活动介绍

优化以下代码if(lotNo.equals(resultLotNo)){ String deptCode = findProcessCountByLotResult.getDeptCode(); if ((deptCode.equals(Constants.VRS_CODE) && type.equals(Constants.VRS_TYPE)) || (deptCode.equals(Constants.ElectricalMeasurement_CODE) && type.equals(Constants.ElectricalMeasurement_TYPE))) { Integer currentStationNum = findProcessCountByLotResult.getProUnit(); if(currentStationNum == 0){ currentStationNum = findProcessCountByLotResult.getBackUnit(); } if(currentStationNum == 0){ break; } Integer planQuan = findProcessCountByLotResult.getPlanQuan(); String updateSql = "update lot_number set finished = '1', current_station_num = \"" + currentStationNum + "\", plan_quan = \"" + planQuan + "\", other_finished = 0 WHERE lot_no = \"" + lotNo + "\" AND type = \"" + type + "\""; PreparedStatement a = conn.prepareStatement(updateSql); a.executeUpdate(); KafkaUtils.sendMsg(msg); break; } }

时间: 2024-02-10 16:13:27 浏览: 146
可以进行以下优化: 1. 避免使用字符串拼接 SQL 语句,改为使用 PreparedStatement 来执行 SQL 语句。 2. 避免多次调用同一个方法,可以将其结果保存到变量中,然后重复使用。 3. 减少嵌套的 if 语句,可以将条件合并为一个复合条件。 4. 可以使用常量或枚举类型来替换硬编码的字符串常量。 优化后的代码如下: ``` if (lotNo.equals(resultLotNo)) { FindProcessCountByLotResult processCount = findProcessCountByLotResult; String deptCode = processCount.getDeptCode(); Integer currentStationNum = processCount.getProUnit(); if (currentStationNum == 0) { currentStationNum = processCount.getBackUnit(); } if ((deptCode.equals(Constants.VRS_CODE) && type.equals(Constants.VRS_TYPE)) || (deptCode.equals(Constants.ElectricalMeasurement_CODE) && type.equals(Constants.ElectricalMeasurement_TYPE))) { Integer planQuan = processCount.getPlanQuan(); String updateSql = "update lot_number set finished = '1', current_station_num = ?, plan_quan = ?, other_finished = 0 WHERE lot_no = ? AND type = ?"; PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(updateSql); ps.setInt(1, currentStationNum); ps.setInt(2, planQuan); ps.setString(3, lotNo); ps.setString(4, type); ps.executeUpdate(); KafkaUtils.sendMsg(msg); break; } } ``` 在这个优化后的代码中,我们将 SQL 语句改为使用 PreparedStatement,使用变量保存了多次调用的方法的结果,并将条件合并为一个复合条件,使用常量或枚举类型替换了硬编码的字符串常量。
阅读全文

相关推荐

数据库连接信息 dsn = ( “(DESCRIPTION=” “(ADDRESS_LIST=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=10.10.164.60)(PORT=1521)))” “(CONNECT_DATA=(SERVICE_NAME=YMSDB01)))” ) username = ‘acme’ password = ‘acme’ oracledb.init_oracle_client(lib_dir=r"C:\Users\Q06412\Downloads\instantclient-basic-windows.x64-21.17.0.0.0dbru\instantclient_21_17") connection = oracledb.connect(user=username, password=password, dsn=dsn) try: cursor = connection.cursor() sql_query = “”" select * FROM ACME.DRB_DATA “”" cursor.execute(sql_query) results = cursor.fetchall() drbdata = pd.DataFrame(results, columns=columns) site_columns = [f’SITE{i}_VAL’ for i in range(1, 26)] melted_data = drbdata.melt( id_vars=[‘DRB_ID’,‘PARAMETER_MAPPING’, ‘LOTNO’, ‘WAFER_NO’, ‘MEASURE_TIME’, ‘WAFER_TYPE’], value_vars=site_columns, var_name=‘SITE’, value_name=‘VALUE’) melted_data[‘VALUE’] = melted_data[‘VALUE’].astype(float) melted_data = melted_data.dropna(subset=[‘VALUE’]) grouped = melted_data.groupby(‘DRB_ID’) #drbid和lotno应该是一一对应的关系 for DRB_ID, lot_group in grouped: for param in lot_group[‘PARAMETER_MAPPING’].unique(): param_data = lot_group[lot_group[‘PARAMETER_MAPPING’] == param].copy() conditions = [ param_data[‘WAFER_TYPE’] == ‘DRB_WAFER’, param_data[‘WAFER_TYPE’] == ‘NONE_DRB_WAFER’ ] choices = [ param_data[‘LOTNO’].astype(str) + ‘-’ + param_data[‘WAFER_NO’].astype(str), param_data[‘LOTNO’].astype(str) + ‘-’ + param_data[‘WAFER_NO’].astype(str) ] tick_labels = np.select(conditions, choices, default=param_data[‘WAFER_TYPE’].astype(str) + ‘-’ + param_data[‘WAFER_NO’].astype(str)) 将标签添加到数据中并按标签分组 param_data[‘x_label’] = tick_labels sorted_data = param_data.sort_values(‘MEASURE_TIME’).copy() grouped_by_label = sorted_data.groupby(‘x_label’, sort=False) 同时过滤空分组 filtered_groups = [(name, group) for name, group in grouped_by_label if not group[‘VALUE’].empty] labels = [name for name, _ in filtered_groups] data = [group[‘VALUE’].values for _, group in filtered_groups] 创建绘图 plt.figure(figsize=(20, 10)) boxplot = plt.boxplot( data, tick_labels=labels, patch_artist=True, # 必须开启才能填充颜色 ) 设置图表属性 plt.title(f"DRB_ID: {DRB_ID} - Parameter: {param}") plt.xticks(rotation=90) plt.grid(True) #保存结果 datasave = f"H:/DRB/{DRB_ID}" if not os.path.exists(datasave): os.makedirs(datasave) box_save_dir = f"H:/DRB/{DRB_ID}/{param}.png" plt.savefig(box_save_dir, bbox_inches=‘tight’,dpi=300) plt.close() box_dir = f"H:/DRB/{DRB_ID}" prs = Presentation() slide_layout = prs.slide_layouts[6] # 空白版式 try: box_images = sorted( [os.path.join(box_dir, f) for f in os.listdir(box_dir) if f.endswith((‘.png’, ‘.jpg’, ‘.jpeg’))]) except FileExistsError: raise Exception(f"目录不存在:{box_dir}") total_pages = len(box_images) // 4 + 1 for page in range(total_pages): slide = prs.slides.add_slide(slide_layout) _add_images_to_slide( slide, box_images[page * 4: (page + 1) * 4], left_start=Inches(1.0), top_start=Inches(0.6), ) output_path = “H:/DRB” os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True) if not os.path.exists(output_path): os.makedirs(output_path) prs.save(f"{output_path}/{DRB_ID}.pptx") #确认路径中是否包含{DRB_ID}.pptx,如果包含则update status=1 if contains_file(output_path, f"{DRB_ID}.pptx"): try: dsn = ( “(DESCRIPTION=” “(ADDRESS_LIST=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=10.10.164.60)(PORT=1521)))” “(CONNECT_DATA=(SERVICE_NAME=YMSDB01)))” ) username = ‘acme’ password = ‘acme’ oracledb.init_oracle_client( lib_dir=r"C:\Users\Q06412\Downloads\instantclient-basic-windows.x64-21.17.0.0.0dbru\instantclient_21_17") connection2 = oracledb.connect(user=username, password=password, dsn=dsn) cursor = connection2.cursor() sql_query = """ update DRB_INFO_CONFIG set status = :1 where DRB_ID = :2 """ cursor.execute(sql_query, (1, f"{DRB_ID}")) connection2.commit() finally: if ‘connection2’ in locals(): connection2.close() except Exception as e: print(e) finally: cursor.close() connection.close() oracledb.exceptions.InterfaceError: DPY-1001: not connected to database

for DRB_ID, lot_group in grouped: # 遍历每个参数 for param in lot_group['PARAMETER_MAPPING'].unique(): param_data = lot_group[lot_group['PARAMETER_MAPPING'] == param].copy() # 新增计算部分 overall_mean = param_data['VALUE'].mean() overall_std = param_data['VALUE'].std() upper_bound = overall_mean + 3 * overall_std lower_bound = overall_mean - 3 * overall_std # 生成坐标标签和颜色 # x_labels = [] conditions = [ param_data['WAFER_TYPE'] == 'DRB_WAFER', param_data['WAFER_TYPE'] == 'NONE_DRB_WAFER' ] choices = [ param_data['LOTNO'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str), param_data['LOTNO'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str) ] tick_labels = np.select(conditions, choices, default=param_data['WAFER_TYPE'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str)) # 将标签添加到数据中并按标签分组 param_data['x_label'] = tick_labels sorted_data = param_data.sort_values('MEASURE_TIME').copy() grouped_by_label = sorted_data.groupby('x_label', sort=False) labels = list(grouped_by_label.groups.keys()) data = [group['VALUE'].values for name, group in grouped_by_label if not group['VALUE'].empty] # 创建绘图 plt.figure(figsize=(20, 10)) boxplot = plt.boxplot( data, tick_labels=labels, patch_artist=True ) # 设置颜色 COLOR_MAP = { 'DRB_WAFER': '#66CDAA', 'NONE_DRB_WAFER': '#FFDEAD', 'default': '#B0C4DE' } for i, (name, group) in enumerate(grouped_by_label): wafer_type = group['WAFER_TYPE'].iloc[0] color = COLOR_MAP.get(wafer_type, COLOR_MAP['default']) boxplot['boxes'][i].set_facecolor(color) #mean+-3sigma plt.axhline(y=overall_mean, color='r', linestyle='-', linewidth=1,label='Mean') plt.axhline(y=upper_bound, color='r', linestyle='-', linewidth=1,label='mean+3σ') plt.axhline(y=lower_bound, color='r', linestyle='-', linewidth=1,label='mean-3σ') # 设置图表属性 plt.title(f"DRB_ID: {DRB_ID} - Parameter: {param}") plt.xticks(rotation=90) plt.grid(True) plt.ylim(auto=True) # 确保y轴自适应 将每个组的data中的所有点标识在图上,并且按照wafertype颜色添加图例

WITH para AS ( -- ----找到pie维护的需要check什么参数的值--------- SELECT DISTINCT b.* ,a.FAB ,a.TEST_PROGRAM ,wp.WAT_PARAMETER_ID ,wp.NAME AS PARAMETER_NAME FROM (SELECT DISTINCT DRB_ID,PRODUCT_ID,LOT_ID, trim(STAGE) trim_stage,STATUS,CREATE_TIME, TRIM(REGEXP_SUBSTR(WAFER_ID,'[^,]+',1,LEVEL)) AS WAFER_ID FROM DRB_INFO_CONFIG dic WHERE STATUS = '0' CONNECT BY TRIM(REGEXP_SUBSTR(WAFER_ID,'[^,]+',1,LEVEL)) IS NOT NULL AND PRIOR WAFER_ID = WAFER_ID AND PRIOR PRODUCT_ID = PRODUCT_ID AND PRIOR DRB_ID = DRB_ID AND PRIOR LOT_ID = LOT_ID AND PRIOR DBMS_RANDOM.VALUE IS NOT NULL) b LEFT join ( SELECT DISTINCT FAB, PRODUCT_ID, PARAMETER_NAME, PARAMETER_MAPPING, LIMIT_FILE, TEST_PROGRAM, TRIM(REGEXP_SUBSTR(STAGE, '[^锛汸]+', 1, LEVEL)) AS STAGE_true FROM DRB_PARAMETER_MAPPING CONNECT BY LEVEL <= REGEXP_COUNT(STAGE, '锛汸') + 1 AND PRIOR PRODUCT_ID = PRODUCT_ID AND PRIOR FAB = FAB AND PRIOR TEST_PROGRAM = TEST_PROGRAM AND PRIOR PARAMETER_NAME = PARAMETER_NAME AND PRIOR SYS_GUID() IS NOT NULL ) a ON a.PRODUCT_ID = b.PRODUCT_ID AND a.STAGE_true = b.trim_stage LEFT JOIN WAT_PARAMETER wp ON a.PARAMETER_MAPPING = wp.NAME -- 对不对 ), -- -----------------查询是否有WAT数据,若有---------------------------- wat as( SELECT distinct l.LOTNO , b.trim_stage, concat(concat(substr(l.LOTNO,0,7),'-'),wwi.WAFER_NO) AS T_WAFER_ID, wwi.LOT_ID, WWI.WAFER_ID, WWI.WAFER_NO, WWI.TEST_PROGRAM, WWI.MEASURE_TIME FROM WAT_WAFER_INFO wwi LEFT JOIN LOT l ON wwi.LOT_ID = l.LOT_ID LEFT JOIN (SELECT DISTINCT DRB_ID,PRODUCT_ID,LOT_ID, trim(STAGE) trim_stage,STATUS,CREATE_TIME, TRIM(REGEXP_SUBSTR(WAFER_ID,'[^,]+',1,LEVEL)) AS WAFER_ID FROM DRB_INFO_CONFIG dic WHERE STATUS = '0' CONNECT BY TRIM(REGEXP_SUBSTR(WAFER_ID,'[^,]+',1,LEVEL)) IS NOT NULL AND PRIOR WAFER_ID = WAFER_ID AND PRIOR PRODUCT_ID = PRODUCT_ID AND PRIOR DRB_ID = DRB_ID AND PRIOR LOT_ID = LOT_ID AND PRIOR DBMS_RANDOM.VALUE IS NOT NULL) b ON b.LOT_ID = l.LOTNO WHERE wwi.LOT_ID IN ( -- 对应lotid “798360” SELECT DISTINCT LOT_ID FROM LOT WHERE -- 为什么要like,而不是一一对应 -- 取出DRBlot LOTNO IN (SELECT DISTINCT LOT_ID FROM DRB_INFO_CONFIG dic WHERE STATUS = '0') ) AND TRIM(concat(concat(substr(l.LOTNO,0,7),'-'),wwi.WAFER_NO)) IN ( SELECT DISTINCT TRIM(REGEXP_SUBSTR(WAFER_ID,'[^,]+',1,LEVEL)) FROM DRB_INFO_CONFIG dic WHERE STATUS = '0' CONNECT BY TRIM(REGEXP_SUBSTR(WAFER_ID,'[^,]+',1,LEVEL)) IS NOT NULL AND PRIOR WAFER_ID = WAFER_ID AND PRIOR DBMS_RANDOM.VALUE IS NOT NULL ) AND wwi.TEST_PROGRAM NOT LIKE '%M1%' AND wwi.TEST_PROGRAM NOT LIKE '%M4%' -- AND wwi.MEASURE_TIME > --大于DRB插入时间的lot order by wwi.measure_time DESC ) -- wat RAW data----------------- SELECT DISTINCT PTRO.* ,wws.* FROM ( SELECT para.FAB ,para.PRODUCT_ID ,p.PRODUCT_ID AS PRODUCT_NO ,wat.LOTNO ,wat.LOT_ID ,wat.trim_stage ,wat.T_WAFER_ID ,wat.WAFER_ID ,wat.WAFER_NO ,wat.TEST_PROGRAM ,wat.MEASURE_TIME ,para.DRB_ID ,para.STATUS ,para.CREATE_TIME ,para.TEST_PROGRAM ,para.WAT_PARAMETER_ID ,para.PARAMETER_NAME FROM wat LEFT JOIN para ON wat.LOTNO = para.LOT_ID AND wat.T_WAFER_ID = para.WAFER_ID AND wat.TRIM_STAGE = para.TRIM_STAGE --AND wat.TEST_PROGRAM = para.TEST_PROGRAM 暂时没法关联 WAT_PARAMETER_ID也没法关联 LEFT JOIN PRODUCT p ON para.PRODUCT_ID = p.NAME ) ptro LEFT JOIN WAT_WAFER_SUMMARY wws ON ptro.PRODUCT_NO = WWS.PRODUCT_ID AND ptro.LOT_ID = WWS.LOT_ID AND ptro.WAFER_ID = WWS.WAFER_ID AND ptro.WAT_PARAMETER_ID = WWS.WAT_PARAMETER_ID ; 报错

oracle实现:取LOTNO max_measure_time之前的五个不同wwi.LOT_ID作为bsl_lot_id,应该如何修改这段代码 SELECT measuretime.LOTNO--B004957 ,measuretime.PRODUCT_ID--0668A ,measuretime.PRODUCT_NO --123 ,measuretime.TRIM_STAGE ,measuretime.T_WAFER_ID--B004957-03 ,measuretime.LOT_ID--1708380 ,measuretime.WAFER_ID--6519598 6521374 ,measuretime.WAFER_NO--03 04 ,measuretime.TEST_PROGRAM--0668A_WATY ,measuretime.WAT_PARAMETER_ID --123 ,measuretime.PARAMETER_NAME --VTSAT_855PG_1_D020 ,measuretime.limit_file ,measuretime.max_MEASURE_TIME ,wwi.LOT_ID AS bsl_LOT_ID --1708380 ,wwi.WAFER_ID AS bsl_WAFER_ID--6519598 6521374 ,wwi.WAFER_NO AS bsl_WAFER_NO--03 04 ,wwi.MEASURE_TIME AS bsl_MEASURE_TIME ,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY measuretime.LOTNO ORDER BY wwi.MEASURE_TIME desc) AS rn FROM ( SELECT wat.LOTNO --B004957 ,wat.PRODUCT_ID --0668A ,p.PRODUCT_ID AS PRODUCT_NO --123 ,wat.TRIM_STAGE --WF_START ,wat.T_WAFER_ID --B004957-03 ,wat.LOT_ID --1708380 ,wat.WAFER_ID --6519598 6521374 ,wat.WAFER_NO --03 04 ,wat.TEST_PROGRAM --0668A_WATY ,PARA.WAT_PARAMETER_ID --123 ,PARA.PARAMETER_NAME --VTSAT_855PG_1_D020 ,PARA.limit_file ,MAX(wat.MEASURE_TIME) AS max_MEASURE_TIME --2025-03-07 FROM wat LEFT JOIN para on wat.TRIM_STAGE = para.STAGE_true AND wat.TEST_PROGRAM = para.TEST_PROGRAM AND wat.PRODUCT_ID = para.PRODUCT_ID LEFT JOIN PRODUCT p ON para.PRODUCT_ID = p.NAME --0668A GROUP BY wat.LOTNO --B004957 ,wat.PRODUCT_ID --0668A ,p.PRODUCT_ID --123 ,wat.TRIM_STAGE --WF_START ,wat.T_WAFER_ID --B004957-03 ,wat.LOT_ID --1708380 ,wat.WAFER_ID --6519598 6521374 ,wat.WAFER_NO --03 04 ,wat.TEST_PROGRAM --0668A_WATY ,PARA.WAT_PARAMETER_ID --123 ,PARA.PARAMETER_NAME --VTSAT_855PG_1_D020 ,PARA.limit_file HAVING PARA.PARAMETER_NAME='SRAM0015' ) measuretime LEFT JOIN WAT_WAFER_INFO wwi -- --------确认关联条件 参数 ON measuretime.max_MEASURE_TIME > wwi.MEASURE_TIME AND measuretime.TEST_PROGRAM = WWI.TEST_PROGRAM WHERE wwi.TEST_PROGRAM NOT LIKE '%M1%' AND wwi.TEST_PROGRAM NOT LIKE '%M4%' ORDER BY wwi.MEASURE_TIME desc

oracle实现:取LOTNO max_measure_time之前的五个不同wwi.LOT_ID作为bsl_lot_id,并要取出bsl_lot_id对应的若干个bsl_wafer_id,如不足五条记录或完全重复数据,则取出不足五条数据即可。应该如何修改这段代码 SELECT measuretime.LOTNO–B004957 ,measuretime.PRODUCT_ID–0668A ,measuretime.PRODUCT_NO --123 ,measuretime.TRIM_STAGE ,measuretime.T_WAFER_ID–B004957-03 ,measuretime.LOT_ID–1708380 ,measuretime.WAFER_ID–6519598 6521374 ,measuretime.WAFER_NO–03 04 ,measuretime.TEST_PROGRAM–0668A_WATY ,measuretime.WAT_PARAMETER_ID --123 ,measuretime.PARAMETER_NAME --VTSAT_855PG_1_D020 ,measuretime.limit_file ,measuretime.max_MEASURE_TIME ,wwi.LOT_ID AS bsl_LOT_ID --1708380 ,wwi.WAFER_ID AS bsl_WAFER_ID–6519598 6521374 ,wwi.WAFER_NO AS bsl_WAFER_NO–03 04 ,wwi.MEASURE_TIME AS bsl_MEASURE_TIME ,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY measuretime.LOTNO ORDER BY wwi.MEASURE_TIME desc) AS rn FROM ( SELECT wat.LOTNO --B004957 ,wat.PRODUCT_ID --0668A ,p.PRODUCT_ID AS PRODUCT_NO --123 ,wat.TRIM_STAGE --WF_START ,wat.T_WAFER_ID --B004957-03 ,wat.LOT_ID --1708380 ,wat.WAFER_ID --6519598 6521374 ,wat.WAFER_NO --03 04 ,wat.TEST_PROGRAM --0668A_WATY ,PARA.WAT_PARAMETER_ID --123 ,PARA.PARAMETER_NAME --VTSAT_855PG_1_D020 ,PARA.limit_file ,MAX(wat.MEASURE_TIME) AS max_MEASURE_TIME --2025-03-07 FROM wat LEFT JOIN para on wat.TRIM_STAGE = para.STAGE_true AND wat.TEST_PROGRAM = para.TEST_PROGRAM AND wat.PRODUCT_ID = para.PRODUCT_ID LEFT JOIN PRODUCT p ON para.PRODUCT_ID = p.NAME --0668A GROUP BY wat.LOTNO --B004957 ,wat.PRODUCT_ID --0668A ,p.PRODUCT_ID --123 ,wat.TRIM_STAGE --WF_START ,wat.T_WAFER_ID --B004957-03 ,wat.LOT_ID --1708380 ,wat.WAFER_ID --6519598 6521374 ,wat.WAFER_NO --03 04 ,wat.TEST_PROGRAM --0668A_WATY ,PARA.WAT_PARAMETER_ID --123 ,PARA.PARAMETER_NAME --VTSAT_855PG_1_D020 ,PARA.limit_file HAVING PARA.PARAMETER_NAME=‘SRAM0015’ ) measuretime LEFT JOIN WAT_WAFER_INFO wwi – --------确认关联条件 参数 ON measuretime.max_MEASURE_TIME > wwi.MEASURE_TIME AND measuretime.TEST_PROGRAM = WWI.TEST_PROGRAM WHERE wwi.TEST_PROGRAM NOT LIKE ‘%M1%’ AND wwi.TEST_PROGRAM NOT LIKE ‘%M4%’ ORDER BY wwi.MEASURE_TIME desc

import oracledb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 数据库连接信息 dsn = ( "(DESCRIPTION=" "(ADDRESS_LIST=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=10.10.164.60)(PORT=1521)))" "(CONNECT_DATA=(SERVICE_NAME=YMSDB01)))" ) username = 'acme' password = 'acme' oracledb.init_oracle_client(lib_dir=r"C:\Users\Q06412\Downloads\instantclient-basic-windows.x64-21.17.0.0.0dbru\instantclient_21_17") # 创建连接 connection = oracledb.connect(user=username, password=password, dsn=dsn) try: # 创建一个游标 cursor = connection.cursor() # SQL 查询语句 sql_query = """ select WAFER_TYPE, LOTNO, T_WAFER_ID,WAFER_NO, MEASURE_TIME, PARAMETER_MAPPING, RANGE_INDEX, SITE_COUNT, AVERAGE, MAX_VAL,MIN_VAL, STD_DEV, SITE1_VAL, SITE2_VAL, SITE3_VAL, SITE4_VAL, SITE5_VAL, SITE6_VAL, SITE7_VAL, SITE8_VAL, SITE9_VAL, SITE10_VAL, SITE11_VAL, SITE12_VAL, SITE13_VAL, SITE14_VAL, SITE15_VAL, SITE16_VAL, SITE17_VAL, SITE18_VAL, SITE19_VAL, SITE20_VAL, SITE21_VAL, SITE22_VAL, SITE23_VAL, SITE24_VAL, SITE25_VAL FROM ACME.DRB_DATA """ # 执行查询 cursor.execute(sql_query) # 获取所有结果 results = cursor.fetchall() columns = [ 'WAFER_TYPE', 'LOTNO', 'T_WAFER_ID', 'WAFER_NO', 'MEASURE_TIME', 'PARAMETER_MAPPING', 'RANGE_INDEX' , 'SITE_COUNT', 'AVERAGE','MAX_VAL','MIN_VAL', 'STD_DEV', 'SITE1_VAL', 'SITE2_VAL', 'SITE3_VAL', 'SITE4_VAL', 'SITE5_VAL', 'SITE6_VAL','SITE7_VAL', 'SITE8_VAL', 'SITE9_VAL', 'SITE10_VAL', 'SITE11_VAL', 'SITE12_VAL', 'SITE13_VAL', 'SITE14_VAL', 'SITE15_VAL', 'SITE16_VAL', 'SITE17_VAL', 'SITE18_VAL', 'SITE19_VAL', 'SITE20_VAL', 'SITE21_VAL', 'SITE22_VAL', 'SITE23_VAL', 'SITE24_VAL', 'SITE25_VAL' ] drbdata = pd.DataFrame(results, columns=columns) data_sorted = drbdata.sort_values(by='MEASURE_TIME') data_sorted['LOT_WAFER'] = data_sorted['LOTNO']+'-'+data_sorted['WAFER_NO'].astype(str) site_columns = [f'SITE{i}_VAL' for i in range(1, 26)] # 宽表转长表 不需要考虑测了多少site,直接按wafer、para分组计算统计量 melted_data = data_sorted.melt( id_vars=['PARAMETER_MAPPING', 'LOT_WAFER', 'WAFER_TYPE'], value_vars=site_columns, var_name='SITE', value_name='VALUE' ) def plot_parameter_boxplots(parameter): # 筛选特定参数的数据 subset = melted_data[melted_data['PARAMETER_MAPPING'] == parameter] # 创建画布 plt.figure(figsize=(15, 6)) # 定义颜色映射规则 palette = { 'DRB_WAFER': '#00FF00', 'NONE_DRB_WAFER': '#FFFF00' } # 绘制箱线图 sns.boxplot( x='LOT_WAFER', y='VALUE', hue='WAFER_TYPE', data=subset, palette=palette, dodge=False # 确保同一T_WAFER_ID不分离显示 ) # 美化图表 plt.title(f'{parameter} - 按晶圆ID分布') plt.xlabel('') plt.ylabel('value') plt.xticks(rotation=45) plt.legend(title='WAFER_TYPE') plt.tight_layout() plt.show() # 遍历所有参数生成图表 for param in melted_data['PARAMETER_MAPPING'].unique(): plot_parameter_boxplots(param) except Exception as e: print(e) finally: # 关闭游标和连接 cursor.close() connection.close() 报错:local variable 'boxprops' referenced before assignment

columns = [ ‘DRB_ID’, ‘WAFER_TYPE’, ‘LOTNO’, ‘WAFER_NO’, ‘MEASURE_TIME’, ‘PARAMETER_MAPPING’, ‘RANGE_INDEX’ , ‘SITE_COUNT’, ‘AVERAGE’,‘MAX_VAL’,‘MIN_VAL’, ‘STD_DEV’, ‘SITE1_VAL’, ‘SITE2_VAL’, ‘SITE3_VAL’, ‘SITE4_VAL’, ‘SITE5_VAL’, ‘SITE6_VAL’,‘SITE7_VAL’, ‘SITE8_VAL’, ‘SITE9_VAL’, ‘SITE10_VAL’, ‘SITE11_VAL’, ‘SITE12_VAL’, ‘SITE13_VAL’, ‘SITE14_VAL’, ‘SITE15_VAL’, ‘SITE16_VAL’, ‘SITE17_VAL’, ‘SITE18_VAL’, ‘SITE19_VAL’, ‘SITE20_VAL’, ‘SITE21_VAL’, ‘SITE22_VAL’, ‘SITE23_VAL’, ‘SITE24_VAL’, ‘SITE25_VAL’ ] drbdata = pd.DataFrame(results, columns=columns) site_columns = [f'SITE{i}_VAL' for i in range(1, 26)] # 宽表转长表 不需要考虑测了多少site,直接按wafer、para分组计算统计量 melted_data = drbdata.melt( id_vars=['DRB_ID','PARAMETER_MAPPING', 'LOTNO', 'WAFER_NO', 'MEASURE_TIME', 'WAFER_TYPE'], value_vars=site_columns, var_name='SITE', value_name='VALUE') melted_data['VALUE'] = melted_data['VALUE'].astype(float) melted_data = melted_data.dropna(subset=['VALUE']) grouped = melted_data.groupby('LOTNO') for LOTNO, lot_group in grouped: # 遍历每个参数 for param in lot_group['PARAMETER_MAPPING'].unique(): param_data = lot_group[lot_group['PARAMETER_MAPPING'] == param] # 生成坐标标签和颜色 # x_labels = [] conditions = [ param_data['WAFER_TYPE'] == 'DRB_WAFER', param_data['WAFER_TYPE'] == 'NONE_DRB_WAFER' ] choices = [ param_data['LOTNO'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str), param_data['LOTNO'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str) ] tick_labels = np.select(conditions, choices, default=param_data['WAFER_TYPE'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str)) # 将标签添加到数据中并按标签分组 param_data['x_label'] = tick_labels sorted_data = param_data.sort_values('MEASURE_TIME').copy() grouped_by_label = sorted_data.groupby('x_label', sort=False) labels = list(grouped_by_label.groups.keys()) data = [group['VALUE'].values for name, group in grouped_by_label if not group['VALUE'].empty] # data = [] # labels = [] # for name, group in grouped_by_label: # if not group['VALUE'].empty: # 跳过空数据组 # data.append(group['VALUE'].values) # labels.append(name) # 创建绘图 plt.figure(figsize=(20, 10)) boxplot = plt.boxplot( data, tick_labels=labels, patch_artist=True ) # 设置颜色 COLOR_MAP = { 'DRB_WAFER': '#00FF00', 'NONE_DRB_WAFER': '#FFFF00', 'default': '#0000FF' } for i, (name, group) in enumerate(grouped_by_label): wafer_type = group['WAFER_TYPE'].iloc[0] color = COLOR_MAP.get(wafer_type, COLOR_MAP['default']) boxplot['boxes'][i].set_facecolor(color) # 设置图表属性 plt.title(f"LOTNO: {LOTNO} - Parameter: {param}") plt.xticks(rotation=90) plt.grid(True) plt.show() 在每一次遍历lotno及parameter时,计算boxplot的所有box值的mean及mean+-3sigma并在图上用红色线标注出来,y轴自适应

遍历每个参数 for param in melted_data['PARAMETER_MAPPING'].unique(): param_data = melted_data[melted_data['PARAMETER_MAPPING'] == param].copy() # 生成坐标标签和颜色 conditions = [ param_data['WAFER_TYPE'] == 'DRB_WAFER', param_data['WAFER_TYPE'] == 'NONE_DRB_WAFER' ] choices = [ param_data['LOTNO'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str), param_data['LOTNO'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str) ] tick_labels = np.select(conditions, choices, default=param_data['WAFER_TYPE'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str)) # 将标签添加到数据中并按标签分组 param_data['x_label'] = tick_labels sorted_data = param_data.sort_values( by=['MEASURE_TIME', 'x_label', 'WAFER_NO'], # 多列排序列表 ascending=[True, True, True] # 对应列的排序方式(默认True可省略) ).copy() grouped_by_label = sorted_data.groupby('x_label', sort=False) # 同时过滤空分组 filtered_groups = [(name, group) for name, group in grouped_by_label if not group['VALUE'].empty] labels = [name for name, _ in filtered_groups] data = [group['VALUE'].values for _, group in filtered_groups] # 创建绘图 plt.figure(figsize=(20, 10)) boxplot = plt.boxplot( data, labels=labels, patch_artist=True # 必须开启才能填充颜色 ) # 绘制散点(保持颜色同步) x = np.random.normal(i + 1, 0.04, size=len(group['VALUE'])) plt.scatter(x, group['VALUE'], alpha=0.5, edgecolor=scatter_color, # 散点边缘色 facecolor=scatter_color, # 散点填充色 linewidths=0.8, zorder=3) #设置高于箱线图的层级) 只过滤掉default=param_data['WAFER_TYPE'].astype(str) + '-' + param_data['WAFER_NO'].astype(str)该label 8倍sigma以外的点

最新推荐

recommend-type

新能源车电机控制器:基于TI芯片的FOC算法源代码与实际应用

内容概要:本文详细介绍了基于TI芯片的FOC(场向量控制)算法在新能源车电机控制器中的应用。文章首先阐述了新能源车电机控制器的重要性及其对车辆性能的影响,接着深入探讨了FOC算法的工作原理,强调其在提高电机控制精度和能效方面的优势。随后,文章展示了完整的源代码资料,涵盖采样模块、CAN通信模块等多个关键部分,并指出这些代码不仅限于理论演示,而是来自实际量产的应用程序。此外,文中还特别提到代码遵循严格的规范,有助于读者理解和学习电机控制软件的最佳实践。 适合人群:从事新能源车研发的技术人员、电机控制工程师、嵌入式系统开发者以及对电机控制感兴趣的电子工程学生。 使用场景及目标:① 学习并掌握基于TI芯片的FOC算法的具体实现;② 理解电机控制器各模块的功能和交互方式;③ 提升实际项目开发能力,减少开发过程中遇到的问题。 其他说明:本文提供的源代码资料来源于早期已量产的新能源车控制器,因此具有较高的实用价值和参考意义。
recommend-type

中证500指数成分股历年调整名单2007至2023年 调入调出

中证500指数是中证指数有限公司开发的指数,样本空间内股票由全部A股中剔除沪深300指数成分股及总市值排名前300名的股票后,选取总市值排名靠前的500只股票组成,综合反映中国A股市场中一批中小市值公司的股票价格表现。包含字段:公告日期、变更日期、成份证券代码、成份证券简称、变动方式。各次调整日期:2006-12-26、2007-01-15、2007-06-01、2007-07-02、2007-12-10、2008-01-02、2008-06-04、2008-07-01、2008-12-15、2009-01-05、2009-05-05、2009-05-06、2009-06-15、2009-07-01、2009-08-10、2009-08-10。资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
recommend-type

基于28335的高精度旋变软解码技术及其应用 - 电机控制

内容概要:本文详细介绍了基于28335芯片实现的旋变软解码技术。该技术在0-360°范围内与TI方案相比,偏差极小(平均偏差最大为0.0009弧度),并且响应速度优于AD2S1205(解算器建立时间不超过5ms)。文中还讨论了信号解调方法,利用三角函数积化和差公式将旋变输出信号分解为高低频两部分,并通过锁相环和特殊设计的滤波器提高信号处理的精度和稳定性。最终,该技术在12位AD下能保证10-11位的精度。 适合人群:从事电机控制、自动化系统设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要高精度、快速响应的旋转变压器解码应用场景,如工业自动化、机器人技术和电动汽车等领域。目标是提供一种替代传统硬件解码方案的技术选择,提升系统的可靠性和性能。 阅读建议:读者可以通过本文深入了解旋变软解码的工作原理和技术细节,掌握其相对于现有解决方案的优势,从而更好地应用于实际项目中。
recommend-type

掌握XFireSpring整合技术:HELLOworld原代码使用教程

标题:“xfirespring整合使用原代码”中提到的“xfirespring”是指将XFire和Spring框架进行整合使用。XFire是一个基于SOAP的Web服务框架,而Spring是一个轻量级的Java/Java EE全功能栈的应用程序框架。在Web服务开发中,将XFire与Spring整合能够发挥两者的优势,例如Spring的依赖注入、事务管理等特性,与XFire的简洁的Web服务开发模型相结合。 描述:“xfirespring整合使用HELLOworld原代码”说明了在这个整合过程中实现了一个非常基本的Web服务示例,即“HELLOworld”。这通常意味着创建了一个能够返回"HELLO world"字符串作为响应的Web服务方法。这个简单的例子用来展示如何设置环境、编写服务类、定义Web服务接口以及部署和测试整合后的应用程序。 标签:“xfirespring”表明文档、代码示例或者讨论集中于XFire和Spring的整合技术。 文件列表中的“index.jsp”通常是一个Web应用程序的入口点,它可能用于提供一个用户界面,通过这个界面调用Web服务或者展示Web服务的调用结果。“WEB-INF”是Java Web应用中的一个特殊目录,它存放了应用服务器加载的Servlet类文件和相关的配置文件,例如web.xml。web.xml文件中定义了Web应用程序的配置信息,如Servlet映射、初始化参数、安全约束等。“META-INF”目录包含了元数据信息,这些信息通常由部署工具使用,用于描述应用的元数据,如manifest文件,它记录了归档文件中的包信息以及相关的依赖关系。 整合XFire和Spring框架,具体知识点可以分为以下几个部分: 1. XFire框架概述 XFire是一个开源的Web服务框架,它是基于SOAP协议的,提供了一种简化的方式来创建、部署和调用Web服务。XFire支持多种数据绑定,包括XML、JSON和Java数据对象等。开发人员可以使用注解或者基于XML的配置来定义服务接口和服务实现。 2. Spring框架概述 Spring是一个全面的企业应用开发框架,它提供了丰富的功能,包括但不限于依赖注入、面向切面编程(AOP)、数据访问/集成、消息传递、事务管理等。Spring的核心特性是依赖注入,通过依赖注入能够将应用程序的组件解耦合,从而提高应用程序的灵活性和可测试性。 3. XFire和Spring整合的目的 整合这两个框架的目的是为了利用各自的优势。XFire可以用来创建Web服务,而Spring可以管理这些Web服务的生命周期,提供企业级服务,如事务管理、安全性、数据访问等。整合后,开发者可以享受Spring的依赖注入、事务管理等企业级功能,同时利用XFire的简洁的Web服务开发模型。 4. XFire与Spring整合的基本步骤 整合的基本步骤可能包括添加必要的依赖到项目中,配置Spring的applicationContext.xml,以包括XFire特定的bean配置。比如,需要配置XFire的ServiceExporter和ServicePublisher beans,使得Spring可以管理XFire的Web服务。同时,需要定义服务接口以及服务实现类,并通过注解或者XML配置将其关联起来。 5. Web服务实现示例:“HELLOworld” 实现一个Web服务通常涉及到定义服务接口和服务实现类。服务接口定义了服务的方法,而服务实现类则提供了这些方法的具体实现。在XFire和Spring整合的上下文中,“HELLOworld”示例可能包含一个接口定义,比如`HelloWorldService`,和一个实现类`HelloWorldServiceImpl`,该类有一个`sayHello`方法返回"HELLO world"字符串。 6. 部署和测试 部署Web服务时,需要将应用程序打包成WAR文件,并部署到支持Servlet 2.3及以上版本的Web应用服务器上。部署后,可以通过客户端或浏览器测试Web服务的功能,例如通过访问XFire提供的服务描述页面(WSDL)来了解如何调用服务。 7. JSP与Web服务交互 如果在应用程序中使用了JSP页面,那么JSP可以用来作为用户与Web服务交互的界面。例如,JSP可以包含JavaScript代码来发送异步的AJAX请求到Web服务,并展示返回的结果给用户。在这个过程中,JSP页面可能使用XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API与Web服务进行通信。 8. 项目配置文件说明 项目配置文件如web.xml和applicationContext.xml分别在Web应用和服务配置中扮演关键角色。web.xml负责定义Web组件,比如Servlet、过滤器和监听器,而applicationContext.xml则负责定义Spring容器中的bean,包括数据源、事务管理器、业务逻辑组件和服务访问器等。 总之,通过上述整合使用原代码的知识点,可以深入理解XFire与Spring框架的结合使用,以及如何开发和部署基本的Web服务。这些技术知识有助于进行更高层次的Web服务开发,以及在复杂的IT环境中灵活运用各种框架和工具。
recommend-type

【Unity2018汉化大揭秘】:一步到位优化中文用户体验

# 摘要 本论文详细介绍了Unity2018汉化项目的实施过程,从理论准备到实践步骤,再到后期的测试与优化,最终分享了汉化经验和心得。首先,强调了汉化项目对于用户体验提升和产品国际化的重要性,并分析了汉化资源的分类、识别与管理方法。接着,详细阐述了汉化工具的选择、脚本编写、资源手动调整等实践步骤,以及汉化质量测试、体验优化和项目维护更新的重要性。论文最后通过案例研究,分析了汉化中的挑战和应对策略,并预测了汉化技术未来的发展方向。整个汉化过程不仅涉及技术层面的操作,还包含了深入的理论研究和实践心得分享,对提升汉化项目的效率和质量具有指导意义。 # 关键字 Unity汉化;用户体验;国际化;资源
recommend-type

iPhone

<think>我们注意到用户意图不明确,但提到了“照片提取”和“其他功能帮助”。因此,我们需要通过搜索来获取关于iPhone照片提取的常见方法以及其他可能的功能帮助。由于用户问题比较宽泛,我们将重点放在照片提取上,因为这是明确提到的关键词。同时,我们也会考虑一些其他常用功能的帮助。首先,针对照片提取,可能涉及从iPhone导出照片、从备份中提取照片、或者从损坏的设备中恢复照片等。我们将搜索这些方面的信息。其次,关于其他功能帮助,我们可以提供一些常见问题的快速指南,如电池优化、屏幕时间管理等。根据要求,我们需要将答案组织为多个方法或步骤,并在每个步骤间换行。同时,避免使用第一人称和步骤词汇。由于
recommend-type

驾校一点通软件:提升驾驶证考试通过率

标题“驾校一点通”指向的是一款专门为学员考取驾驶证提供帮助的软件,该软件强调其辅助性质,旨在为学员提供便捷的学习方式和复习资料。从描述中可以推断出,“驾校一点通”是一个与驾驶考试相关的应用软件,这类软件一般包含驾驶理论学习、模拟考试、交通法规解释等内容。 文件标题中的“2007”这个年份标签很可能意味着软件的最初发布时间或版本更新年份,这说明了软件具有一定的历史背景和可能经过了多次更新,以适应不断变化的驾驶考试要求。 压缩包子文件的文件名称列表中,有以下几个文件类型值得关注: 1. images.dat:这个文件名表明,这是一个包含图像数据的文件,很可能包含了用于软件界面展示的图片,如各种标志、道路场景等图形。在驾照学习软件中,这类图片通常用于帮助用户认识和记忆不同交通标志、信号灯以及驾驶过程中需要注意的各种道路情况。 2. library.dat:这个文件名暗示它是一个包含了大量信息的库文件,可能包含了法规、驾驶知识、考试题库等数据。这类文件是提供给用户学习驾驶理论知识和准备科目一理论考试的重要资源。 3. 驾校一点通小型汽车专用.exe:这是一个可执行文件,是软件的主要安装程序。根据标题推测,这款软件主要是针对小型汽车驾照考试的学员设计的。通常,小型汽车(C1类驾照)需要学习包括车辆构造、基础驾驶技能、安全行车常识、交通法规等内容。 4. 使用说明.html:这个文件是软件使用说明的文档,通常以网页格式存在,用户可以通过浏览器阅读。使用说明应该会详细介绍软件的安装流程、功能介绍、如何使用软件的各种模块以及如何通过软件来帮助自己更好地准备考试。 综合以上信息,我们可以挖掘出以下几个相关知识点: - 软件类型:辅助学习软件,专门针对驾驶考试设计。 - 应用领域:主要用于帮助驾考学员准备理论和实践考试。 - 文件类型:包括图片文件(images.dat)、库文件(library.dat)、可执行文件(.exe)和网页格式的说明文件(.html)。 - 功能内容:可能包含交通法规知识学习、交通标志识别、驾驶理论学习、模拟考试、考试题库练习等功能。 - 版本信息:软件很可能最早发布于2007年,后续可能有多个版本更新。 - 用户群体:主要面向小型汽车驾照考生,即C1类驾照学员。 - 使用方式:用户需要将.exe安装文件进行安装,然后根据.html格式的使用说明来熟悉软件操作,从而利用images.dat和library.dat中的资源来辅助学习。 以上知识点为从给定文件信息中提炼出来的重点,这些内容对于了解“驾校一点通”这款软件的功能、作用、使用方法以及它的发展历史都有重要的指导意义。
recommend-type

【DFLauncher自动化教程】:简化游戏启动流程,让游戏体验更流畅

# 摘要 DFLauncher是一个功能丰富的游戏启动和管理平台,本论文将介绍其安装、基础使用、高级设置、社区互动以及插件开发等方面。通过对配置文件的解析、界面定制、自动化功能的实现、高级配置选项、安全性和性能监控的详细讨论,本文阐述了DFLauncher如何帮助用户更高效地管理和优化游戏环境。此外,本文还探讨了DFLauncher社区的资源分享、教育教程和插件开发等内容,
recommend-type

自适应卡尔曼滤波是什么意思

<think>嗯,用户这次想深入了解自适应卡尔曼滤波(AKF)的概念和原理。从对话历史看,用户之前研究过相机自动对焦系统的降噪技术,其中提到过自适应卡尔曼滤波的应用场景。用户可能是个工程师或研究者,正在探索信号处理在具体场景的实现细节。 用户提供的三篇参考文献很有价值:[1]是基础理论综述,[2]聚焦多传感器场景,[3]讨论噪声协方差自适应方法。需要特别注意相机AF系统的特殊需求——实时性要求高(每秒数十次对焦计算)、噪声环境复杂(机械振动/弱光干扰),这些在解释原理时要结合具体案例。 技术要点需要分层解析:先明确标准卡尔曼滤波的局限(固定噪声参数),再展开自适应机制。对于相机AF场景,重
recommend-type

EIA-CEA 861B标准深入解析:时间与EDID技术

EIA-CEA 861B标准是美国电子工业联盟(Electronic Industries Alliance, EIA)和消费电子协会(Consumer Electronics Association, CEA)联合制定的一个技术规范,该规范详细规定了视频显示设备和系统之间的通信协议,特别是关于视频显示设备的时间信息(timing)和扩展显示识别数据(Extended Display Identification Data,简称EDID)的结构与内容。 在视频显示技术领域,确保不同品牌、不同型号的显示设备之间能够正确交换信息是至关重要的,而这正是EIA-CEA 861B标准所解决的问题。它为制造商提供了一个统一的标准,以便设备能够互相识别和兼容。该标准对于确保设备能够正确配置分辨率、刷新率等参数至关重要。 ### 知识点详解 #### EIA-CEA 861B标准的历史和重要性 EIA-CEA 861B标准是随着数字视频接口(Digital Visual Interface,DVI)和后来的高带宽数字内容保护(High-bandwidth Digital Content Protection,HDCP)等技术的发展而出现的。该标准之所以重要,是因为它定义了电视、显示器和其他显示设备之间如何交互时间参数和显示能力信息。这有助于避免兼容性问题,并确保消费者能有较好的体验。 #### Timing信息 Timing信息指的是关于视频信号时序的信息,包括分辨率、水平频率、垂直频率、像素时钟频率等。这些参数决定了视频信号的同步性和刷新率。正确配置这些参数对于视频播放的稳定性和清晰度至关重要。EIA-CEA 861B标准规定了多种推荐的视频模式(如VESA标准模式)和特定的时序信息格式,使得设备制造商可以参照这些标准来设计产品。 #### EDID EDID是显示设备向计算机或其他视频源发送的数据结构,包含了关于显示设备能力的信息,如制造商、型号、支持的分辨率列表、支持的视频格式、屏幕尺寸等。这种信息交流机制允许视频源设备能够“了解”连接的显示设备,并自动设置最佳的输出分辨率和刷新率,实现即插即用(plug and play)功能。 EDID的结构包含了一系列的块(block),其中定义了包括基本显示参数、色彩特性、名称和序列号等在内的信息。该标准确保了这些信息能以一种标准的方式被传输和解释,从而简化了显示设置的过程。 #### EIA-CEA 861B标准的应用 EIA-CEA 861B标准不仅适用于DVI接口,还适用于HDMI(High-Definition Multimedia Interface)和DisplayPort等数字视频接口。这些接口技术都必须遵循EDID的通信协议,以保证设备间正确交换信息。由于标准的广泛采用,它已经成为现代视频信号传输和显示设备设计的基础。 #### EIA-CEA 861B标准的更新 随着技术的进步,EIA-CEA 861B标准也在不断地更新和修订。例如,随着4K分辨率和更高刷新率的显示技术的发展,该标准已经扩展以包括支持这些新技术的时序和EDID信息。任何显示设备制造商在设计新产品时,都必须考虑最新的EIA-CEA 861B标准,以确保兼容性。 #### 结论 EIA-CEA 861B标准是电子显示领域的一个重要规范,它详细定义了视频显示设备在通信时所使用的信号时序和设备信息的格式。该标准的存在,使得不同厂商生产的显示设备可以无缝连接和集成,极大地增强了用户体验。对于IT专业人士而言,了解和遵守EIA-CEA 861B标准是进行视频系统设计、故障诊断及设备兼容性测试的重要基础。