某课网课程中的python实现数据诊断工具，整合了获取数据各项指标的方法，添加了注释，有些未涉及的指标照着代码添加方法即可

动、步进、自动和回机械原点功能外，还具有模拟仿真、动态显示跟踪、Z轴自动对刀、断点记忆（程序跳段执行）和回转轴加工等特有的功能。
该系统可以与各种三维雕刻机、三维雕铣机一起使用。
适用于各种复杂模具加工、广告装潢、切割等行业。
1.1　软件特性该软件包括了下列功能。
l基本配置为三个运动轴，并可以进一步扩充。
l数控转台支持。
l自动加工。
完整支持ISO标准的G指令、HP绘图仪（HPPLT）格式和精雕加工（ENG）格式。
l手动功能。
既支持通过机床输入设备，如手持设备等操纵机床，也内嵌地支持通过计算机输入设备，如键盘、鼠标完成手动操作。
l增量进给功能。
方便用户精确设定进给量，且步长可灵活调整。
l用户数据输入（MDI）功能。
用户可以在线输入G指令并立即执行。
l高级加工指令。
只要简单输入几个参数，就可以完成铣底、勾边等功能。
l单步模式。
用户可以把要执行的加工任务设置为单步模式，从而为错误诊断和故障恢复提供了良好的支持。
l断点记忆、跳段执行等高级自动功能。
l保存/恢复工件原点功能。
l进给轴精确回机械原点（参考点）功能。
l自动对刀功能。
这些功能为用户加工提供了极大的方便。
进给倍率在线调整。
在加工过程中用户可以随时调整进给倍率。
最小到0，相l当于暂停加工；
最大到120%。
l高速平滑速度连接特性。
在一般的数控系统中，两条G指令之间的连接速度通常是一个固定的值（例如等于零或者某一个很小的值）。
在新版数控系统中，采用了独有的加工速度自适应预测算法。
该算法根据连接速度的大小、方向、最大加速度，以及前向预测功能，自适应地决定当前指令与下一条指令间的衔接速度。
不仅大大提高了加工效率（大约从30%到300%），而且改善了加工性能，消除了留在加工表面的速度振纹。
l三维模拟显示功能。
通过简单的操作可以从各个角度观察三维加工结果，从而可以更准确、更直观的对加工结果有所了解。
l仿真功能。
可以对加工程序进行快速仿真加工，可以在极短的时间内完成，同时检查加工程序是否出错，加工结果是否满意，并可以准确的计算出实际加工所需要的时间。
l强大、灵活的键盘支持。
新版本对键盘操作的支持非常强大。
满足了用户在操作过程中的需要。
l日志功能。
系统提供了功能强大的日志功能，帮助用户察看详细的加工信息和系统诊断。
l内置的加工文件管理器。
用户只要把加工程序文件保存到指定的目录，Ncstudio™就可以在一个内置的管理器中管理这些文件。
l内置的文件编辑器。
用户可以随时把加工文件调入编辑器内编辑、修改。
l文件加工信息。
通过仿真或者实际加工，文件加工信息窗口可以帮助用户统计文件执行时间、加工范围等重要信息。
lPCI总线运动控制卡。
收缩

原创Matlab的BP网络用于齿轮箱的故障诊断-BP_net.m做的一个比较简单BP网络应用于齿轮箱故障诊断的例子，跟大家分享以下

系统性能和产品质量要求的不断提高和成本效率的不断提高，技术过程的复杂性和自动化程度不断提高。
这一发展需要更多的系统安全性和可靠性。
今天，围绕自动系统设计的一个最关键的问题是系统的可靠性。
提高系统可靠性和可靠性的传统方法是提高单个系统组件（如传感器、执行器、控制器或计算机）的质量、可靠性和鲁棒性。
即使如此，也无法保证系统的无故障运行。
因此，过程监控和故障诊断正成为现代自动控制系统的组成部分，并且通常由立法机构规定。
自20世纪70年代初开始，基于模型的故障诊断技术得到了显著的发展。
在工业过程和自动控制系统中的大量成功应用证明了其在动态系统故障检测中的有效性。
如今，基于模型的故障诊断系统已完全集成到车辆控制系统、机器人、运输系统、电力系统、制造业公共关系中。

汽车电气系统故障诊断分析

认识基于以太网的现场总线系统PROFINET（工业以太网）；
网络技术基础；
配置库卡线路接口；
使用KSI-库卡服务接口；
在KRC4上安装PROFINET选项；
用WorkVisual进行工作；
将GSDML文件接入到WorkVisual中；
将KRC4配置为PROFINET控制器；
PROFINET模块的登录和注销（耦联）；
将KRC4配置为从属设备；
配置传输应用；
配置共享设备；
通过PROFIsafe激活安全；
诊断。

联想PC故障诊断解决方案测试脚本库为联想PC故障诊断解决方案的辅助测试工具。
本工具按照部件类别及故障现象进行分类，集成了常见故障的多种测试脚本，并针对每个脚本明确标注了测试脚本的用途、预估测试耗时及覆盖率等信息，协助工程师根据故障现象无需自行定义测试对象及测试脚本或择优选用合适的部件分类脚本,更方便的进行故障诊断及维修完成后的验机操作。
注意：本工具仅支持中文系统。

无监督学习是机器学习的一个重要分支，其在机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析、数据科学等领域有着重要地位。
本书阐述作者近年在无监督学习领域所取得的主要研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法、谱图聚类算法；
*后介绍了无监督学习在基因选择、疾病诊断中的应用。

车载诊断协议全

西储大学轴承数据库数据，使用的是12K驱动端轴承数据，共包括十种故障故障类型：正常、0.007滚动体、0.014滚动体、0.021滚动体、0.007内圈、0.014内圈、0.021内圈、0.007外圈、0.014外圈、0.021外圈。
每种故障包含四种转速。
非常适合做故障诊断的同学使用

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。