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装配序列动画螺丝如何一边旋转一边上下移动
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本人接触UG时间不长，现在遇到装配序列动画中螺丝如何一边旋转一边上下移动的问题，希望各位大神们给予指点！在此，先谢谢大家了！
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我也想知道，怎么没人回复呢
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这个只能用运动仿真了
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顶一下&&希望有人能给答案，或其他办法！！
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好好，非常好哦。。。。。。。。。。
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谢谢亲爱的楼主
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复杂结构产品装配序列评价方法研究
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&&针对复杂结构产品的特点,分析了多因素模糊决策评价方法的适用性,采用列表法确定评价因素值,避免了因模糊集函数建立带来的难度。在分析影响复杂结构产品装配序列优劣因素的基础上,提出一种在一定经济成本前提下对装配序列的时间成本进行评价的方法,确定了评价过程的相关参数,建立了详细的评价过程。
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【Caffe一些有趣的实验】（7）
【Caffe使用及技巧】（74）
网上关于caffe的安装教程非常多，但是关于每一步是否操作成功，出现了什么样的错误又该如何处理没有给出说明。因为大家的操作系统的环境千差万别，按照博客中的教程一步步的安装，最后可能失败——这是很常见的哦。有的教程甚至省略了一些细节部分，让小白更不知道如何判断每一步是否操作成功，如何处理出现的错误。作者花费了很长时间才成功地将caffe装完，期间遇到好多错误，多次重装操作系统。现在将经验写下来，一方面为了和大家分享，讨论；另一方面是为了记录一下下~~~
操作系统： Ubuntu 14.04
GCC/G&#43;&#43;:4.7.x
OpenCV: 2.4.11和3.0.0
Matlab :R2014b(a)
Python: 2.7
0.准备工作1.2.3.4.5.6.7.
0.准备工作
安装Ubuntu 14.04（15.04）,最好安装较新版本的Ubuntu。为什么选择Ubuntu呢？一方面，个人使用习惯，感觉Ubuntu安装软件等特别方便，使用特别顺手；另一方面，caffe项目最初貌&#20284;在Ubuntu上开发的，原生嘛。安装过程需要下载东东，因此需要联网。安装
1.安装GCC4.7和G&#43;&#43;4.7并降级
为什么要先安装GCC和G&#43;&#43;，并需要降级呢？Ubuntu14.04版本默认的GCC和G&#43;&#43;都是4.8。而Matlab默认支持的mex编译器是GCC4.7.x和G&#43;&#43;4.7.x。因此需要额外安装GCC4.7和G&#43;&#43;4.7并降级。为什么需要先安装编译器GCC和G&#43;&#43;，而不是先安装显卡驱动和cuda等等呢？首先，先安装显卡驱动，后安装GCC并降级的安装顺序过程中，遇到了很多问题。比如，在安装CUDA SAMPLES的过程中，遇到了问题/usr/bin/ld: cannot find –lGL，后面通过网上教程，重新连接该库文件，仍然不能通过OpenCV的编译。但是，先安装GCC，再安装显卡驱动，就不会遇到这个问题了。
其次，请先看下图。这是在成功地安装完显卡驱动之后，查看加载的显卡的版本信息时返回的结果。注意，包含了GCC4.7.3。说明，显卡安装过程中，会和GCC的版本产生联系。。。。这也就不不难理解为什么在编译Cuda Samples过程中会遇到上面的问题。
所以，请先安装GCC4.7和G&#43;&#43;4.7，然后在执行下面的步骤。
为什么需要安装NVIDIA显卡驱动，Ubuntu没有自带的显卡驱动吗？Ubuntu自带的显卡驱动是开源的Nouveau，据说是一个比较烂的东东。而且，最关键的是cuda不支持Nouveau。如果想使用cuda进行GPU计算，必须安装NVIDIA显卡驱动。选择哪个版本的显卡驱动呢这个问题需要结合操作系统，显卡和个人需求来讨论。操作系统影响显卡驱动的版本。比如，我在Ubuntu14.04 Server上安装NVIDIA-352显卡驱动，说是由于dkms，安装失败。目前，通过apt-get方式可以安装的最新NVIDIA显卡驱动是NVIDIA-346。显卡嘛，硬件当然要和驱动适应才行个人需求，主要从cuda的角度考虑。比如cuda7.5需要显卡驱动最低版本是nvidia-352；cuda7.0需要显卡驱动最低版本是nvidia-336；cuda6.5需要显卡驱动最低版本是nvidia-33*；其他的记不清楚啦。。。显卡驱动的安装方式有哪些方法一：去NVIDIA官网下载相应的驱动二进制安装包，然后安装。方法二：通过apt-get来安装。区别：apt-get安装方便，但是不能安装最新的显卡驱动，目前ubuntu14.04通过apt-get可以安装nvidia-346显卡。安装过程中注意事项：①需要关闭显示管理器，②二进制安装需要修改文件，并重启。
安装cuda的方式有哪些？方法一：官网下载cuda开发包的二进制安装包进行安装。方法二：官网下载cuda开发包的deb文件进行安装。cuda版本的选择问题？根据个人需求和操作系统来决定，显卡驱动版本。cuda6.5是一个分界点，cuda6.5支持compute_11，compute_12. etc. compute_1X系列架构；从cuda7.0开始，不支持compute_1X系列架构，最低是compute_20架构。cuda对显卡驱动有要求。比如cuda7.5需要显卡驱动最低版本是nvidia-352；cuda7.0需要显卡驱动最低版本是nvidia-336；cuda6.5需要显卡驱动最低版本是nvidia-33*；其他的记不清楚啦。因此，结合自己操作系统可以安装的NVIDIA显卡驱动来决定选择哪个版本的cuda。为什么安装cudnn？cudnn可以简单的理解为CUDa cNN，即在GPU上做卷积运算。最近几年，深度学习很火，尤其是CNN（卷积神经网络）。通过cudnn，可以极大的提高CNN训练速度。简单的说，实用GPU是为了快，实用cudnn是为了更快。
在Ubuntu中安装Matlab比较简单，除了几个注意事项，和Windows中安装没有区别。为什么需要安装Matlab？caffe有Matlab的接口，因此如果需要使用Matlab调用caffe，进行编程，就需要安装Matlab。如果你觉得使用C或Python编程比较难，就请安装Matlab。当然如果不需要，并且后面不会编译caffe生成Matlab的接口，就不需要安装Matlab了。这个纯粹根据个人需求来定。Matlab是商业软件，请自行百度下载。。。【主要是太大了，不方便提供】
为什么需要安装OpenCV？caffe是用来做深度学习的，深度学习的一大应用对象就是图像和视频。而OpenCV是目前最火的开源计算机视觉库，非常多的项目多用到了OpenCV，当然caffe也依赖OpenCV。所以，需要安装OpenCV，否则无法使用caffe哦。。。OpenCV安装简单吗？答案是因人而异。有的人觉得简单，可以自己弄，有的人觉得难，没关系，大神们有写的安装脚本，运行一下就OK了。但是，使用别人脚本安装的方法，也会遇到一些问题。如果遇到问题，请Google解决。最简单的方式是使用我修改过的脚本，按照顺序执行12345个脚本，基本不需要修改就能成功安装。最后提醒，安装OpenCV是挺麻烦的，请耐心安装，编译不过的话，查看错误Google，解决了再编译，一遍遍的尝试，最后就能解决问题了。应该安装OpenCV哪个版本呢？OpenCV的版本和cuda的版本最好匹配。这样子安排的目的是为了减少错误出现的概率。比如，我无错误编译成功的组合有【cuda7.0 &#43; opencv3.0】，【cuda6.5&#43;opencv2.11】。应该安装最新的，又不该安装最新的。呵呵，好别扭哦。针对于低版本的cuda，最好安装opencv2.x。而且是opencv2.x中最新的。低版本cuda安装opencv2.x的原因是，opencv的一些文件中涉及一些关于cuda架构的设置，opencv2.x中有支持相应的架构的配置。从这个角度看，cuda6.5是最保险的， 因为它既支持compute_1x，也支持更高的架构。
为什么要安装python相关依赖？？？首先，python在linux中应用非常的广泛，很多项目都会涉及python，caffe也不例外。其次，caffe提供了python的接口，为了后面使用，也需要这些依赖。这些依赖都可以通过apt-get安装吗？答案是否定的。首先，google一下apt-get vs pip，查看两者区别。其次，安装theano的时候，发现apt-get安装的numPy和sciPy无法通过测试，并且造成theano测试失败。使用pip安装成功。参考。最后，在安装caffe的过程中，发现有几个python依赖包必须通过pip安装（即自行编译），否则无法成功地编译caffe。
再重复一遍，请在上面所有步骤成功执行的前提下，安装caffe，否则编译肯定不会通过的。caffe源代码能不能直接拿过来编译呢？不能。至少需要修改一个文件Makefile.config。该文件给caffe编译提供了必要的信息。如果opencv的版本是3.0，还需要修改其他项。其他的请参考安装caffe的教程
至此，ubuntu下安装caffe的工作已经结束了。如果你完全按照本教程操作，相信你一定已经成功安装caffe了，并且对caffe有了一定的了解。世上无难事只怕有坚持，安装过程虽然很复杂，但是只要坚持，不断的Google解决它，caffe就一定能安装。错误不可怕，它是成功的障碍，同时也为我们成长提供了阶梯——所谓的能力，很大一部分是通过不断解决问题来获取的。下面开始学习如何使用caffe做深度学习的研究喽，祝大家学习愉快。。。
——欧新宇
这个教程很好，请查看本教程的过程中，结合欧新宇的教程一并查看。
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