Ambari是一个基于web的工具，用于配置、管理和监视Hadoop集群，支持HDFS、MapReduce、Hive、HCatalog,、HBase、ZooKeeper、Kafka、Oozie、Pig、Sqoop和Spark等服务。
Ambari同样还提供了集群状况仪表盘，以友好的用户界面对它们的性能特性进行诊断。

数字全息显微术（DHM）是一种使用光学干涉图案来记录三维光场的技术，用于成像，传感和显微技术应用。
“无透镜”串联DHM是最简单的布置，不需要透镜，没有镜子，通常仅需要光源，样品和诸如CCD或CMOS像素阵列之类的数字成像器芯片。
尽管如此简单，但无透镜直列DHM能够在宽阔的视场上生成高分辨率图像，并允许研究人员记录光场的幅度和相位，并以数字方式重建形状，厚度，3D位置，速度，泡Kong或小颗粒的折射率和其他参数。
因此，将在线DHM与微流控技术，光流测速，低成本成像，即时诊断，单细胞跟踪，细胞流式细胞仪，计数，分选和芯片实验室相结合有很多潜在的机会技术。

国家临床版3.0手术操作编码（ICD-9-CM3）：1.主要编码2.附加编码3.合并后编码4.手术操作名称5.类别包含：介入治疗、手术、诊断性操作、治疗性操作6.录入选项包含：必选、选择性、中医必选

《EMC电磁兼容设计与测试案例分析(第2版)》以EMC：案例分析为主线，通过案例描述、分析来介绍产品设计中的EMC技术，向读者介绍产品设计过程中有关EMC：的实用设计技术与诊断技术，减少设计人员在产品的设计与：EM（：问题诊断中的误区。
书中所描述的EMC案例涉及结构、屏蔽与接地、滤波与抑制、电缆、布线、连接器与接口电路、旁路、去耦与储能、PCBLayout，以及器件、软件与频率抖动技术等各个方面。
,《EMC电磁兼容设计与测试案例分析(第2版)》是以实用为目的，以具有代表性的案例来说明复杂的原理，并尽量避免拖沓冗长的理论，可作为电子产品设计部门EMC方面必备的参考书，也可作为电子和电气工程师、EMC工程师、EMC顾问人员进行EMC培训的教材或参考资料。

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFaultDiagnosisofMachineswithUnlabeledData(深度卷积迁移学习网络：一种新的无标记机器故障智能诊断方法)雷亚国团队2018年文章。
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
此外，尽管一些机械可以获取有标签数据，但是由于数据分布的差异，用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标

matlab诊断系统声发射信号处理特征提取故障诊断小波包能量特征提取

电控单元诊断开发的技术规范

《广义共振解调故障诊断与安全工程：城轨交通篇》共分八章。
第1章“轨道交通大发展的时代”与第2章“轨道交通车辆的安全问题”与城轨交通的发展历史和当前形势接轨，搜集、调查了国际国内的若干素材。
在第3章，介绍了轨道车辆走行部常见故障。
第4章“轨道车辆走行部检测技术”。
第5章“广义共振故障诊断技术的物理学基础”，是本课题的基础理论介绍。
第6章“车载广义共振故障、共振解调诊断系统的结构”介绍了本课题的车载在线故障诊断的硬件系统构成与诊断系统的网络构成。
第7章“共振解调波形、频谱与故障诊断及机理分析”是本书的主题之一，介绍了轨道交通走行部转动部件常见故障的现象、诊断方法、诊断效果、故障机理、维修建议，介绍了基于故障机理分析而提出的若干新的诊断理论。
第8章“基于广义共振的非转动机械（构架）故障诊断方法论”是本书的主题之二，介绍了用广义共振理论解释轨道交通走行部的不转动部件发生故障的内因、外因，用所提出的“相对积”函数计算处理监测信息，实施裂纹故障的在线诊断等方法和验证、使用效果。
《广义共振解调故障诊断与安全工程：城轨交通篇》与《广义共振、共振解调故障诊断与安全工程铁路篇》同为广义共振、共振解调故障诊断与安全技术的应用实践总结，将该技术推广到了城市轨道交通领域，是不可多得的宝贵资料，可供广大轨道交通领域的技术人员学习和实践。

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。