施耐德型號為TM218LDA24DRN可以下載西門子S7-300程序嗎？PLC固件版本不匹配，您配置的版本是2.0，聯(lián)機時實際上是4.0，配置時請選擇新版本，如果不匹配，請更新編程軟件。在powerb

施耐德型號為TM218LDA24DRN可以下載西門子S7-300程序嗎？

PLC固件版本不匹配，您配置的版本是2.0，聯(lián)機時實際上是4.0，配置時請選擇新版本，如果不匹配，請更新編程軟件。

在powerbuilder里面顯示日期函數(shù)的的編程代碼怎么寫啊？

獲取當天的日期LDAuToday LDAuuToday=today（）獲取當前時間LTuTimeltuTime=now（）獲取當前日期時間datetime LDTuNowldtuuNow=datetime（today（），now（））這些應該是比較常用的，其他的可以通過檢查了解。

機器學習需要哪些數(shù)學基礎？

主要是線性代數(shù)和概率論。

現(xiàn)在最流行的機器學習模型，神經(jīng)網(wǎng)絡基本上有很多向量、矩陣、張量。從激活函數(shù)到損失函數(shù)，從反向傳播到梯度下降，都是對這些向量、矩陣和張量的運算和操作。

其他“傳統(tǒng)”機器學習算法也使用大量線性代數(shù)。例如，線性回歸與線性代數(shù)密切相關。

從線性代數(shù)的觀點來看，主成分分析是對協(xié)方差矩陣進行對角化。

尤其是當你讀論文或想更深入的時候，概率論的知識是非常有用的。

它包括邊緣概率、鏈式規(guī)則、期望、貝葉斯推理、最大似然、最大后驗概率、自信息、香農(nóng)熵、KL散度等。

神經(jīng)網(wǎng)絡非常講究“可微性”，因為可微模型可以用梯度下降法優(yōu)化。梯度下降和導數(shù)是分不開的。所以多元微積分也需要。另外，由于機器學習是以統(tǒng)計方法為基礎的，因此統(tǒng)計知識是必不可少的。但是，大多數(shù)理工科專業(yè)學生都應該學過這兩部分內容，所以這可能不屬于需要補充的內容。