《多级离心泵滚动轴承烧毁原因分析》对卧式多级离心泵所安装的圆锥滚子轴承烧毁原因进行了综合分析，指出因平衡管阻力损失过大，使平衡鼓不能正常工作，导致轴承负荷过大是轴承烧毁的主要原因。
多级泵滚子轴承毛病分析轴承间隙检查

CS231A课程项目：深度立体声匹配重新实现GC-Net我主要是重新实现GC-Net。
我实现了两个版本的GC-Net模型：一个带有掩码（损失被掩码），另一个不带掩码。
结果定性结果SceneFlow上的无遮罩版本，原始图像和预测样本：SceneFlow上的带遮罩版本，遮罩的地面真相，遮罩的预测和未遮罩的预测：在KITTI训练集上，要了解真实情况，掩盖的预测和未掩盖的预测：在KITTI测试集中，原始图像和预测样本：定量结果由于KITTI数据集非常稀疏，因而提供的groundtruths是带遮罩的，我首先实现并训练带遮罩的版本。
但是我发现一些预测非常模糊。
（我的口罩有点过多）。
虽然定性结果看起来不错，但是SceneFlow测试集上的定量结果不是很好。
至于KITTI，这不是令人满意的版本，因而我不提交。
并且由于时间和资源的限制，我不进行验证。
我在训

传统的等比例缩放技术，直接将图像整体缩放为目标尺寸，这样做通常会破坏图像内容的比例关系，因为会出现目标长宽比与源图像长宽比不一的情况，图像内容因此会遭到损失，另一方面如果目标尺寸较小而源图像的重要信息区域占整幅图像比例不大的情况下进行等比例缩放的结果是，图像信息同样会损失严重。
图像智能缩放算法不同于传统的缩放技术，该算法根据图像内容的分析得出图像重要信息的分布情况，然后尽可能保留重要信息的同时，对图像进行连续且单调的像素路径的移除或插入操作，最后在保证图像矩形格式不变的前提下，缩放生成满足目标图像尺寸。

在微信/QQ中进行推广的网页内容管控得越来越严格了，如果自己的域名被微信封了，用户打不开，会造成很大的流量损失和客户流失。
我们做推广的时候，需要对域名检测，判断能否被微信屏蔽了。
那么此时就要用到域名检测接口，实时检测域名的状态，查询域名能否被QQ/微信拦截，有异常及时通知，非常稳定，准确率高。
从而可以在短暂时间内调整过来，不影响网站运行和人员的运营。

针对用电过程中的盗电窃电问题，基于数据挖掘的思想提出了一种自动检测窃电行为的方法。
通过分析用户用电数据的特点，在循环神经网络（RNN）算法的基础上引入长短期记忆单元（LSTM），通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息，改善算法训练时的梯度消失现象。
将RNN网路改进为并行化网络，将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理，克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。
使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。
结果表明，在相同的时间复杂度下，相较于传统RNN网络，改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%，模型的交叉熵损失下降为0.253，AUC增长至0.871，算法的综合功能显著提升。

客户是公司最宝贵的资源，为了更好的发掘老客户的价值，并开发更多新客户，XX公司决定实施客户关系管理零碎。
希望通过这个零碎完成对客户基本信息、联系人信息、交往信息、客户服务信息的充分共享和规范化管理；
希望通过对销售机会、客户开发过程的追踪和记录，提高新客户的开发能力；
希望在客户将要流失时零碎及时预警，以便销售人员及时采取措施，降低损失。
并希望零碎提供相关报表，以便公司高层随时了解公司客户情况。
客户服务是一个涉及多个部门，存在一定流程的工作。
客户服务水平的高低决定着公司的核心竞争力。
该客户关系管理零碎应提供一个客户服务在线平台，使客户服务处理过程中相关人员可以在线完成服务的处理和记录工作。

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。