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mscchartY轴间隔
herryking
2011-05-26 02:56:31
mscchart控件如何设置Y轴的格线为15个,在线等,急!!!
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mscchartY轴间隔
mscchart控件如何设置Y轴的格线为15个,在线等,急!!!
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koukoujiayi
2011-05-29
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Chart1.ChartAreas[0].AxisY.Interval = 15;
superwang007
2011-05-28
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我也想问这个问题,还有x轴之间的间隔
多类道路车辆目标检测数据集.zip
数据集介绍:多类道路车辆目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:多类道路车辆目标检测数据集 图片数量: - 训练集:7,325张图片 - 验证集:355张图片 - 测试集:184张图片 总计:7,864张道路场景图片 分类类别: - Bus(公交车):城市道路与高速场景中的大型公共交通工具 - Cars(小型汽车):涵盖轿车、SUV等常见乘用车型 - Motorbike(摩托车):两轮机动车辆,含不同骑行姿态样本 - Truck(卡车):包含中型货运车辆与重型运输卡车 标注格式: YOLO格式标注,包含归一化坐标的边界框与类别标签,适配主流目标检测框架。 数据特性: 覆盖多种光照条件与道路场景,包含车辆密集分布与复杂背景样本。 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发: 用于训练车辆识别模块,提升自动驾驶系统对道路参与者的实时检测与分类能力。 交通流量监控分析: 支持构建智能交通管理系统,实现道路车辆类型统计与密度分析。 智慧城市应用: 集成至城市级交通管理平台,优化信号灯控制与道路资源分配。 学术研究领域: 为计算机视觉算法研究提供标准化评测基准,支持多目标检测模型优化。 三、数据集优势 高场景覆盖率: 包含城市道路、高速公路等多种驾驶环境,覆盖车辆静止、行驶、遮挡等现实场景。 精细化标注体系: 采用YOLO标准格式标注,每张图片均经过双重质检,确保边界框与类别标签的精准对应。 类别平衡设计: 四类车辆样本量经科学配比,避免模型训练时的类别偏向问题。 工程适配性强: 可直接应用于YOLO系列模型训练,支持快速迁移至车载计算平台部署。 现实应用价值: 专注自动驾驶核心检测需求,为车辆感知模块开发提供高质量数据支撑。
电镀车间智能化生产线:基于485与TCP双通道通信的绝对定位控制系统
内容概要:本文详细介绍了电镀车间智能化生产线的设计与实现,重点在于五台双钩行车与一台三爪机械手的协调运作。系统采用485总线和TCP/IP双通道通信架构,结合Modbus-RTU协议确保底层设备间的稳定通信,而上位机则通过TCP/IP协议实现多屏数据同步。绝对定位系统使设备重启后无需回零,直接恢复作业。文中展示了Python、STL、JavaScript等多种编程语言的应用实例,涵盖通信中间件、状态机管理和HMI界面开发等方面。此外,还讨论了通信延迟、接地问题等实际调试过程中遇到的技术挑战及其解决方案。 适合人群:从事工业自动化、智能制造领域的工程师和技术人员,尤其是对通信协议、运动控制和人机交互感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解工业自动化生产线设计原理的专业人士。主要目标是掌握485/TCP混合通信架构、绝对定位技术和多屏协同控制的实际应用方法。 其他说明:文章不仅提供了理论知识,还包括大量实用代码示例,帮助读者更好地理解和实践相关技术。同时强调了硬件配置的重要性,如终端电阻匹配和接地处理等细节对于系统稳定性的影响。
《DeepSeek+Mermaid:轻松实现可视化图表自动化生成》,DeepSeek与Mermaid结合实现自动化图表生成
内容概要:本文介绍了DeepSeek与Mermaid结合实现可视化图表自动化生成的技术及其应用场景。DeepSeek是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的大语言模型,具有强大的自然语言处理能力,能理解复杂的自然语言指令并生成对应的Mermaid代码。Mermaid是一款基于文本的开源图表绘制工具,能够将简洁的文本描述转化为精美的流程图、序列图、甘特图等。两者结合,通过DeepSeek将自然语言转化为Mermaid代码,再由Mermaid将代码渲染成直观的图表,极大提高了图表制作的效率和准确性。文章详细描述了DeepSeek的发展历程、技术架构及应用场景,Mermaid的基础语法和图表类型,并通过一个电商平台开发项目的实战演练展示了二者结合的具体应用过程。 适合人群:具备一定编程基础和技术理解能力的研发人员、项目经理、数据分析师等。 使用场景及目标:①需求分析阶段,快速生成业务流程图和功能关系图;②设计阶段,生成系统架构图和数据库设计图;③实现阶段,辅助代码编写,提高编码效率;④验证阶段,生成测试用例和测试报告图表,直观展示测试结果。 阅读建议:在学习和使用DeepSeek与Mermaid的过程中,建议读者结合具体项目需求,多实践生成图表和代码,熟悉两者的交互方式和使用技巧,充分利用官方文档和社区资源解决遇到的问题,逐步提高图表绘制和代码编写的准确性和效率。
基于MPC模型预测控制的车辆轨迹跟踪仿真:四轮侧偏角软约束的影响分析
内容概要:本文详细探讨了基于MPC(模型预测控制)的车辆轨迹跟踪控制方法,特别是在加入四轮侧偏角软约束前后的效果对比。文章首先介绍了MPC的基本原理及其在车辆控制中的应用背景,然后展示了不加侧偏角约束时MPC控制的表现,如车辆在高速过弯时出现的不稳定行为,包括侧偏角过大导致的轮胎非线性特性显现,以及由此引发的轨迹跟踪误差增大等问题。接着,文章深入分析了加入侧偏角软约束后的改进措施,包括优化目标函数、引入惩罚项等,使得控制器能够在保持较高跟踪精度的同时,有效避免轮胎进入非线性区,从而提高车辆的稳定性和安全性。最后,通过联合仿真(Simulink + CarSim)验证了加入侧偏角软约束的有效性,提供了详细的仿真数据和图表支持。 适合人群:从事自动驾驶、车辆工程、控制系统设计的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要深入了解MPC在车辆轨迹跟踪控制中的应用,尤其是关注车辆稳定性和轮胎特性的研究人员。目标是通过实例分析,展示如何通过合理的约束设计提升MPC控制性能。 其他说明:文中提供的仿真数据和代码有助于进一步理解和复现实验结果,建议结合相关文献进行深入学习。
基于springboot+vue前后端分离,学生选课系统(源码+Mysql数据库+论文+PPT+教程),高分项目,开箱即用(毕业设计)(课堂设计)
基于springboot+vue前后端分离,学生选课系统(源码+Mysql数据库+论文+PPT+教程),高分项目,开箱即用(毕业设计)(课堂设计) 互联网发展至今,无论是其理论还是技术都已经成熟,而且它广泛参与在社会中的方方面面。它让信息都可以通过网络传播,搭配信息管理工具可以很好地为人们提供服务。针对学生选课信息管理混乱,出错率高,信息安全性差,劳动强度大,费时费力等问题,采用学生选课系统可以有效管理,使信息管理能够更加科学和规范。 学生选课系统在Eclipse环境中,使用Java语言进行编码,使用Mysql创建数据表保存本系统产生的数据。系统可以提供信息显示和相应服务,其管理员管理专业,教师,学生,课程,查看学生选课以及学生成绩信息。教师查询学生,查询课程,审核学生选课信息,为学生学习的课程进行成绩打分。学生参与课程选课,查询选课信息,查询已选课程的成绩信息。 总之,学生选课系统集中管理信息,有着保密性强,效率高,存储空间大,成本低等诸多优点。它可以降低信息管理成本,实现信息管理计算机化。
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