1、绪论1.1课题背景及意义1.2计算机网络概述1.3计算机常见网络故障分类及影响2、计算机常见网络故障的判断；
2.1解决计算机网络故障的意义；
2.2计算机网络故障的分类；
2.3网络诊断的各种工具3计算机常见网络故障的解决办法；
3.1解决网络故障的理论基础；
3.1.2网络通信协议；
3.1.3CISCO路由器和交换机3.2故障排查的工作步骤；
3.3网络安全；
3.4计算机网络故障解决实例分析总结；
致谢词；
参考文献

软件是汽车控制器的重要组成部分。
在开发阶段、主机厂生产阶段以及售后服务阶段，汽车控制器供应商和主机厂都有软件更新升级需求。
本课题根据功能和安全需求，将嵌入式系统中的Bootloader技术与汽车CAN诊断结合起来，实现Flash数据的更新功能，从而实现汽车网络节点的开发效率的提高和生产售后成本的降低，满足主机厂和供应商各个阶段软件更新升级的需求。
本论文阐述了基于CAN诊断Bootloader来实现汽车控制器刷新的功能和应用，研究了CAN总线Bootloader的原理和工作过程，总结Bootloader特点和基本规律，在此基础上实现了一个基于CAN诊断自定义协议的基础Flashloader软件，并实现了该Flashloader软件的测试验证。
测试应用结果表明，该Flashloader软件刷新软件耗时少，安全可靠。
通过本课题的研究，掌握了Bootloader设计技术和开发方法。
主机厂开发出一套基于自己刷新规范的基础Flashloader软件，并将基础Flashloader软件在全车各个控制器上应用，可以避免主机厂和零部件供应商一切从零开始重复开发的局面，不仅降低了产品的开发难度、开发周期、开发和管理成本，而且提高了产品的开发效率，同时也提高了产品的质量和稳定性。

诊断通信；
车用软件；
ISO14229-1:2020：Roadvehicles—Unifieddiagnosticservices(UDS)—Part1:Applicationlayer

小波、齿轮箱故障诊断

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

14229中文协议

###HP3PAR存储日常管理手册关键知识点解析####一、3PAR存储介绍**1.3PARInSpire架构**-**紧密集群化与多客户端设计**：3PARInSpire架构的设计核心在于解决传统整体式和模块化阵列的价格昂贵与扩展复杂的问题。
该架构允许用户按需购买与扩展，这意味着可以从一个小规模系统开始，随着业务需求的增长逐步添加更多的应用和工作负载，所有这些都在一个单一、自动化的分层存储阵列中实现。
-**内置ThinBuiltIn™的Gen3/Gen4ASIC**：3PARGen3/Gen4ASIC提供了一种高效、基于硬件的零检测机制，与3PAR自身的“精简引擎”协同工作，可以有效移除已分配但未使用的空间，同时不影响性能。
这一特性对于混合工作负载尤其重要，因为它可以显著提高虚拟机的密度，进而减少物理服务器的需求。
-**主动网格控制器技术**：3PAR的主动网格控制器技术是一种独特的设计，与传统的“active-active”控制器架构不同，在后者的架构中，每个LUN或卷只能在一个单控制器上处于活动状态。
而在3PAR的设计中，每个LUN在所有网格控制器上都是活动的，从而提供了更强大的负载均衡能力。
-**细粒度的虚拟化和宽条带化**：3PARInSpire架构通过大规模并行、细粒度的数据条带化来确保为所有类型的工作负载提供高级别的服务。
通过将物理磁盘划分为统一的256MB存储块，并根据RAID类型、驱动器类型、径向位置和条带宽度等参数自动选择和分组这些数据块，从而满足用户定义的性能、成本和高可用性要求。
这样的设计使得工作负载可以自动分配和重新平衡，确保了系统的高可用性和性能的一致性。
-**持续缓存**：持续缓存是一项弹性功能，它能够消除意外组件故障导致的性能损失，这对于维持虚拟数据中心的服务水平至关重要。
该功能能够在组件发生故障时继续提供服务，而不会出现性能下降。
####二、日常配置**1.添加主机Host**-添加主机是指将需要访问存储资源的服务器或计算节点加入到存储系统中。
通常涉及配置主机的IP地址、认证方式等信息，以确保主机能够安全地访问存储资源。
**2.创建CPG(CommonProvisioningGroup)**-CPG是一种存储池，它汇集了多个物理磁盘，并提供了统一的存储资源池。
创建CPG可以根据特定的性能和冗余需求定制存储策略。
**3.创建VV虚拟磁盘**-VV（VirtualVolume）是3PAR存储系统中的基本存储单元，类似于传统磁盘。
通过创建VV，用户可以根据实际需求定义存储容量、性能和冗余级别。
**4.分配VV虚拟磁盘**-分配VV指的是将创建好的虚拟磁盘分配给特定的主机或应用使用。
这一过程可能包括设置访问权限、加密选项等细节。
####三、日常维护**1.存储开机步骤**-开机步骤可能包括启动电源供应、初始化存储控制器、加载操作系统等。
确保按照正确的顺序执行这些步骤非常重要，以避免数据丢失或损坏。
**2.存储关机步骤**-关机步骤同样重要，通常包括卸载文件系统、停止存储服务、关闭电源等。
正确执行关机步骤有助于保护数据的安全性。
**3.存储日志Insplore收集**-Insplore是一种用于收集3PAR存储系统日志的方法。
收集这些日志对于监控系统健康状况、诊断问题和规划未来扩展非常重要。
**4.管理机SP日志SPLOR收集**-SPLOR是用于收集存储管理机（SP）日志的一种方法。
这些日志提供了关于存储系统管理层面的重要信息，有助于优化存储系统的管理效率。
**5.特定信息CLI命令行收集**-CLI（CommandLineInterface）命令行工具允许管理员通过命令行输入特定的指令来收集有关存储系统的信息。
这对于需要深入了解系统状态的情况非常有用。
####四、HP支持服务模式**1.主动式响应--SPCall-Home**-SPCall-Home是一种主动式支持服务，当存储系统检测到潜在问题时会自动通知HP支持中心。
这种方式有助于及时发现并解决问题，减少停机时间。
**2.被动式响应—HP服务热线**-当用户遇到问题时，可以通过HP服务热线寻求帮助。
这是一种被动式的响应方式，依赖于用户的主动联系。
**3.被动式响应—邮寄存储日志**-如果无法通过远程方式解决某些问题，用户可能需要将存储日志发送给HP支持团队进行进一步分析。
这种方式适用于那些需要深入诊断的情况。
以上内容详细阐述了HP3PAR存储系统的几个关键方面，包括其架构特点、日常配置和维护的操作流程，以及HP提供的支持服务模式。
通过对这些知识点的理解，可以帮助IT专业人员更好地管理和利用3PAR存储系统，确保其高效稳定地运行。

一个利用KPCA进行故障诊断的程序，用起来很简单，里面有详细的标注

学习故障诊断及远程维护。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

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。