著名的《Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow》的中文翻译版PDF，由ApacheCN中文社区的机器学习爱好者们共同翻译。
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YQ系列控制器是高端大功率永磁同步电机控制器，具有高质量，高效率，智能化等优点。
适应于各种电动汽车，观光车，消防，叉车，游艇，物流等低速四轮电动车辆应用。
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采用高质量全进口MOS芯，全金属屏蔽和铝拉模散热结构，在硬件架构和软件实现上做了完美匹配和精细优化。

第四章基于视频图像处理的能见度榆测方法研究(c)07：35：24(d)07：55：24图4—13视频图像提取的4幅背景图像的检测结果图由图4—13可以看出，随着时间的推移，能见度慢慢变大，而最远可视点的检测结果也随着时间的推移慢慢变远，与实际的能见度变化特征相吻合。
为了进一步验证试验结果，我们将最远可视点转换为能见度值与目测能见度相比较，进一步验证算法可行性和准确性。
由于实验室试验条件的限制，如果租用能见度仪来检测能见度，费用太过昂贵。
我们通过人眼目测出能够看到的最远点，然后进行实际测量，获取目测能见度，与检测出的能见度相比较。
根据第三章能见度图像距离转换模型，将图4—13中的最远可视点对应的能见度转换出来，与目测能见度相比较，结果如表4—1所示。
从早上06：30：02到07：55：24，由天气图像的变化过程，可以看到能见度在逐步变大。
由实验数据的变化可以看出，实验结果与实际情况变化也相符。
表4—1能见度检测结果图像abCd目测能见度(m)53．055．059．067检测能见度(m)45．246．850．659．7绝对误差(m)7．88．28．47．3相对误差14．7％14．9％14．2％10．9％对于非雾天情况下，实验中选取2幅图像进行能见度检测，此时能见度值较大。
实验中，本文只获取非雾天下的最远可视点，如图4—14所示。
对于非雾天的最远可视点的检测，本文采用基于逐行对比度的检测算法，利用该方法检测出天空与道路的交接点作为最远可视点。
由检测结果可以看出，最远可视点的检测结果与实际基本相符。
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RaspberryPi自动CPU风扇控制动态睡眠间隔CPU温度离阈值越远，脚本Hibernate的时间就越长。
X轴是温度，Y轴是睡眠时间。
随着温度的升高，从左到右，睡眠时间（绿线）以Y=-X/2的斜率稳定缩短。
一旦温度达到ON阈值（蓝色垂直线），便打开风扇，并以Y=X（蓝色线）计算睡眠时间。
风扇保持开启形态，直到温度达到OFF阈值（红线）为止，此时睡眠时间切换回浅的负斜率。

simulink下进行AM调制与解调，加入高斯噪声当前进行解调与远波形进行对比。

最新团体远控，不掉ji用过好用的话记得好评！！！

远峰主板通用8G2G卡刷机法式

本来写完上篇，我发现没有太多必要单纯讨论这一部分内容，因为对于很多人来讲，缺的不是具体的做法，而是做这件事情的意义以及目标性的明确。
一旦对这件事情的意义和目标有深刻认同，那自然会产生较大的动力去研究How这个层次的所需方法和技能。
时间管理也如此，很多时间管理技巧牛逼的人未必能够把时间管理做到位，因为内心克服不了强大的拖延症，而克服拖延很多时候是一个心理问题而不是技巧问题……咳咳，这不是在说我自己吗?话又扯远了，扯扯扯回来啊。
那么为何还专门狗尾续貂(恩，原文也不见得是貂，成语有限，暂时凑合吧)，又来这么一篇How的单调乏味的文章呢?因为在上篇文章后，Heidi确实在邮件里收到一些邮件，询问业务流

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功能完全，可查看肉鸡的宽带帐号与密码。

南京科远NT6000DCS组态CCM算法功能块模块阐明

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。