国疆智能科技偏光片异形双轴磨边机总工件数怎么清零

国疆智能科技偏光片异形双轴磨边机使用了两年总加工工作数量达到了14万次，如何能将总加工工作数量清零呢，

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7524744
• 你也可以参考下这篇文章：一种基于十字交叉线的用于三维重建的激光雷达制作
• 除此之外, 这篇博客: 最全面的贝叶斯机器学习入门教程中的 贝叶斯主义- 可能性隧道尽头的希望之光！ 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  贝叶斯定理不仅限于基于条件概率的定理。 贝叶斯定理的大多数例子都是基于临床测试的（下面的图片给出了很好的解释，所以尝试一个不同的例子！）
  
  memecenter.com

  以银行欺诈/贷款违约为例。 想象一下，您是一家银行的基金经理，并且对某个客户的信用度表示怀疑，该客户从银行那里借了很多钱。 现在您想知道客户是否会拖欠这笔贷款。 因此，作为本金检查，您可以查看客户的信用评分，以了解违约概率（PD）。 您会看到客户的PD为0.99。 因此，您得出结论，客户有99％的可能性拖欠贷款，哇，您感到震惊！ 放松……这还不是故事的结局，因为您需要从贝叶斯视角来看！
  
  现在，如果仔细观察，在当前情况下拖欠贷款的可能性与绿色突出显示的问题密切相关。 是的，他之前有多少次违约，违约的频率是多少？ 这也是该空间中要收集的最重要的数据。

  假设客户拥有良好的跟踪记录，并且由于某种原因，您的银行系统对他而言显示出很高的PD。 客户的背景调查显示，他拖欠贷款的可能性只有0.1％，即千分之一的机会。 因此，如果您减少数字，实际上将获得9％的违约机会！！ 哇，那还不错！
  
  但是，只要没有足够的数据作为支持，“贝叶斯”就存在偏差。 现在，试想一下，随着客户端上收集的更多数据，绿色的数量是否增加。 然后出现违约的可能性自然增加了，不是吗？

  因此，原则上，贝叶斯“陷阱”就是这样！ 所有闪光的不都是金子。 提出三个基本问题以获得正确的观点：

  1.黄金多久闪一次光？

  2.如果有闪光，那么金属变成黄金的机会是什么？

  3.尽管金属是黄金，仍然没有出现闪闪发光的机会？

  希望你掌握了它！ 如果您提供更多历史数据，则预测将发生变化！

• 您还可以看一下 金圣韬老师的数字图像处理实战课程中的 交通标志牌识别及基于光流的车速估计小节, 巩固相关知识点
  

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^