首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

带有木材和小枝的ACF -不显示在首页

ACF是Advanced Custom Fields的缩写,是一款WordPress插件,用于扩展和管理WordPress网站的自定义字段。

ACF的主要功能包括:

  1. 自定义字段管理:ACF允许用户创建和管理自定义字段,如文本框、文本区域、图像、文件、选择框等,以满足特定网站的需求。
  2. 管理字段组:ACF允许用户将相关的自定义字段组合成字段组,方便统一管理和使用。
  3. 显示字段值:ACF提供了简单的API,可以在主题文件中轻松地显示和获取自定义字段的值。
  4. 条件逻辑:ACF允许用户根据特定条件显示或隐藏字段,以实现更灵活的表单和内容管理。
  5. 扩展性:ACF支持插件和扩展,可以进一步增强其功能和灵活性。

ACF的优势包括:

  1. 简化网站开发:ACF使开发人员能够轻松地创建和管理自定义字段,减少了开发过程中的重复工作和代码量。
  2. 提高网站灵活性:ACF允许网站管理员根据需要自定义字段,使网站能够满足不同的需求。
  3. 提升用户体验:通过使用ACF创建自定义字段,可以为用户提供更好的内容展示和交互体验。

ACF的应用场景包括:

  1. 自定义文章类型:ACF可以用于创建自定义文章类型,并为这些文章类型添加自定义字段,以满足特定类型文章的需求。
  2. 主题开发:ACF可以用于主题开发,帮助开发人员创建和管理主题所需的自定义字段。
  3. 内容管理:ACF可以用于创建和管理网站的各种内容字段,如页面标题、副标题、作者信息等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址: 腾讯云并没有提供类似ACF的专门产品,但可以通过使用腾讯云的云服务器、对象存储、数据库等产品来搭建和托管WordPress网站,并在其中使用ACF插件。具体产品和介绍链接如下:

  1. 云服务器(CVM):https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 对象存储(COS):https://cloud.tencent.com/product/cos
  3. 云数据库MySQL版(CMQ):https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
  4. 云数据库MongoDB版(CMQ):https://cloud.tencent.com/product/cdb_mongodb
相关搜索:在带有ACF转发器的Wordpress中使用Twig引擎进行条件显示检查,以设置图像和视频轮播在带有js和php的wordpress上根据时区显示时间在React Native v0.46中隐藏和显示带有动画的视图。使用css和js在html中显示带有onClick事件的隐藏内容在带有iPhone X和更高版本的UIScrollView中,UIImage无法全屏显示是否在带有angular 5和typescript的选择框中显示枚举类型?如何使用带有by参数的pandas hist()函数在显示多个直方图时显示x和y标签?在react-native中隐藏和显示带有动画的createBottomTabNavigator选项卡是否在WooCommerce prodcut页中显示带有标签和值的自定义字段?在Android Studio中显示和隐藏带有碎片的工具栏中的菜单图标Python包(tensorflow)在pip列表和.__version__输出之间显示不匹配的版本我在laravel中输入了正确的密码,但它显示错误密码不匹配|密码和cpassword字段不匹配从当前用户Id中获取值以显示在带有flutter和firestore的提要中Ajax加载带有时间间隔和媒体的Json以在全屏页面上显示控制台在服务器、django和带有nginx的uwsgi上不显示打印消息在chrome和firefox中滚动带有溢出y和图像的div会使图像失真,但不会在safari中显示带有USB端口的条形码扫描仪在Windows 7和XP上显示错误字符我使用这个代码弹出一个带有取消和提交选项的文本字段,但键盘也在显示。我不想显示键盘正在显示( 'Figure id ='1001'...)在带有CSV和DateTime的超文本标记语言页面上使用Bokeh绘制图形作为输出尝试在outlook 2010中创建回复突出显示的电子邮件/打开带有静态文本和抄送电子邮件地址的电子邮件的按钮
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

自考运筹学计算题整理

线性模型图解法 单纯形表 201204 加权滑动平均 最小最大遗憾值 最佳订货批量全年最佳订货次数 决策树 最小枝杈树 西北角法 图解法 单纯形表 网络图 双线法 201304 加权平均数 最大最小决策标准...简单滑动 最小最大遗憾值 最佳订货批量全年最佳订货次数 最小枝杈树 供需平衡运输表 网络图 双线法 线性模型图解法 单纯形表 201510 指数平滑 最大最小决策标准 最优经济订货量全年最佳订货次数...201610 简单滑动 最小最大遗憾值 最佳订货批量全年最佳订货次数 最小枝杈树 西北角法 网络图 双线法 线性模型图解法 单纯形表 201704 加权平均数 最大最大决策标准 最佳订货批量全年最佳订货次数...西北角法 未来市场预测 盈亏平衡 最短路线 线性模型图解法 网络图/双线法 201804 加权平均数 最大最大决策标准 最佳订货批量全年最佳订货次数 西北角法 未来市场预测 盈亏平衡 最小枝杈树...根据折衷主义決策标准进行决策时 (1)折衷系数α=0.6\alpha =0.6α=0.6时最优方案是哪种? (2)折衷系数α\alphaα什么范围内取值时,S1为最优方案? ?

1.1K10

基于SSM+SpringBoot+Vue+ElmentUI实现公司案件管理系统

companys` VALUES ('1563f577da6f8c1d71867df636bd8205', '9132132276054094XG', '沭阳县金森源木业有限公司', '庞树贵', '0', '木材加工花卉销售...companys` VALUES ('821d9b447037119faac5202836c743f6', '91321322688343334T', '沭阳县青盛木业有限公司', '荣丽', '0', '木材加工花卉销售...companys` VALUES ('a5577b11737b4f5cb93c985dea8a81ca', '91321322793804067R', '沭阳县亚威木业有限公司', '陈得娟', '0', '木材加工花卉销售...companys` VALUES ('da72c749dc33d74ec2ebc315a4ebbb2b', '91321322704027420T', '沭阳县牡丹木业有限公司', '刘涛', '1', '木材加工花卉销售...companys` VALUES ('ecfdfb694cddef837a71de4ca6d86105', '913213225558031147', '沭阳县江南木业有限公司', '滕其宏', '1', '木材加工花卉销售

51750
  • 如何实现智能视觉测量系统-为什么原木智能检尺需要高精度3D相机

    2.物体姿态(朝向)是未知,不同姿态,2D图像中进行测量会影响测量结果。以一个圆形平面物体为例,垂直于相机视线摆放时图像中是一个圆,垂直摆放时是一个椭圆。...计算长直径短直径长度,得到长短直径长度之后,即可根据各个国家或地区检尺标准计算出每一根木材材积。...图中深绿色粗线为木材直径,它两个端点是人工用鼠标选取,右侧显示数字是其长度,为30.78cm。...与工业产线上规则物体相比不同,原木形状与表面是标准,横截面形状各异,而非标准圆或者椭圆,算法需要对各种形状木材都能准确地找到测量其直径,如下图所示。 4.木材破损。...智能检尺要达到这一标准,就需要保证每根木材测量误差超过4mm,平均误差超过3mm。

    61520

    基于图割算法木材表面缺陷图像分割

    改进后Grab Cut算法是迭代Graph Cuts,该方法虽然图像分割前也需要人工画定初始化矩形框,但操作相对简单,分割结果能够得到完整闭合缺陷区域边界,且不受木材表面缺陷类型、数量、尺寸缺陷形状影响...式(1)边界项可表示为: 式中: pq为相邻像素,边界项体现图像边界像素值连续性; N为4邻域或8邻域系统。...首先要对(1)能量函数公式来构造网络图,把表示带有非负边权无向图G= (V,E)作为图像,其中V为顶点集,与其相对应图像边集为像素点集P,E。...试验参数设定为距离参数β=0.1GMM更新迭代次数k=5。木材缺陷图像为512×512彩色图像。试验过程中,首先输入相同初始化矩形框。...改进后Grab Cut算法是迭代Graph Cuts,该方法虽然图像分割前也需要人工画定初始化矩形框,但操作相对简单,分割结果能够得到完整闭合缺陷区域边界,且不受木材表面缺陷类型、数量、尺寸缺陷形状影响

    65850

    激光雕刻机装上AI,混合材料T恤上都能雕出花,自动变换力度保证割破

    成品: 如果你按它说调整,打出来就很“拉垮”: 此外,它也能在具有混合材料手机壳、衣服等材料上进行图案激光辅助雕刻。...这也是它另一厉害之处,因为传统方法复合材料上进行激光雕刻需要把设计进行拆分边界对齐,很麻烦。 一路看下来,是不是觉得这个SensiCut还挺有用,怎么实现呢?...识别原理很简单: 利用散斑传感(speckle sensing)技术,将激光打向材料表面,上面的微小特征差异导致反射激光束光路微小偏差,从而反射到图像传感器成像为带有亮斑暗斑散斑图案。...纸质材料准确率最低,也是因为它太容易木材混淆了(硅胶皮革也容易混)。...角度影响最大木材,45%倾斜下材料平均检测准确率只有70.31%。这是因为天然木材细胞3D微观结构微观层面具有90°旋转对称性。

    65910

    时间序列平稳性检验方法(Python)

    ACF PACF 图。...非白噪声平稳时序: 正常平稳时序具体短期相关性特点,ACF图中相关性滞后1期以后降到0附近并保持2倍标准差内窄幅震荡,这是随机性很强平稳时序特征。...非平稳时序: ACF相关性下降非常缓慢,很很长滞后期里,自相关系数一直为正,随后又一直为负,显示出明显三角对称性,这是具有单调趋势非平稳序列典型特征。...单调性:ACF衰减到0速度很慢,而且可能一直为正,或一直为负,或先正后负,或先负后正。 周期性:ACF呈正弦波动规律。 平稳性:ACF衰减到0速度很快,并且十分靠近0,并控制2倍标准差内。...假设检验 自相关图判断时序是否平稳缺点是会带有主观色彩,所以一般还会通过假设检验量化方法进行验证,假设检验方法更为准确。

    1.5K10

    深度 | 拓扑数据分析TDA,有望打破人工智能黑箱神奇算法

    对于这个数据集,数据矩阵中行集合拓扑分析已经 [1] [2] 中进行了。 我们拓扑模型展示如下。 ? 上图表明,拓扑模型包括一个很长「树干」部分,然后分裂成两个「小枝」。...然而,下面「小枝存活率差得多,尖端节点几乎完全由无法存活患者组成。我们希望理解这种现象,看看数据中哪些特征与「小枝产生有关,从而了解变量 eventdeath 迥异行为。...比较 A 组 B 组着色情况时,我们发现其差异十分显著。A 组着色后,某个区域呈亮红色,而 B 组着色后相应区域呈亮蓝色。结果可见下图。左侧模型是 A 组着色,右侧模型是 B 组着色。 ?...组 I 组 II 颜色明显不同。组 I A 组中主要为红色,而在 B 组中主要为蓝色(小固相区域除外)。组 II 恰好相反, A 组中为蓝色, B 组中为红色。...我们也可以看到,C 组似乎是 B 组一个「较弱」形式,其中右上角蓝色区域面积较小,下面区域红色较弱。左侧「岛」上,C 组也显示出比 A 、B 组更强红色着色。

    2.6K130

    雅虎前端优化14准则

    显示(如果没有下载完的话) 6.将JS移植页面的底部 Move JS to the bottom 主要原因是脚本执行会阻塞并行下载阻塞其他元素IE中展示 7.避免使用CSS表达式 Avoid...是JSCSS从外部包含 Make JS and CSS external 可以减少HTML文档大小,同时增加脚本重用,但是会增加请求数 但是HomePage是一个例外,Homepage...中使用Inline PostOnload效果不错,yahoogoolgede 首页都这样处理了; 9.减少DNS查找 Reduce DNS lookups 一个典型DNS查询是20...c8897e-aee-4165acf0” If-Modified-Since: Thu, 07 Oct 2004 20:54:08 GMT 如果ETags匹配,就不能发送304码,对于服务器之间一个单独实体...ServerClient格式分别 如下: Apache: inode-size-timestamp IIS: Filetimestamp:ChangeNumber 对于服务器多余一台机器

    67620

    数据挖掘之时间序列分析

    纯随机序列 又叫白噪声序列,序列各项之间没有任何相关关系,序列进行完全无序随机波动。 白噪声序列是没有信息可提取平稳序列,可以终止分析。 平稳非白噪声序列 均值方差是常数。...(2)平稳性检验 如果时间序列某一常数附近波动且波动范围有限,即有常数均值常数方差,并且延迟k期序列变量自协方差自相关系数是相等,或者说延迟k期序列变量之间影响程度是一样,则称该时间序列为平稳序列...根据时序图自相关图特征做出判断图检验,该方法操作简单、应用广泛,缺点是带有主观性; 时序图检验:根据平稳时间序列均值方差都为常数性质,平稳序列时序图显示序列值始终一个常数附近随机波动,且波动范围有界...建模步骤: (1)计算自相关系数(ACF偏自相关系数(PACF) (2)ARMA模型识别,也叫模型定阶,由AR(p)模型、MA(q)模型ARMA(p,q)自相关系数偏自相关系数性质,选择合适模型...模型 ACF PACF ARIMA(p,d,0) 逐渐减小到零 p阶后减小到零 ARIMA(0,d,q) q阶后减小到零 逐渐减小到零 ARIMA(p,d,q) 逐渐减小到零 逐渐减小到零 d.

    2.4K20

    如何在时间序列预测中检测随机游走白噪声

    本文中,您将了解什么是白噪声随机游走,并探索经过验证统计技术来检测它们。 关于自相关简要说明 自相关涉及找到时间序列与其自身滞后版本之间相关性。...还有“严格”白噪声分布——它们序列相关性严格为 0。这与棕色/粉红色噪声或其他自然随机现象不同,其中存在弱序列相关但仍保持无记忆。 白噪声预测模型诊断中重要性 ?...例如,时间序列预测中,如果预测值实际值之间差异代表白噪声分布,您可以为自己工作做得很好而感到欣慰。 当残差显示任何模式时,无论是季节性、趋势还是非零均值,这表明仍有改进空间。...相比之下,如果残差是纯白噪声,则您将所选模型能力最大化。 换句话说,该算法设法捕获了目标的所有重要信号属性。剩下是无法归因于任何事物随机波动不一致数据点。...如果绘制时间序列一阶差分并且结果是白噪声,则它是随机游走。 带有漂移随机游走 对常规随机游走一个轻微修改是随机步骤添加一个称为漂移常数值: ?

    1.9K20

    必知必会——关于SQL中NOT IN优化

    开始之前,我们需要记住另外两个SQL细节: WHERE针对行测试条件,并且仅当此条件为TRUE时才让行通过(拒绝FALSEUNKNOWN)。...与SQL理解不同,SQL意味着NULL为“也许是煤炭,天然气或其他,或者什么都不是”。 因此,就我意图而言,NULL不可能是煤炭或木材,因此我希望IN返回A,并且我希望NOT IN返回A。...这将让IN返回FALSE或UNKNOWN房屋通过;因此,AB会如我所愿地通过。 “ NOT IN(子查询)”也会发生相同问题。让我们添加此表: ? 查询加热产生二氧化碳房屋: ?...我们可以EXPLAIN中进行检查;首先,我们有一个初始NOT IN,其中一个查询计划显示每个房屋执行一个子查询,并且每次都进行表扫描(这效率很低): ?...现在,这是重写查询,它们正确地使用了反联接,因此可以从我们新基于哈希联接算法中受益(版本8.0.18中引入了内联接,并在8.0.20中扩展为半联接,反联接外部联接): ?

    4.8K40

    用python做时间序列预测六:相关函数图、偏相关函数图、滞后图

    自相关函数(ACF)表达了时间序列n阶滞后序列之间相关性(考虑了中间时刻影响,比如t-3对t影响中,就同时考虑了t-2,t-1对t影响)。...ACF PACF 可视化 from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf from statsmodels.graphics.tsaplots import...如果ACF表现为长拖尾(如上左图),说明带有趋势,需要做差分。 如果ACF1阶滞后就截尾,则可能是过度差分了(差分会降低相关性)。...此时可以用前n个历史时刻值做自回归来预测当前值,关于n取值则可以参考PACF截尾处,假设上右图是差分后pacf图,第2个滞后阶数后(从第0开始,0阶滞后下就是原序列原序列相比,相关性为1)就骤然降到了相关性置信区间内...表示对于白噪声序列,95%自相关性落在这个置信区间内。 而这个置信区间就是上面acfpacf图中相关性区间了,也就是说如果滞后阶数与原序列相关性落在这个区间内,就表示不相关。

    4.5K41

    王石:危机时才考虑转型就晚了

    中国已经全球融为一体情况下,你不能还是从一个国家主义,一个民族主义,这样角度来看问题,你必须是国际主义,必须是真正全球化。...万科已经成了全球最大住宅开发商,我们消耗材料很主要一个当然里面有水泥、钢材、木材、水、电,以木材为例,我们知道朱镕基总理执政时候进行了一个政策,叫退耕还林,不允许中国这些森林进行砍伐,不但不能砍伐...但是中国还需要木材木材哪来?进口。中国木材砍伐了,砍伐亚马逊。...不仅仅是现在保护木材开始保护像水资源,两年前WWF签订保护雪豹,整个走上这样一条环保之路,可以这样说,中国是2007年公布了绿色建筑,也就是节能环保建筑标准叫绿色三星,2009年申请建筑绿色三星就有万科一家...但是,万科市场占有份额是多少,市场占有份额是3%。中国需要这样来减少木材使用,减少碳排放,如何来面对全球变暖这样一个课题,仅仅万科一家是不够

    53340

    R语言中时间序列分析模型:ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格|附代码数据

    通常在统计文献中,平稳性是指平稳时间序列满足三个条件弱平稳性:恒定均值,恒定方差自协方差函数仅取决于(ts)(取决于t或s)。另一方面,严格平稳性意味着时间序列概率分布不会随时间变化。...以下是Apple时间序列中一个示例: •左上方以对数苹果股票价格ACF表示,显示ACF缓慢下降(而不是下降)。该模型可能需要差分。...要在R中执行ACFPACF,以下代码: •对数ACFPACF acf.appl=acf(log.appl) pacf.appl=pacf(log.appl,main='PACF Apple',lag.max...但是,Minitab中,结果是相似的,因此对用户混淆较少。 诊断检查 该过程包括观察残差图及其ACFPACF图,并检查Ljung-Box结果。...因此,所选模型是Apple股票价格合适模型之一。 ARCH / GARCH模型 尽管残差ACFPACF没有明显滞后,但是残差时间序列图显示出一些波动性。

    1.1K20

    R语言中时间序列分析模型:ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格|附代码数据

    通常在统计文献中,平稳性是指平稳时间序列满足三个条件弱平稳性:恒定均值,恒定方差自协方差函数仅取决于(ts)(取决于t或s)。另一方面,严格平稳性意味着时间序列概率分布不会随时间变化。...以下是Apple时间序列中一个示例: •左上方以对数苹果股票价格ACF表示,显示ACF缓慢下降(而不是下降)。该模型可能需要差分。...要在R中执行ACFPACF,以下代码: •对数ACFPACF acf.appl=acf(log.appl) pacf.appl=pacf(log.appl,main='PACF Apple',lag.max...但是,Minitab中,结果是相似的,因此对用户混淆较少。 诊断检查 该过程包括观察残差图及其ACFPACF图,并检查Ljung-Box结果。...因此,所选模型是Apple股票价格合适模型之一。 ARCH / GARCH模型 尽管残差ACFPACF没有明显滞后,但是残差时间序列图显示出一些波动性。

    90110

    R语言中时间序列分析模型:ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格

    通常在统计文献中,平稳性是指平稳时间序列满足三个条件弱平稳性:恒定均值,恒定方差自协方差函数仅取决于(ts)(取决于t或s)。另一方面,严格平稳性意味着时间序列概率分布不会随时间变化。...以下是Apple时间序列中一个示例: •左上方以对数苹果股票价格ACF表示,显示ACF缓慢下降(而不是下降)。该模型可能需要差分。...要在R中执行ACFPACF,以下代码: •对数ACFPACF acf.appl=acf(log.appl)pacf.appl=pacf(log.appl,main='PACF Apple',lag.max...但是,Minitab中,结果是相似的,因此对用户混淆较少。 诊断检查 该过程包括观察残差图及其ACFPACF图,并检查Ljung-Box结果。...因此,所选模型是Apple股票价格合适模型之一。 ARCH / GARCH模型 尽管残差ACFPACF没有明显滞后,但是残差时间序列图显示出一些波动性。

    6.5K10

    时间序列分析模型:ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格

    通常在统计文献中,平稳性是指平稳时间序列满足三个条件弱平稳性:恒定均值,恒定方差自协方差函数仅取决于(ts)(取决于t或s)。另一方面,严格平稳性意味着时间序列概率分布不会随时间变化。...以下是Apple时间序列中一个示例: •左上方以对数苹果股票价格ACF表示,显示ACF缓慢下降(而不是下降)。该模型可能需要差分。...要在R中执行ACFPACF,以下代码: •对数ACFPACF acf.appl=acf(log.appl) pacf.appl=pacf(log.appl,main='PACF Apple',lag.max...但是,Minitab中,结果是相似的,因此对用户混淆较少。 诊断检查 该过程包括观察残差图及其ACFPACF图,并检查Ljung-Box结果。...因此,所选模型是Apple股票价格合适模型之一。 ARCH / GARCH模型 尽管残差ACFPACF没有明显滞后,但是残差时间序列图显示出一些波动性。

    3.1K30

    R语言中时间序列分析模型:ARIMA-ARCH GARCH模型分析股票价格

    通常在统计文献中,平稳性是指平稳时间序列满足三个条件弱平稳性:恒定均值,恒定方差自协方差函数仅取决于(ts)(取决于t或s)。另一方面,严格平稳性意味着时间序列概率分布不会随时间变化。...以下是Apple时间序列中一个示例: •左上方以对数苹果股票价格ACF表示,显示ACF缓慢下降(而不是下降)。该模型可能需要差分。...要在R中执行ACFPACF,以下代码: •对数ACFPACF acf.appl=acf(log.appl) pacf.appl=pacf(log.appl,main='PACF Apple',lag.max...但是,Minitab中,结果是相似的,因此对用户混淆较少。 诊断检查 该过程包括观察残差图及其ACFPACF图,并检查Ljung-Box结果。...因此,所选模型是Apple股票价格合适模型之一。 ARCH / GARCH模型 尽管残差ACFPACF没有明显滞后,但是残差时间序列图显示出一些波动性。

    1.4K20

    时间序列分析算法【R详解】

    重要推论 每年趋势显示旅客数量每年都在增加 七八月均值方差比其他月份要高很多 每个月平均值并不相同,但是方差差异很小。因此,可以看出具有很强周期性。,一个周期为12个月或更少。...AR模型ACFPACF: 通过计算证明可知: - ARACF为拖尾序列,即无论滞后期k取多大,ACF计算值均与其1到p阶滞后自相关函数有关。...很显然上面PACF图显示截尾于第二个滞后,这意味这是一个AR(2)过程。 MA模型ACFPACF: - MAACF为截尾序列,即当滞后期k>p时PACF=0现象。...这看起来有季节性,每一个周期超过12个月。 3. 数据方差逐年增加。 我们进行平稳性测试之前我们需要解决两个问题。第一,我们需要消除方差不齐。这里我们对这个序列做求对数。...我们在前面已经讨论了,我们现状准备序列去对数后差分上做回归,而不是直接在序列去对数后数据熵差分。让我们看一下差分后ACFPACF曲线吧。

    2.7K60

    NFC就在你身边

    今天办公室好几个人在用带有NFC功能手机给公交卡充值,只需几秒钟就可以完成充值,省去了以前去充值中心排队充值麻烦,其实NFC(Near FieldCommunication)其实这技术已经很早了,只是这两年随着物联网火热兴起...大概2003 年,当时 Philips 半导体 Sony 公司计划基于非接触式卡技术发展一种与之兼容无线通讯技术。...而在工业领域,也有很好应用 NFC参数化、诊断固件更新 NFC可以替换DIP开关、服务UART其他机电元件。器件中无源NFC接口IC允许NFC手机没有外部电源情况下读取写入数据。...· 节省成本:NFC互联标签IC成本低于典型DIP或旋转开关 · 更多参数:可以节省高达2 kB参数,而增加前面板空间 · 零功率操作:通过NFC场供电时,器件在编程读取期间几乎不用电源 ·...全密封设备:NFC可穿透塑料、玻璃木材,适用于具有高IP保护等级设备 零功率编程设备参数:NFC手机上应用就是用户界面,设置可通过简单点击传输到设备。

    2K60
    领券