Line tools что это за программа

ОФИЦИАЛЬНЫЙ ДИЛЕР

• Аккумуляторный инструмент
• Пневмоинструмент
• Бензоинструмент
• Болгарки (УШМ)
• Вентиляторы
• Виброуплотнители бетона
• Воздуходувки
• Газонокосилки
• Гайковёрты
• Гвоздезабиватели
• Генераторы
• Дрели
• Дрели-шуруповёрты
• Дыроколы
• Заклёпочники
• Землебуры
• Компрессоры
• Косы
• Кофеварки
• Кусторезы
• Лазерный инструмент
• Лобзики
• Мойки высокого давления
• Мотоблоки
• Мультитулы
• Наборы инструмента
• Насосы
• Ножницы по металлу
• Ножницы для травы
• Ножницы универсальные
• Отбойные молотки
• Перфораторы
• Пилы
• Пистолеты воздушные
• Пистолеты для вязки арматуры
• Пистолеты для герметика
• Пылесосы
• Радио
• Резчики
• Рубанки
• Садовые опрыскиватели
• Садовые измельчители
• Садовые тракторы (райдеры)
• Секаторы
• Станки
• Степлеры (скобосшиватели)
• Строительные фены
• Тележки, тачки
• Точила
• Фонари
• Фрезеры
• Холодильники
• Шлифовальные машины
• Полировальные машины
• Шлифмашины по бетону
• Щёточные шлифмашины
• Шпилькорезы
• Шприцы для смазки
• Штроборезы
• Шуруповёрты
• Ручные инструменты
• Одежда
• Системы хранения
• Аксессуары, расходный материал

Аккумуляторный инструмент Makita

В каталоге представлен аккумуляторный инструмент Макита, подходящий для выполнения профессиональных работ или решения частных задач. В зависимости от выбранной модели, его можно использовать на производстве или в личной мастерской, в цеху или в быту. Предлагается также инструмент для работы в саду.

Адаптер KKL VAG COM 409.1 — как сделать диагностику автомобиля своими руками

• Инструменты без аккумуляторов и зарядки
• Серия XGT 40V
• Болгарки (УШМ)
• Вентиляторы
• Виброуплотнители
• Воздуходувки
• Газонокосилки
• Гайковерты
• Гвоздезабиватель
• Дрели, дрели-шуруповёрты
• Дыроколы
• Заклёпочники
• Землебуры
• Компрессоры
• Кусторезы
• Лобзики
• Миксеры
• Мойки высокого давления
• Мотоблок
• Мультитулы (резаки)
• Наборы инструмента
• Насосы
• Ножницы для травы
• Ножницы по металлу
• Ножницы универсальные
• Опрыскиватель садовый
• Отбойные молотки
• Отвёртки
• Перфораторы
• Пилы алмазные
• Пилы дисковые
• Пилы для гипсокартона
• Пилы ленточные
• Пилы по металлу
• Пилы погружные
• Пилы сабельные
• Пилы торцовочные
• Пилы цепные
• Пистолеты воздушные
• Пистолеты для вязки арматуры
• Пистолеты для герметика
• Полировальные машины
• Пылесосы
• Резчики
• Рубанки
• Секаторы
• Степлеры
• Тележка
• Триммеры (косы)
• Уровни
• Фонари
• Фрезеры
• Шлифмашины вибрационные
• Шлифмашины прямые
• Шлифмашины эксцентриковые
• Ленточные напильники
• Шпилькорезы
• Шприцы для смазки
• Шуруповёрты

Пневмоинструмент Makita

Бензоинструмент Makita

• Бензорезы
• Бензогенераторы
• Бензопилы
• Бензогазонокосилки
• Бензокосы
• Бензовоздуходувки
• Бензокусторезы
• Бензоопрыскиватели
• Бензиновые мотоблоки

Болгарки (УШМ) Makita

Дрели Makita

Вы хотите стать владельцем качественного инструмента известной во всём мире фирмы Makita? Заходите в наш интернет-магазин, представляющий широчайший ассортимент дрелей, предназначенных для самых разных работ. Но сначала хорошенько изучите каталог дрелей и их технические характеристики.

Тестировщик с нуля / Урок 14. Что такое DevTools для тестировщика? Инструменты разработчика Chrome

• Дрели безударные
• Дрели ударные
• Дрели угловые
• Дрели-миксеры
• Дрели алмазного бурения

Лазерный инструмент Makita

Лазерный инструмент является измерительным прибором, в котором используются два основных свойства узконаправленного потока энергии светового диапазона – прямолинейность распространения в открытом пространстве и изменение фазы колебаний его частиц (фотонов) при отражении от препятствий. Благодаря им, становится возможным дистанционное измерение расстояний и разметка линий расположения различных конструктивных элементов зданий, машин и механизмов.

Перфораторы Makita

Перфоратор всемирно известной японской фирмы Макита является нужным строительным инструментом, который применяется для сверления материалов различной прочности. Действие самого мощного перфоратора этой марки аналогично действию простой двухрежимной модели и заключается во вращении сверла, совмещенном с импульсными движениями в направлении его оси. Ранее перфораторы применялись, в основном, в горной промышленности, но сегодня без них не обойтись при проведении любого ремонта.

Пилы Makita

Под брендом Makita выпускаются все виды электрических пил. Среди них есть не только хорошо известные и широко использующиеся профессиональными строителями и домашними мастерами цепные и дисковые, сабельные, ленточные, торцовочные, а также пилы для гипсокартона и так называемые алмазные. При этом модельный ряд каждой разновидности очень широк, есть возможность подобрать инструмент с техническими характеристиками, оптимально подходящими для конкретных условий работы, питающийся от сети переменного тока или аккумуляторных батарей.

• Дисковые пилы
• Настольные пилы
• Погружные пилы
• Ленточные пилы
• Пилы по металлу
• Сабельные пилы
• Торцовочные пилы
• Цепные пилы
• Алмазные пилы
• Пилы для гипсокартона

Фрезеры Makita

Ручной фрезер Макита – инструмент для работ по дереву, с помощью которого можно выполнять весьма специфические операции. Например, создавать фигурные – как прямые, так и криволинейные – пазы на поверхностях мебельных щитов из древесного массива, обрабатывать кромки. Иным инструментом (стамесками, рубанками-зензубелями) сделать это можно, но со слишком большими затратами времени, сил и риском испортить заготовку. Под брендом Makita выпускается несколько видов этого инструмента – как универсальные, так и для выполнения какой-либо одной операции.

Шлифовальные машины Makita

• Вибрационные шлифмашины
• Эксцентриковые шлифмашины
• Ленточные шлифмашины
• Прямые шлифмашины
• Ленточные напильники

Шуруповёрты Makita

• Шуруповёрты безударные
• Шуруповёрты ударные
• Шуруповёрты по гипсокартону

Источник: makita-line.ru

LINE Tools APK

4.1 19.25 MB 5,702

Virus free

Обзор редактора

LINE Tools — это пакет утилит, более разнообразный: от увеличительного стекла до компаса, проходящего через преобразователь мер или метр спагетти.

В итоге мы приготовили спагетти для полка

LINE Tools — набор маленьких мини-инструментов без особого порядка или смысла. На сегодняшний день у него есть ровно 17 утилит, но возможно, что это число будет увеличиваться в последующих обновлениях.

Эти утилиты в миниатюрах делятся на несколько групп:

In инструменты : вы найдете линейку, транспортир, уровень, компас и метр для измерения децибел.

часы и календарь вы найдете секундомер, таймер и японский календарь.

В группе калькулятор у вас есть калькулятор и мощный конвертер величин, конвертер японских или полезный компаратор мер одежды.

Другие инструменты включают фонарик, зеркало, увеличительное стекло, устройство считывания QR-кодов или знаменитый метр спагетти.

Очень приятный интерфейс

как и в других приложениях LINE, интерфейс особый уход . Каждая утилита относится к своей категории, легко различимой по значку. Более того, вы можете добавить свои предпочтения в избранное для более быстрого доступа.

Сами инструменты очень просты и точны, всего лишь кнопки и необходимые для задачи.

хороший пакет

В общем, хотя некоторые из этих мини-утилит, вероятно, вас не интересуют, если вы не японец, LINE Tools предлагает хороший набор и вы можете получить избавьтесь от установки нескольких дополнительных приложений.

Например, с помощью LINE Tools вам не нужно устанавливать приложение в виде компаса, фонарика, устройства считывания QR-кода или преобразователя. Последнее, кстати, наверное, одно из самых интересных и законченных. Только для нее я бы.

Примечание по инструментам LINE

Нажмите кнопку «Загрузить», чтобы получить доступ к Google Play и загрузить приложение на свой Android

Источник: www.happymodapk.ru

1 Оптимальная задача

Давайте сначала рассмотрим концепцию оптимальных задач. Так называемая оптимизация относится к процессу максимизации или минимизации указанной целевой функции при условии выполнения определенных ограничений. Многие сценарии в отрасли можно отнести к оптимальной задаче.Использование подходящих оптимальных алгоритмов может значительно повысить эффективность и снизить затраты на рабочую силу. При нормальных обстоятельствах реальная задача оптимизации может быть абстрагирована как нелинейное программирование, а именно:
m i n i m i z e f ( x ) s u b j e c t t o g i ( x ) ≤ 0 i = 1 , . . . , m h j ( x ) = 0 j = 1 , . . . , l x L ≤ x ≤ x U begin minimize g_i(mathsf)leq0 i=1. m\ mathsf^Lleq mathsf leq mathsf^U end m i n i m i z e s u b j e c t t o ​ f ( x ) g i ​ ( x ) ≤ 0 i = 1 , . . . , m h j ​ ( x ) = 0 j = 1 , . . . , l x L ≤ x ≤ x U ​
где, x = [ x 1 , x 2 , . . . , x n ] T mathsf=[x_1,x_2. x_n]^T x = [ x 1 ​ , x 2 ​ , . . . , x n ​ ] T за n n n Размерный вектор-столбец, каждый элемент называется переменной решения, и x L mathsf^L x L ， x U mathsf^U x U Указывает верхнюю и нижнюю границы переменных решения; f f f Вызывается целевой функцией или функцией стоимости, g g g Это ограничение неравенства, h h h Для ограничений равенства. В приведенной выше форме всегда можно записать различные задачи оптимизации путем соответствующих корректировок. На самом деле проблема оптимизации — это очень широкое понятие. В настоящее время машинное обучение очень популярно, и большинство его основных алгоритмов также строят модель оптимизации. Например, классический алгоритм нейронной сети BP принадлежит к неограниченному оптимальному алгоритму.
В соответствии с различными переменными решения и целевыми функциями нелинейное программирование можно подразделить на следующие специальные задачи планирования. Обычно у нас есть некоторые специальные алгоритмы для решения конкретных задач планирования:

• Линейное программирование: все функции (включая целевые функции и ограничения) линейны (в допустимой области) .Если проблему можно преобразовать в линейное программирование, ее проще всего решить;
• Целочисленное программирование: все переменные решения должны быть целыми числами;
• Программирование 0-1: дальнейшая специализация целочисленного программирования, переменные решения могут принимать значения только от 0 до 1;
• Смешанное целочисленное программирование: некоторые переменные решения должны быть целыми числами, тогда как другие представляют собой линейное программирование с непрерывными переменными;
• Смешанное нелинейное программирование: некоторые переменные решения должны быть целыми числами, тогда как другие — непрерывными. Ограничения и целевые функции могут быть нелинейными функциями;
• Квадратичное программирование: в допустимой области целевая функция является квадратичной функцией, а все ограничения являются линейными функциями;
• Выпуклое программирование: целевая функция является выпуклой или вогнутой функцией, а допустимая область — планом выпуклого множества;
• Комбинаторные задачи оптимизации: этот тип проблемы обычно требует определения целочисленной комбинации или выбора оптимальной комбинации среди некоторых дискретных комбинаций переменных. Некоторые задачи комбинаторной оптимизации могут быть решены как задачи линейного программирования, что относительно просто; но больше задач комбинаторной оптимизации имеют большие масштабы и не могут быть преобразованы в линейное программирование. Обычно нам нужно получить только результаты, близкие к оптимальному решению, а не абсолютные Оптимальные, в этом случае используются больше эвристических алгоритмов.

Для решения различных задач оптимизации в настоящее время существует множество конкретных или общих алгоритмов.Некоторые сторонние компании будут использовать эти алгоритмы в качестве ядра для запуска своих собственных программных инструментов оптимизации, облегчающих применение исследователями и инженерами. Таким образом, для пользователей инструментов оптимизации основная работа, которую они будут выполнять, будет моделирование задач оптимизации. Моделирование — это использование математических моделей для описания физических проблем.Переменные решения, целевые функции и ограничения должны быть абстрагированы в соответствии с реальной ситуацией и выражены в виде вышеупомянутой формы нелинейного программирования. С помощью моделирования мы можем понять, к какой проблеме оптимизации относится проблема, и затем использовать соответствующие инструменты оптимизации для ее решения.

2 Особенности Google OR-Tools

Google OR-Tools — это набор для оптимизации, запущенный Google всего несколько лет назад. Это довольно новая библиотека оптимизации, и ее сообщество также очень активно. В конце концов, влияние Google находится там, но это также продукт Google.Официальный адрес сайтаЧтобы побывать в Китае, нужно пройти через стену. Лично я использую Google OR-Tools в недавнем проекте. По официальной информации и на собственном опыте я могу резюмировать следующие характеристики:

• Кросс-платформенность: я думаю, что это наиболее привлекательный момент. Во-первых, его основной алгоритм написан на C ++, поэтому он, естественно, кроссплатформенный. Во-вторых, группа поддержки также фокусируется на C #, Java и python. Библиотека алгоритмов инкапсулирована, поэтому независимо от того, какой у вас стек технологий, вы можете вызывать его напрямую.
• Состав пакета для конкретных задач: Причина, по которой он называется набором инструментов оптимизации, состоит в том, что OR-Tools объединяет различные алгоритмы оптимизации.На уровне программного обеспечения, в соответствии с различными типами задач оптимизации, предоставляются разные библиотеки классов и интерфейсы. Например, для простейшей задачи линейного программирования вы можете использовать Linear Solver для решения; для конкретной задачи оптимального пути вы можете создать экземпляр объекта RoutingModel для ее решения.
• Открытый исходный код и открытый: соблюдайте лицензию Apache License 2.0, не нужно беспокоиться о стоимости. С другой стороны, OR-Tools также поддерживает сторонние решатели. Вы можете подключиться к коммерческим решателям, таким как Gurobi, CPLEX, или решателям с открытым исходным кодом, таким как SCIP, GLPK, GLOP и т. Д., Для решения моделей, построенных с помощью OR-Tools.
• Нижний уровень: OR-Tools предпочитает систему решателей. Нам необходимо использовать предоставляемый им интерфейс для построения модели проблемы для расчета. Следовательно, требования к пользователям относительно высоки. Вам необходимо обладать достаточными способностями к математической абстракции, чтобы хорошо ее использовать. Соответственно, существует больше инструментов объектно-ориентированной оптимизации, таких как Optaplanner, работа которого сосредоточена на моделировании предметной области программных систем.

3 демо

Давайте напишем небольшую демонстрацию на основе OR-Tools, чтобы испытать ее на себе. Учебные материалы на официальном веб-сайте в основном основаны на Python, и в первых нескольких главах предоставляется только исходный код других языков. Я много использую C #. Код для следующей демонстрации и последующих статей реализован на базовой платформе .net.

Решим одну из простейших задач линейного программирования:
m a x i m i z e 3 x + y 0 ≤ x ≤ 1 0 ≤ y ≤ 2 x + y ≤ 2 begin maximize 0leq x leq 1\ x+y leq 2 end m a x i m i z e ​ 3 x + y 0 ≤ x ≤ 1 0 ≤ y ≤ 2 x + y ≤ 2 ​
Используйте OR-Tools для решения задач оптимизации. Обычно мы выполняем следующие шаги:

• Определите переменные решения
• Определить ограничения
• Определите цели
• Объявите объект решателя, реализующий алгоритм
• Вызовите метод решателя, чтобы вычислить результат

Откройте VS (последняя версия OR-Tools нуждается в поддержке VS 2019, VS ниже 2019 может сообщать об исключениях времени выполнения) и создайте новый консольный проект для .Net Core.

Поиск и загрузка зависимости OR-Tools на странице управления пакетами Nuget

Поскольку это стандартное линейное программирование, нам нужно только вызвать библиотеку линейной оптимизации для его расчета. Добавить ссылку на пространство LinearSolver в основной программе

using Google.OrTools.LinearSolver;

Сначала мы определяем объект решателя. Программа библиотеки линейной оптимизации должна полагаться на объект решателя для создания изменений, ограничений и целей, поэтому шаги, описанные выше, полностью не выполняются:

//Create the linear solver with the GLOP backend Solver solver = Solver.CreateSolver(«SimpleLpProgram», «GLOP_LINEAR_PROGRAMMING»);

Затем определите переменные, а именно x x x с y y y . Три параметра метода MakeNumVar соответственно представляют нижнюю границу, верхнюю границу и имя переменной.Здесь, через определение переменной, были добавлены первые два ограничения исходной задачи.

//Create variables Variable x = solver.MakeNumVar(0.0, 1.0, «x»); Variable y = solver.MakeNumVar(0.0, 2.0, «y»); Console.WriteLine(«Number of variables = » + solver.NumVariables());

Нам нужно определить третье ограничение. Объект Constraint представляет линейное ограничение. Мы используем метод SetCoefficient, чтобы установить вес этих двух переменных равным 1, что означает 0 ≤ x + y ≤ 2 0 leq x+y leq 2 0 ≤ x + y ≤ 2

//Create a Linear constraint Constraint ct = solver.MakeConstraint(0.0, 2.0, «ct»); ct.SetCoefficient(x, 1); ct.SetCoefficient(y, 1); Console.WriteLine(«Number of constraints = » + solver.NumConstraints());

Теперь, когда цель еще не определена, создайте объект Objective через объект решателя и установите максимальную цель.

//Create the objective function Objective objective = solver.Objective(); objective.SetCoefficient(x, 3); objective.SetCoefficient(y, 1); objective.SetMaximization();

Наконец, мы можем вызвать метод Solve решателя, чтобы вычислить результат

using System; using Google.OrTools.LinearSolver; namespace Demo1 < class Program < static void Main(string[] args) < //Create the linear solver with the GLOP backend Solver solver = Solver.CreateSolver(«SimpleLpProgram», «GLOP_LINEAR_PROGRAMMING»); //Create variables Variable x = solver.MakeNumVar(0.0, 1.0, «x»); Variable y = solver.MakeNumVar(0.0, 2.0, «y»); Console.WriteLine(«Number of variables = » + solver.NumVariables()); //Create a Linear constraint Constraint ct = solver.MakeConstraint(0.0, 2.0, «ct»); ct.SetCoefficient(x, 1); ct.SetCoefficient(y, 1); Console.WriteLine(«Number of constraints = » + solver.NumConstraints()); //Create the objective function Objective objective = solver.Objective(); objective.SetCoefficient(x, 3); objective.SetCoefficient(y, 1); objective.SetMaximization(); //Get the result solver.Solve(); Console.WriteLine(«Solution:»); Console.WriteLine(«Objective value = » + solver.Objective().Value()); Console.WriteLine(«x = » + x.SolutionValue()); Console.WriteLine(«y = » + y.SolutionValue()); >> >

Источник: russianblogs.com