package is via the Matrix()function which is very similar to the standard R function matrix(),>library(Matrix)>M<-Matrix(10+1:28,4,7)>M4x7Matrix of class"dgeMatrix"[,1][,2][,3][,4][,5][,6][,7][1,]11151923273135[2,]12162024283236[3,]13172125293337[4,]14182226303438>tM<-t(M)Such a matrix can be appended to(using cbind()or rbind())or indexed,>(M2<-cbind(-1,M))4x8Matrix of class"dgeMatrix"[,1][,2][,3][,4][,5][,6][,7][,8][1,]-111151923273135[2,]-112162024283236[3,]-113172125293337[4,]-1141822263034381>M[2,1][1]12>M[4,][1]14182226303438where the last two statements show customary matrix indexing,returning a simple numeric vector each1. We assign0to some columns and rows to“sparsify”it,and some NA s(typically“missing values”in data analysis)in order to demonstrate how they are dealt with;note how we can“subassign”as usual,for classical R matrices(i.e.,single entries or whole slices at once),>M2[,c(2,4:6)]<-0>M2[2,]<-0>M2<-rbind(0,M2,0)>M2[1:2,2]<-M2[3,4:5]<-NAand then coerce it to a sparse matrix,>sM<-as(M2,"sparseMatrix")>10*sM6x8sparse Matrix of class"dgCMatrix"[1,].NA......[2,]-10NA150 (310350)[3,]...NA NA...[4,]-10.170 (330370)[5,]-10.180 (340380)[6,]........>identical(sM*2,sM+sM)[1]TRUE>is(sM/10+M2%/%2,"sparseMatrix")[1]TRUEwhere the last three calls show that multiplication by a scalar keeps sparcity,as does other arithmetic, but addition to a“dense”object does not,as you might have expected after some thought about“sensible”behavior:>sM+106x8Matrix of class"dgeMatrix"[,1][,2][,3][,4][,5][,6][,7][,8][1,]10NA101010101010[2,]9NA251010104145[3,]101010NA NA101010[4,]910271010104347[5,]910281010104448[6,]10101010101010101because there’s an additional default argument to indexing,drop=TRUE.If you add“,drop=FALSE”you will get submatrices instead of simple vectors.2Operations on our classed matrices include(componentwise)arithmetic(+,−,∗,/,etc)as partly seen above,comparison(>,≤,etc),e.g.,>Mg2<-(sM>2)>Mg26x8sparse Matrix of class"lgCMatrix"[1,].N......[2,]:N|...||[3,]...N N...[4,]:.|...||[5,]:.|...||[6,]........returning a logical sparse matrix.When interested in the internal str ucture,str()comes handy,and we have been using it ourselves more regulary than print()ing(or show()ing as it happens)our matrices; alternatively,summary()gives output similar to Matlab’s printing of sparse matrices.>str(Mg2)Formal class'lgCMatrix'[package"Matrix"]with6slots..@i:int[1:16]1340113422.....@p:int[1:9]0358910101316..@Dim:int[1:2]68..@Dimnames:List of2....$:NULL....$:NULL..@x:logi[1:16]FALSE FALSE FALSE NA NA TRUE.....@factors:list()>summary(Mg2)6x8sparse Matrix of class"lgCMatrix",with16entriesi j x121FALSE241FALSE351FALSE412NA522NA623TRUE743TRUE853TRUE934NA1035NA1127TRUE1247TRUE1357TRUE1428TRUE1548TRUE1658TRUEAs you see from both of these,Mg2contains“extra zero”(here FALSE)entries;such sparse matrices may be created for diﬀerent reasons,and you can use drop0()to remove(“drop”)these extra zeros.This should never matter for functionality,and does not even show diﬀerently for logical sparse matrices,but the internal structure is more compact:3>Mg2<-drop0(Mg2)>str(Mg2@x)#length 13,was 16logi [1:13]NA NA TRUE TRUE TRUE NA ...For large sparse matrices,visualization (of the sparsity pattern)is important,and we provide image()methods for that,e.g.,>data(CAex,package ="Matrix")>print(image(CAex,main ="image(CAex)"))#print(.)needed for Sweaveimage(CAex)Dimensions: 72 x 72Column R o w204060204060−0.4−0.20.00.20.40.60.81.0Further,i.e.,in addition to the above implicitly mentioned "Ops"operators (+,*,...,<=,>,...,&which all work with our matrices,notably in conjunction with scalars and traditional matrices),the "Math"-operations (such as exp(),sin()or gamma())and "Math2"(round()etc)and the "Summary"group of functions,min(),range(),sum(),all work on our matrices as they should.Note that all these are implemented via so called group methods ,see e.g.,?Arith in R .The intention is that sparse matrices remain sparse whenever sensible,given the matrix classes and operators involved,but not content speciﬁcally. E.g.,<sparse>+<dense>gives <dense>even for the rare cases where it would be advantageous to get a <sparse>result.These classed matrices can be “indexed”(more technically “subset”)as traditional S language (and hence R )matrices,as partly seen above.This also includes the idiom M [M op num ]which returns simple vectors,>sM[sM >2][1]NA NA 151718NA NA 313334353738>sml <-sM[sM <=2]>sml [1]0-10-1-10NA NA 000000000NA[24]NA 0000000and “subassign”ment similarly works in the same generality as for traditional S language matrices.41.1Matrix package for numerical linear algebraLinear algebra is at the core of many statistical computing techniques and,from its inception,the S language has supported numerical linear algebra via a matrix data type and several functions and operators,such as %*%,qr,chol,and solve.Initially the numerical linear algebra functions in R called underlying Fortran routines from the Linpack(Dongarra et al.,1979)and Eispack(Smith et al.,1976)libraries but over the years most of these functions have been switched to use routines from the Lapack(Anderson et al.,1999) library which is the state-of-the-art implementation of numerical dense linear algebra.Furthermore,R can be conﬁgured to use accelerated BLAS(Basic Linear Algebra Subroutines),such as those from the Atlas(Whaley et al.,2001)project or other ones,see the R manual“Installation and Administration”.Lapack provides routines for operating on several special forms of matrices,such as triangular matrices and symmetric matrices.Furthermore,matrix decompositions like the QR decompositions produce multiple output components that should be regarded as parts of a single object.There is some support in R for operations on special forms of matrices(e.g.the backsolve,forwardsolve and chol2inv functions)and for special structures(e.g.a QR structure is implicitly deﬁned as a list by the qr,qr.qy,qr.qty,and related functions)but it is not as fully developed as it could be.Also there is no direct support for sparse matrices in R although Koenker and Ng(2003)have developed the SparseM package for sparse matrices based on SparseKit.The Matrix package provides S4classes and methods for dense and sparse matrices.The methods for dense matrices use Lapack and BLAS.The sparse matrix methods use CHOLMOD(Davis,2005a), CSparse(Davis,2005b)and other parts(AMD,COLAMD)of Tim Davis’“SuiteSparse”collection of sparse matrix libraries,many of which also use BLAS.Todo:triu(),tril(),diag(),...and as(.,.),but of course only when they’ve seen a few diﬀerent ones.Todo:matrix operators include%*%,crossprod(),tcrossprod(),solve()Todo:expm()is the matrix exponential......Todo:symmpart()and skewpart()compute the symmetric part,(x+t(x))/2and the skew-symmetric part,(x-t(x))/2of a matrix x.Todo:factorizations include Cholesky()(or chol()),lu(),qr()(not yet for dense)Todo:Although generally the result of an operation on dense matrices is a dgeMatrix,certain operations return matrices of special types.Todo: E.g.show the distinction between t(mm)%*%mm and crossprod(mm).2Matrix ClassesThe Matrix package provides classes for real(stored as double precision),logical and so-called“pattern”(binary)dense and sparse matrices.There are provisions to also provide integer and complex(stored as double precision complex)matrices.Note that in R,logical means entries TRUE,FALSE,or NA.To store just the non-zero pattern for typical sparse matrix algorithms,the pattern matrices are binary,i.e.,conceptually just TRUE or FALSE.In Matrix, the pattern matrices all have class names starting with"n"(patter n).2.1Classes for dense matricesFor the sake of brevity,we restrict ourselves to the real(d ouble)classes,but they are paralleled by l ogical and patter n matrices for all but the positive deﬁnite ones.dgeMatrix Real matrices in general storage modedsyMatrix Symmetric real matrices in non-packed storagedspMatrix Symmetric real matrices in packed storage(one triangle only)5dtrMatrix Triangular real matrices in non-packed storagedtpMatrix Triangular real matrices in packed storage(triangle only)dpoMatrix Positive semi-deﬁnite symmetric real matrices in non-packed storagedppMatrix ditto in packed storageMethods for these classes include coercion between these classes,when appropriate,and coercion to the matrix class;methods for matrix multiplication(%*%);cross products(crossprod),matrix norm(norm); reciprocal condition number(rcond);LU factorization(lu)or,for the poMatrix class,the Cholesky decom-position(chol);and solutions of linear systems of equations(solve).Whenever a factorization or a decomposition is calculated it is preserved as a(list)element in the factors slot of the original object.In this way a sequence of operations,such as determining the condition number of a matrix then solving a linear system based on the matrix,do not require multiple factorizations of the same matrix nor do they require the user to store the intermediate results.2.2Classes for sparse matricesUsed for large matrices in which most of the elements are known to be zero(or FALSE for logical and binary (“pattern”)matrices).Sparse matrices are automatically built from Matrix()whenever the majority of entries is zero(or FALSE respectively).Alternatively,sparseMatrix()builds sparse matrices from their non-zero entries and is typically recommended to construct large sparse matrices,rather than direct calls of new().Todo: E.g.model matrices created from factors with a large number of levelsTodo:or from spline basis functions(e.g.COBS,package cobs),etc.Todo:Other uses include representations of graphs.indeed;good you mentioned it!particularly since we still have the interface to the graph package.I think I’d like to draw one graph in that article—maybe the undirected graph corresponding to a crossprod()result of dimension ca.502Todo:Specialized algorithms can give substantial savings in amount of storage used and execution time of operations.Todo:Our implementation is based on the CHOLMOD and CSparse libraries by Tim Davis.2.3Representations of sparse matrices2.3.1Triplet representation(TsparseMatrix)Conceptually,the simplest representation of a sparse matrix is as a triplet of an integer vector i giving the row numbers,an integer vector j giving the column numbers,and a numeric vector x giving the non-zero values in the matrix.2In Matrix,the TsparseMatrix class is the virtual class of all sparse matrices in triplet representation.Its main use is for easy input or transfer to other classes.As for the dense matrices,the class of the x slot may vary,and the subclasses may be triangular, symmetric or unspeciﬁed(“general”),such that the TsparseMatrix class has several3‘actual”subclasses,the most typical(numeric,general)is dgTMatrix:>getClass("TsparseMatrix")#(i,j,Dim,Dimnames)slots are common to allVirtual Class"TsparseMatrix"[package"Matrix"]Slots:2For eﬃciency reasons,we use“zero-based”indexing in the Matrix package,i.e.,the row indices i are in0:(nrow(.)-1)and the column indices j accordingly.3the3×3actual subclasses of TsparseMatrix are the three structural kinds,namely t riangular,s ymmetric and g eneral, times three entry classes,d ouble,l ogical,and patter n.6Name:i j Dim DimnamesClass:integer integer integer listExtends:Class"sparseMatrix",directlyClass"Matrix",by class"sparseMatrix",distance2Class"mMatrix",by class"Matrix",distance3Class"replValueSp",by class"Matrix",distance3Known Subclasses:"ngTMatrix","ntTMatrix","nsTMatrix","lgTMatrix","ltTMatrix", "lsTMatrix","dgTMatrix","dtTMatrix","dsTMatrix">getClass("dgTMatrix")Class"dgTMatrix"[package"Matrix"]Slots:Name:i j Dim Dimnames x factorsClass:integer integer integer list numeric listExtends:Class"TsparseMatrix",directlyClass"dsparseMatrix",directlyClass"generalMatrix",directlyClass"dMatrix",by class"dsparseMatrix",distance2Class"sparseMatrix",by class"dsparseMatrix",distance2Class"compMatrix",by class"generalMatrix",distance2Class"Matrix",by class"TsparseMatrix",distance3Class"xMatrix",by class"dMatrix",distance3Class"mMatrix",by class"Matrix",distance4Class"replValueSp",by class"Matrix",distance4Note that the order of the entries in the(i,j,x)vectors does not matter;consequently,such matrices are not unique in their representation.42.3.2Compressed representations:CsparseMatrix and RsparseMatrixFor most sparse operations we use the compressed column-oriented representation(virtual class CsparseMatrix) (also known as“csc”,“compressed sparse column”).Here,instead of storing all column indices j,only the start index of every column is stored.Analogously,there is also a compressed sparse row(csr)representation,which e.g.is used in in the SparseM package,and we provide the RsparseMatrix for compatibility and completeness purposes,in ad-dition to basic coercion((as(.,<cl>)between the classes.These compressed representations remove the redundant row(column)indices and provide faster access to a given location in the matrix because you only need to check one row(column).There are certain advantages5to csc in systems like R,Octave and Matlab where dense matrices are stored in column-major order,therefore it is used in sparse matrix libraries such as CHOLMOD or CSparse 4Furthermore,there can be repeated(i,j)entries with the customary convention that the corresponding x entries are addedto form the matrix element m ij.5routines can make use of high-level(“level-3”)BLAS in certain sparse matrix computations7of which we make use.For this reason,the CsparseMatrix class and subclasses are the principal classes for sparse matrices in the Matrix package.The Matrix package provides the following classes for sparse matrices ...FIXME many more —maybe ex plain naming scheme?...dgTMatrix general,numeric,sparse matrices in (a possibly redundant)triplet form.This can be a conve-nient form in which to construct sparse matrices.dgCMatrix general,numeric,sparse matrices in the (sorted)compressed sparse column format.dsCMatrix symmetric,real,sparse matrices in the (sorted)compressed sparse column format.Only theupper or the lower triangle is stored.Although there is provision for both forms,the lower triangle form works best with TAUCS.dtCMatrix triangular,real,sparse matrices in the (sorted)compressed sparse column format.Todo:Can also read and write the Matrix Market and read the Harwell-Boeing representations.Todo:Can convert from a dense matrix to a sparse matrix (or use the Matrix function)but going through an intermediate dense matrix may cause problems with the amount of memory required.Todo:similar range of operations as for the dense matrix classes.3More detailed examples of “Matrix”operationsHave seen drop0()above,showe a nice double example (where you see “.”and “0”).Show the use of dim<-for resizing a (sparse)matrix.Maybe mention nearPD().Todo:Solve a sparse least squares problem and demonstrate memory /speed gain Todo:mention lme4and lmer(),maybe use one example to show the matrix sizes.4Notes about S4classes and methods implementationMaybe we could give some glimpses of implementations at least on the R level ones?Todo:The class hierarchy:a non-trivial tree where only the leaves are “actual”classes.Todo:The main advantage of the multi-level hierarchy is that methods can often be deﬁned on a higher (virtual class)level which ensures consistency [and saves from “cut &paste”and forgetting things]Todo:Using Group Methods5Session Info>toLatex(sessionInfo())•R version 4.3.1Patched (2023-08-09r84931),x86_64-pc-linux-gnu•Locale:LC_CTYPE=de_CH.UTF-8,LC_NUMERIC=C ,LC_TIME=en_US.UTF-8,LC_COLLATE=C ,LC_MONETARY=en_US.UTF-8,LC_MESSAGES=de_CH.UTF-8,LC_PAPER=de_CH.UTF-8,LC_NAME=C ,LC_ADDRESS=C ,LC_TELEPHONE=C ,LC_MEASUREMENT=de_CH.UTF-8,LC_IDENTIFICATION=C •Time zone:Europe/Zurich •TZcode source:system (glibc)•Running under:Fedora Linux 36(Thirty Six)•Matrix products:default8•BLAS:/u/maechler/R/D/r-patched/F36-64-inst/lib/libRblas.so•LAPACK:/usr/lib64/liblapack.so.3.10.1•Base packages:base,datasets,grDevices,graphics,methods,stats,utils•Other packages:Matrix1.6-1•Loaded via a namespace(and not attached):compiler4.3.1,grid4.3.1,lattice0.21-8,tools4.3.1 ReferencesE.Anderson,Z.Bai,C.Bischof,S.Blackford,J.Demmel,J.Dongarra,J.Du Croz,A.Greenbaum,S.Ham-marling,A.McKenney,and PACK Users’Guide.SIAM,Philadelphia,PA,3rd edition, 1999.Tim Davis.CHOLMOD:sparse supernodal Cholesky factorization and update/downdate. http://www.cise.uﬂ.edu/research/sparse/cholmod,2005a.Tim Davis.CSparse:a concise sparse matrix package.http://www.cise.uﬂ.edu/research/sparse/CSparse, 2005b.Jack Dongarra,Cleve Moler,Bunch,and G.W.Stewart.Linpack Users’Guide.SIAM,1979.Roger Koenker and Pin Ng.SparseM:A sparse matrix package for R.J.of Statistical Software,8(6),2003.B.T.Smith,J.M.Boyle,J.J.Dongarra,B.S.Garbow,Y.Ikebe,V.C.Klema,and C.B.Moler.Matrix Eigensystem Routines.EISPACK Guide,volume6of Lecture Notes in Computer Science.Springer-Verlag, New York,1976.R.Clint Whaley,Antoine Petitet,and Jack J.Dongarra.Automated empirical optimization of software and the ATLAS project.Parallel Computing,27(1–2):3–35,2001.Also available as University of Tennessee LAPACK Working Note#147,UT-CS-00-448,2000(/lapack/lawns/lawn147.ps).9。

Matrix 210N DL.CODE入门指南

DL.CODE中文操作手册_V1.4.1<3>连接前工作准备：DC24V 供电连接正常，以太网正确连接,IP设置如下：二、软件调试打开调试软件DL.CODE 1.1硬件正确安装读码器后，打开DL.CODE 1.1软件。

有两种方法：<1> 双击桌面上的快捷方式，如图：<2> 从开始菜单启动，点击开始－>程序－>Datalogic－> DL.CODE 1.1 －> DL.CODE 1.1<3>打开软件后，在工具栏上把界面语言改为中文Options－>Change Language－>Chinese如图；点击“查找设备”按钮双击已连接设备进入产品信息选择配置进入到参数配置，第一步：图像设置;调节镜头焦距和光圈，使相机捕捉到清晰的图片,设备有焦距自学习功能。

距离60~80点击“条码设定”－> “添加一维码”选择需要读取的条码种类(此实例中读取Code128码)在图像窗口右上方击“”运行按钮，如图：运行条码设定说明如图：不确定条码种类的情况下，使用自学习功能进行学习条码条码过滤筛选设置，如从多个数据中选择或者根据条码内容要求进行数据采集代码自学习功能条码过滤功能说明;输入所需解码的条码信息条件，新增到过滤条件内，可添加多个要求条件输入不需要采集的条码信息条件,新增到过滤条件内，可添加多个排除条件通配符,占位符条件字符位数限制第一步设置完成后,在工具栏上点击,保存当前的设置参数到扫码器上;进入到参数配置，第二步：运行模式;运行模式－>触发模式跳转到以下界面;设置触发开始和触发结束;（TCP协议相位打开与关闭）运行模式设置完成后,在工具栏上点击,保存当前的设置参数到扫码器上;相位关闭的条件是良好阅读或者读取超时设置数据收集模式,默认为条码组合模式,;数据收集设置完成后,在工具栏上点击,保存当前的设置参数到扫码器上;运行模式说明如图：连续模式,相机一直处于工作状态,读到条码内容同时,通过选定通讯方式发送数据内容单次作模,每次信号触发,相机只拍照一次,根据当前图片进行解码,每次信号间隔不能小于最小解码时间触发模式,触发信号工作,结束信号关闭,此期间相机一直拍照工作解码,信号结束或解码完成同时发送解码信息物流追踪,物流包裹信息追踪,结合现场环境和物流线速度进行设置使用可设置读取单个或多个条码数据;并根据实际应用需要,对数据进行筛选过滤,适用于单次和触发工作方式数据输出方式:以太网\串口条码组合:默认单个数据收集方式,匹配当前条码设置适用于单次和触发工作方式数据输出方式:以太网\串口仅适用连续工作方式,相机一直处于工作状态,读取到条码数据同时传出数据数据输出方式:以太网\串口匹配条码:匹配解码数据内容,指定某一规则数据条码内容输出,当解码内容匹配失败时可输出错误信号,适用任何工作方式数据输出方式:以太网\串口进入到参数配置，第三步：数据格式;<1> Good Read 数据信息输出格式;数据起始符数据结束符N oRead输出数据输出方式数据输出事件<2> No Read 数据信息输出格式;数据起始符数据结束符N oRead输出数据输出方式数据输出事件数据格式设置完成后,在工具栏上点击,保存当前的设置参数到扫码器上;TCP通讯串口通讯RS232\RS422串口通讯RS232I\O设置从软件左边点开输入、输出,在右边展开栏细项设置输入、输出端口参数I\O设置完成后,在工具栏上点击,保存当前的设置参数到扫码器上;工具栏功能说明导航栏入门指南查找连线设备创建新的参数配置从设备上打开参数当前设置保存到设备上从电脑上打开参数设置当前参数设置保存到电脑上当前参数在设备中临时保存运行监控和参数设置切换PackTrack重置与恢复原厂设置功能操作说明:在导航栏:设备－>重置设备\备份,恢复－>恢复原厂设置－>恢复原厂默认值待相机重新启动后,恢复原厂设置完成,重新连接相机进行参数设置。

Mares Matri 潜水电脑中文说明书

NO
非减压时间
O :2 O2%:
P 因子
氧气分压
深度切换
SHale Waihona Puke I. SURF表示潜水中的违规操作（出现于潜水模式中）表示未受控制的违规上升操作（出现于潜水后和日志显示中）。表示减压停留的违规操作（出现于潜水后和日志显示中）。上升总时间，即在减压潜水过程中从当前深度上升至水面所需时间，包括所有减压停留并假设上升速度为 10 米/分钟或 33 英尺/ 分钟。平均深度，从开始潜水时计算。中枢神经系统，CNS%用于对氧气的毒性作用进行定量。减饱和时间，即人体所需用来排出潜水期间吸入氮气的时间。从一种呼吸气体转变为另一种气体的动作。潜水过程中达到的最大深度。最大运行深度。在这个深度位置，氧气分压值达到了最大允许水平。如果潜水深度超出了这个最大运行深度，潜水人员将处于危险的氧气分压水平状态。指潜水中使用一种以上的呼吸气体（空气和/或高氧气体）。采用氧气和氮气制成的混合呼吸气体，其氧浓度达 22%以上。潜水员在乘坐飞机前所需等待的最短时间。停留在当前深度并且直接上升至水面而无需实施强制性减压停留的时间。氧气电脑在进行计算时使用的氧气浓度个人化因素，使用户选择标准减压运算法则[P0]或更传统的运算法则[P1, P2]。氧气分压，即氧气在混合呼吸气体中的压力，深度和氧气浓度的函数。如果氧气分压高于 1.6 巴，则视为危险状态。在使用多种气体时潜水员切换至一个较高氧气浓度混合气体时的深度潜水日志中两次潜水之间的表面停留间隔时间潜水后模式中实时表面停留间隔时间，即潜水完成后过去的时间
2. 菜单、设置和功能 2.1 模式 2.2 设置 2.2.1 设置潜水 2.2.1.1 背景灯 2.2.1.2 P 因子 2.2.1.3 海拔高度 2.2.1.4 水 2.2.1.5 单位 2.2.1.6 快速上升 2.2.1.7 警报 2.2.1.8 消除去饱和 2.2.2 手表设置 2.2.2.1 时间 2.2.2.2 模式 2.2.2.3 日期 2.2.2.4 第二时间 2.2.2.5 警报 2.2.3 罗盘设置 2.2.3.1 偏角 2.2.3.2 方向 2.2.3.3 校准 2.3 潜水日志 2.4 潜水计划 2.5 信息

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Matrix软件操作说明一. 软件系统设置1．通讯设置通讯设置目的是为了选不同的端口,对端口通讯速率,及矩阵系统网络号进行设置,只有在与矩阵系统速率相同的情况下才能进行通信.窗口界面:具体操作如下.1.单击工具栏的"通讯方式"按钮,进入通讯方式设置窗口2.选择当前软件的通讯方式,"使用本地串口"用485线与电脑相连,远程透明串口,用IP模块通信3.选择相应的"串口","波特率".4.选择"使用远程透明串口",使用网络设备进行通信.选择对应的网络设备.5.单击"确定" 保存设置附:虚拟键盘涉及到网络号操作,在此进行设置.2．矩阵类型窗口界面具体操作1.单击"软件系统设置"->"矩阵类型",进入矩阵类型界面2.选择"矩阵类型"(此类型关系到当前所读取矩阵数据的正确性,请务必选择对应的矩阵型号).3.单击"确定" 保存设置3．修改密码窗口界面具体操作1.单击"软件系统设置"->"修改密码",进入修改密码界面2.输入"旧密码",并确认输入新密码3.单击"确定" 保存设置4．登陆/登出为防止他人任意更改系统设置,系统提供此功能,在拥有管理员权限的情况下方可操作系统.其界面如下:二. 矩阵系统设置1.时间设置设置矩阵系统时间.窗口界面具体操作:1.单击"矩阵系统设置"->"时间设置",2.进入"时间设置"界面3.可单击"同步系统时间"按钮,与计算机系统同步时间4.也可手工设置矩阵时间.5.单击"确定",保存设置2.云台协议设置云台协议窗口界面具体操作:1.单击"矩阵系统设置"->"云台协议",2.进入"云台协议"设置界面3.选择"云台协议",和对应的通信速率.4.单击"确定",保存设置3.网络编号设置矩阵系统网络号窗口界面具体操作:1.单击"矩阵系统设置"->"网络编号",2.进入"网络编号"界面3.选择"网络编号4.单击"确定",保存设置4. 键盘数量设置矩阵系统键盘数量窗口界面具体操作:1.单击"矩阵系统设置"->"键盘数量",2.进入"键盘数量"界面3.选择"键盘数量"4.单击"确定",保存设置三. 标题与显示1. 摄像机标题设置窗口界面具体操作1.单击"标题与显示"->"摄像机标题" 或工具栏上的"摄像机标题"按钮,进入摄像机标题设置界面;2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示;3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机;4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机;5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.2. 监示器标题窗口界面具体操作1.单击"标题与显示"->"监示器标题" 或工具栏上的"监示器标题"按钮,进入"监示器标题"设置界面;2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示;3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机;4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机;5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.3. 屏幕位置设置监示器标题/时间显示位置窗口界面具体操作:1.单击"标题与显示"->屏幕位置" ;2.进入"屏幕位置"界面;3.拖动"屏幕位置"按钮到适当位置;4.单击"确定"保存设置;5.重启矩阵系统,使设置生效.4. 标题位置设置监示器标题/时间显示位置窗口界面具体操作:1.单击"标题与显示"->标题位置"2.进入"标题位置"界面.3.拖动"标题位置"按钮到适当位置4.单击"确定"保存设置5.重启矩阵系统,使设置生效5. 时间位置设置监示器标题/时间显示位置窗口界面具体操作:1.单击"标题与显示"->时间位置" ;2.进入"时间位置"界面;3.拖动"时间位置"按钮到适当位置;4.单击"确定"保存设置;5.重启矩阵系统,使设置生效.四. 切换1. 程序切换窗口界面具体操作1.单击"切换"->"程序切换" 或工具栏上的"程序切换"按钮,进入程序切换设置界面,2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示,3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机.4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机.5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.6.单击"上一页","下一页",可查看不同的切换设置2. 同步切换窗口界面具体操作1.单击"切换"->"同步切换" 或工具栏上的"同步切换"按钮,进入同步切换设置界面,2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示,3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机.4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机.5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.6.单击"上一页","下一页",可查看不同的切换设置3. 群组切换窗口界面具体操作1.单击"切换"->"群组切换" 或工具栏上的"群组切换"按钮,进入群组切换设置界面,2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示,3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机.4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机.5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.6.单击"上一页","下一页",可查看不同的切换设置五. 权限1. 键盘/监示器窗口界面具体操作1.单击"权限"->"键盘/监示器" ,进入"键盘/监示器"设置界面;2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示;3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机;4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机;5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.2. 键盘/摄像机窗口界面具体操作1.单击"权限"->"键盘/摄像机" 进入"键盘/摄像机"设置界面;2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示;3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机;4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机;5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.3. 监示器/摄像机窗口界面具体操作1.单击"权限"->"监示器/摄像机" ,进入"监示器/摄像机"设置界面;2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示;3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机;4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机;5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.4. 键盘/报警窗口界面具体操作1.单击"权限"->"键盘/报警" ,进入"键盘/摄像机"设置界面;2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示;3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机;4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机;5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.5. 网络/键盘窗口界面具体操作1.单击"权限"->"网络/键盘" ,进入"网络/键盘"设置界面;2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示;3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机;4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机;5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.六. 报警1报警联动窗口界面具体操作1.单击"报警"->"报警联动" ,进入"报警联动"设置界面;2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示;3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机;4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机;5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.2. 自动设防窗口界面具体操作1.单击"报警"->"自动设防" ,进入"自动设防"设置界面;2.单击"读矩阵"按钮,系统从矩阵主机读取数据并显示;3.单击"写矩阵"按钮,系统将当前页数据写入矩阵主机;4.单击"读数据库",系统从数据库中读取数据,同时也可将数据库中设置的数据,写入矩阵,也可将数据写回矩阵主机;5.单击"写数据库",将当前页数据写回数据库,以备日后查看,维护.3. 历史报警窗口界面具体操作1.单击"报警"->"历史报警" ,进入"历史报警"界面;2.系统自动读取矩阵系统历史报警记录;3.可单击"刷新"按钮重新读取矩阵系统数据.4. 报警端口设置窗口界面具体操作:1.单击"报警"->"报警端口设置" ;2.进入"报警端口设置"界面 ;3.选择"报警端口" ;4.单击"确定",保存设置.5. 设防/撤防状态窗口界面具体操作1.单击"报警"->"设防/撤防状态" ,进入"设防/撤防状态"界面;2.系统自动读取矩阵系统历史报警记录;3.可单击"刷新"按钮重新读取矩阵系统数据;七. 键盘设置1. 虚拟键盘虚拟键盘是为了方便用户在计算机系统操纵矩阵设计的.功能与矩阵键盘类似.可通过虚拟键盘对矩阵进行,摄像机切换等操作.窗口界面八. 常见问题下位机无响应:可能存在以下几种情况:1.连接线路太长或线路质量存在问题.数据无法接收.2.系统波特率与矩阵主机波特率不一至.系统波特率可通过"通讯方式"进行设置;3.矩阵主机系统软件被破坏,可与厂商联系,进行系统升级.可读矩阵数据,但无法写入矩阵:1.线路或转接器存在问题.请更换好一点的通信设备.虚拟键盘无法操作:1.网络号或波特率与矩阵系统不相符;解决方法参看“通讯设置”2.线路质量问题。