很多是在学习这门课程的时候做的笔记，也有部分是军队文职考试时候做的总结笔记，可帮助你快速掌握核心知识点。
加快复习速度。
梳理大脑中知识脉络，方便记忆。
最好自己理解看一遍，自己写一遍，工整的写下来。
物理部分是针对每个领域做的笔记，包括运动学、光学、热学、电磁学等等，已经包括了所有领域。
对每个领域的知识点做了很简洁的知识梳理和总结，更重要的是包括了特别容易做错，特别容易混肴的知识点总结。
方便记忆。

一、课程设计目的1．在实验机上设计实现机器指令及对应的微指令（微程序）并验证，从而进一步掌握微程序设计控制器的基本方法并了解指令系统与硬件结构的对应关系；
2．通过控制器的微程序设计，综合理解计算机组成原理课程的核心知识并进一步建立整机系统的概念；
3．培养综合实践及独立分析、解决问题的能力。
二、课程设计的任务针对COP2000实验仪，从详细了解该模型机的指令/微指令系统入手，以实现乘法和除法运算功能为应用目标，在COP2000的集成开发环境下，设计全新的指令系统并编写对应的微程序；
之后编写实现乘法和除法的程序进行设计的验证。

分享课程——深度学习-对抗生成网络实战(GAN)；
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；
2.源码复现解读；
3.项目实战应用。
全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。
提供课程所需全部数据，代码，PPT。
第1章对抗生成网络架构原理与实战解析第2章基于CycleGan开源项目实战图像合成第3章stargan论文架构解析第4章stargan项目实战及其源码解读。
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第9章基础补充-PyTorch卷积模型实例

信息系统项目管理师-项目成熟度模型、量化项目管理核心知识点思维脑图信息系统项目管理师-项目成熟度模型、量化项目管理核心知识点思维脑图信息系统项目管理师-项目成熟度模型、量化项目管理核心知识点思维脑图信息系统项目管理师-项目成熟度模型、量化项目管理核心知识点思维脑图

本资料主要总结10大项目管理的输入、输出、工具、技术的要点。
通过思维导图的形式展现，使各大考生对于项目管理的核心知识点更容易的进行记忆。

Java核心知识点整理，包括JVM、Java基础、Java多线程、Spring、微服务、Netty、Zookeeper、设计模式、数据库、算法、数据结构、分布式存储、Storm、机器学习、云计算等。

1.目录1.2.目录.........................................................................................................................................................1JVM...................................................................面试....................................................................................192.1.线程......................................................................................................................................................202.2.JVM内存区域.....................................................................................................................................212.2.1.程序计数器(线程私有)................................................................................................................222.2.2.虚拟机栈(线程私有)....................................................................................................................222.2.3.本地方法区(线程私有)................................................................................................................232.2.4.堆(Heap-线程共享)-运行时数据区......................................................................................232.2.5.方法区/永久代(线程共享).....................................................................................................232.3.JVM运行时内存.................................................................................................................................242.3.1.新生代..........................................................................................................................................242.3.1.1.2.3.1.2.2.3.1.3.2.3.1.4.Eden区....................................................................................................................................................24ServivorFrom...........................................................................................................................................24ServivorTo...........................................

信息系统项目管理师-知识产权、项目收尾、标准规范核心知识点思维脑图。
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数据科学入门，第二版，介绍数据科学基本知识的重量级读本，Google数据科学家作品。
　　数据科学是一个蓬勃发展、前途无限的行业，有人将数据科学家称为“21世纪头号性感职业”。
本书从零开始讲解数据科学工作，教授数据科学工作所必需的黑客技能，并带领读者熟悉数据科学的核心知识——数学和统计学。
　　作者选择了功能强大、简单易学的Python语言环境，亲手搭建工具和实现算法，并精心挑选了注释良好、简洁易读的实现范例。
书中涵盖的所有代码和数据都可以在GitHub上下载。
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　　学习线性代数、统计和概率论的基本方法，了解它们是怎样应用在数据科学中的；
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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

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。