西门子PLC块是如何转换的

西门子PLC块转换的步骤：

先建立“功能块”，即FBn（n指为块号，比如FB1）。

打开FBn，编译程序，同时对应编译数据，会自动生成对应的DBn（数据块）。

如果看到是FCn，就是功能，没有对应的数据块。建立了模型，在OB中调用，就会出现看到的块了。

如果想看连贯地看程序，把FBn、FCn块中程序拷贝到OB中也可。看到的引脚是自动生成的，填入变量即可，在块中的程序，和普通程序一样。

德国西门子(SIEMENS)公司生产的可编程序控制器在我国的应用也相当广泛，在冶金、化工、印刷生产线等领域都有应用。西门子(SIEMENS)公司的PLC产品包括LOGO、S7-200、S7-1200、S7-300、S7-400等。 西门子S7系列PLC体积小、速度快、标准化，具有网络通信能力，功能更强，可靠性高。S7系列PLC产品可分为微型PLC(如S7-200)，小规模性能要求的PLC(如S7-300)和中、高性能要求的PLC(如S7-400)等。

  这一小节我们简要介绍一下引出蒙特卡洛方法的实际场景。

  机器学习/深度学习中的图像叠加文字识别需要大量的训练样本，自动生成样本（使用程序在背景图片上叠加文字）是一种样本的获取方式。但色彩值（为了兼顾各方向的同学，原谅我用一个这么不专业的词汇，此值可以是RGB到[0,1]区间的映射，让它能代表颜色的性质）的选择很重要，为了防止（控制）发生叠加文字与背景图片的色彩值相近的情况发生，叠加文字的色彩值最好服从我们指定的概率分布。这样就需要根据指定的概率分布来产生色彩值——蒙特卡洛方法擅长解决的问题。

  蒙特卡洛方法的应用场景很多，横跨物理、金融、计算机。拿计算机科学来举例，自然语言处理中的LDA模型，hinton较早提出的深度学习模型DBN都用到了蒙特卡洛方法。此文第一部分简要介绍了实际问题，简而言之蒙特卡洛方法就是生成样本，即蒙特卡洛采样。即根据某已知分布的概率密度函数f(x)f(x)，产生服从此分布的样本XX。

  下面首先介绍一种最简单最易理解的蒙特卡洛方法——Accept-Rejection method（下文称接受拒绝采样），然后给出这个方法的直观解释，最后证明方法的正确性。

其中