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

系统由变频器、PLC和两台水泵构成。
利用了变频器控制电路的PID等相关功能，和PLC配合实施变频一拖二自动恒压力供水。
具有自动/手动切换功能。
变频故障时，可切换到手动控制水泵运行。

富士施乐英文维修手册包含全故障代码DocuPrintM115b/M115f/M115fs/M115w/M115fw/M115z/M118w/M118z

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

自动发现AutoSpotting是领先的开源现货市场自动化工具，已针对在各种规模下快速/轻松/毫不费力地采用EC2现货市场进行了优化。
通常设置它以最小的配置更改来监视现有的长期运行的AutoScaling组（通常只是对其进行标记，但即使使用现有的标记也可以避免），从而通常节省70％-90％的Spot成本，但是与替代工具和解决方案相比，集成度更高，更具成本效益且更易于采用。
它是如何工作的？安装并通过标记使其能够针对现有按需AutoScaling组运行后，AutoSpotting会逐渐用便宜的实例替换其按需实例，这些实例至少与该组的成员大小相同且配置相同，而无需在任何情况下更改组启动配置办法。
您还可以继续运行可配置数量的按需实例，以百分比或绝对数形式给出，并且在实例实例终止的情况下，它会自动故障转移到按需实例。
展望未来，以及在与预期标签匹配的任何新ASG上，超出配置为保持运行的数量的任何新按需实例将在启动后几秒钟内立即替换为现货克隆。
如果由于现货容量不足而暂时失败，AutoSpotting将每隔几分钟尝试不断更换它们，直到现货容量再次可用后才成功。
当启动竞价型实例

利用卡尔曼滤波完成组合导航和分布式信息融合和故障检测

永磁同步电机内部故障分析，方红伟，，提出了一种考虑饱和现象的磁路耦合分析法，分析了永磁同步发电机的定子绕组匝间短路和转子偏心综合故障。
谐波电流被用以分析一台

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。