开发人员专业技术丛书《Windows图形编程》WindowsGraphicsProgrammingWin32GDIandDirectDraw。
(美)FengYuan著英宇工作室译.揭示Windows系统体系结构和图形系统内部的数据结构.建立图形API窥视.检测GDI资源泄漏及强大的故障诊断技术.使用Win32GDI和DirectDrawAPI的专业技术.设备环境、坐标空间和变换、像素、直线、曲线和填充区域.位图、图像处理、字体、文本、增强元文件、打印等

神经网络故障诊断和数据预测的matlab程序；
故障诊断运用的是BP神经网络，数据预测运用的是RBF神经网络，已经程序测试，成功完美运行

使用jsp编写的医疗诊断系统，功能还是比较完善的，配置下环境就可以直接运行

增强应用在此项目中，您将应用在Azure性能课程中获得的技能来收集和显示有关应用程序的性能和运行状况数据。
这只是成功的一半；
另一半则是就数据做出明智的决定并自动执行修复任务。
您将使用云技术的组合，例如AzureKubernetes服务，VM规模集，应用程序见解，Azure日志分析和AzureRunbook，以展示您在诊断和纠正应用程序和基础结构问题方面的技能。
在这个项目中，您将被要求执行以下操作：在VMSS上设置ApplicationInsights监视，并在应用程序中实施监视以收集遥测数据为VMSS设置自动缩放设置一个Azure自动化帐户并创建RunBook以自动解决性能问题创建警报以触发AKS集群上的自动扩展并触发RunBook执行入门先决条件（在AzurePipelines下单击“免费启动”）安装Python的VSCode扩展（可选）

BSDL（boundaryscandescriptionlanguage）语言硬件...现在，BSDL语言已经正式成为IEEE1149.1标准文件的附件。
BSDL本身不是一种通用的硬件描述语言，但它可与软件工具结合起来用于测试生成、结果分析和故障诊断。

1、流形学习是一种非线性降维或数据可视化的方法，已经在图像处理如人脸图像,手写数字图像,语言处理方面取得了较好的效果，在机械故障诊断方面也有很好的效果；
2、资源包含轴承振动源数据和流行学习的Matlab程序。

基于动态时间规整的因果关系分析，用于非平稳故障过程的根本原因诊断

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

主成分分析(PrincipleComponentAnalysis,PCA)是最为常用的特征提取方法，被广泛应用到各领域，如图像处理、综合评价、语音识别、故障诊断等。
有关主成分分析法的例子，步骤，和代码，希望对大家有帮助

ISO14229为“道路车辆-统一诊断服务”，由以下部分组成：第1部分：规范和要求第2部分：会话层服务第3部分：关于CAN实施的统一诊断服务（UDSonCAN）第4部分：关于flexray实施的统一诊断服务（UDSonFR）第5部分：互联网协议实施的统一诊断服务（UDSonIP）第6部分：k-line实施上的统一诊断服务（UDSonK-Line）第7部分：本地互联网络实施的统一诊断服务（UDSonLIN）

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。