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  1. 毕业设计--整套冲孔落料复合模毕业设计！

  2. 第一章设计任务 1.1、零件设计任务 零件简图：如图1 所示 生产批量：小批量 材料：Q235 材料厚度：0.5mm 未标注尺寸按照IT10级处理, 未注圆角R2. （图1） 1.2、分析比较和确定工艺方案 (一)加工方案的分析.由零件图可知，该零件包含冲孔和落料两个工序。形状较为规则，尺寸较小，精度要求IT10。材料低硬度，强度极限为40MPa. 根据镶片（如图1）包括冲孔、落料两道冲压工序。模具形状较为规则即可以在一个工位完成所有工序。可采用以下两种方案可采用以下几个方案： （1）方案一（

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2010-05-10
    • 文件大小：731136
    • 提供者：lhc456696559

  1. dwr demo 反向推送 导向推送

  2. 学习两天，项目中做一个反向推送功能，功能比较简单，但是比较实用。要是项目中集成的话直接修改一下包路径 就行了。推送是session做的。可以用用户ID的。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-06-12
    • 文件大小：3072
    • 提供者：lylovejava0

  1. 模具设计与制造基础知识

  2. 一、模具 模具是工业产品生产用的工艺装备，主要应用于制造业和加工业。它是和冲压、锻 造、铸造成形机械，同时和塑料、橡胶、陶瓷等非金属材料制品成型加工用的成形机械相 配套，作为成形工具来使用的。 模具属于精密机械产品，因为它主要由机械零件和机构组成，如成形工作零件（凸 模、凹模），导向零件（导柱、导套等），支承零件（模座等），定位零件等；送料机构，抽芯机 构，推（顶）料（件）机构，检测与安全机构等。 为提高模具的质量、性能、精度和生产效率，缩短制造周期，其零、部件（又称模具组 合），多由标准零、

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2015-06-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_29316443

  1. 数据运营思维导图

  2. 数据运营 作用&意义 知错能改，善莫大焉 —错在哪里，数据分析告诉你 运筹帷幄，决胜千里 —怎么做好“运筹”，数据分析告诉你 以往鉴来，未卜先知 —怎么发现历史的规律以预测未来，数据分析告诉你 工作思维 对业务的透彻理解是数据分析的前提 数据分析是精细化运营，要建立起体系化思维（金字塔思维） 自上而下 目标—维度拆解—数据分析模型—发现问题—优化策略 自下而上 异常数据 影响因素 影响因素与问题数据之间的相关关系 原因 优化策略 数据化运营7大经典思路 以目标为导向，学会数据拆分 细分到极致

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2018-04-26
    • 文件大小：68157440
    • 提供者：zzwin1006

  1. 2019数据运营思维导图

  2. 数据运营 作用&意义 知错能改，善莫大焉 —错在哪里，数据分析告诉你 运筹帷幄，决胜千里 —怎么做好“运筹”，数据分析告诉你 以往鉴来，未卜先知 —怎么发现历史的规律以预测未来，数据分析告诉你 工作思维 对业务的透彻理解是数据分析的前提 数据分析是精细化运营，要建立起体系化思维（金字塔思维） 自上而下 目标—维度拆解—数据分析模型—发现问题—优化策略 自下而上 异常数据 影响因素 影响因素与问题数据之间的相关关系 原因 优化策略 数据化运营7大经典思路 以目标为导向，学会数据拆分 细分到极致

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2019-03-29
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：qq_36826498

  1. 贝加莱 自动化2007年第9期.pdf

  2. 贝加莱 自动化2007年第9期pdf,贝加莱 自动化2007年第9期你遇到的自动化障碍是什么? 亲爱的读者, 感谢您阅读贝加莱自动化专刊《 Automotion》,她是贝加莱中国)公司面向国内用户的一本自动 化专题李刊,本期共有五个专题栏日:资讯扫描、产品聚焦、专家看点、精彩案例。我们希望通过《 Automotion》,呈现给您贝加莱(中国)公司的最新资讯、贝加莱2007年主推产品、贝加莱技术专 家针对某一技术专题的深度剖析、以及贝加莱产品在各领域的应用案例。 本期报道了贝加莱近期的一些主要事件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38744207

  1. Efficient_goal-oriented_push-grasping_synergy-源码

  2. 杂波中目标导向的推抓式协同增效的高效学习 这是该论文的官方资料库：高效学习杂乱无章的面向目标的推抓式协同作用。 我们专注于面向目标的抓取任务，在这种任务中，机器人应该以杂乱的方式抓握预先分配的目标对象，并且需要一些预抓取的动作（例如通过推动来进行抓握）才能实现稳定的抓握。 但是，样品效率低下仍然是主要挑战。 在本文中，提出了一种具有目标效率的，具有较高样本效率的分层强化学习公式，以学习用于掌握杂物中特定对象的推抓策略。 在我们的工作中，通过两种方法提高了样品效率。 首先，我们通过目标重新标记使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42122986