DeepConvolutionalTransferLearningNetworkANewMethodforIntelligentFaultDiagnosisofMachineswithUnlabeledData(深度卷积迁移学习网络：一种新的无标记机器故障智能诊断方法)雷亚国团队2018年文章。
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
此外，尽管一些机械可以获取有标签数据，但是由于数据分布的差异，用这些有标签数据训练的智能故障诊断方法可能无法对从其他机械获得的无标
机械智能故障诊断的成功依赖于两个条件。
1)含有故障信息的有标签数据是可用的。
2)训练和测试数据是从相同的概率分布中获取的。
然而，对于大部分机械，很难获得大量的有标签数据。
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KoreographerProfessionalEdition1.5.0专业版Unity验证版本2018.3.2音乐游戏开发插件
2024/3/15 4:14:29
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目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。
近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。
从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat，到后面的Fast/FasterR-CNN，SSD，YOLO系列，再到2018年最近的Pelee。
短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从twostage到onestage，从bottom-uponly到Top-Down，从singlescalenetwork到featurepyramidnetwork，从面向PC端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。
近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。
从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat，到后面的Fast/FasterR-CNN，SSD，YOLO系列，再到2018年最近的Pelee。
短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从twostage到onestage，从bottom-uponly到Top-Down，从singlescalenetwork到featurepyramidnetwork，从面向PC端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。
2024/3/11 5:24:12
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3DSMAX导出directx.X文件的插件。
3DSMax2015.16.17.2018插件(32位与64位)，把模型导出成*.x文件，解压后把对应文件拷贝到3DSmax安装目录的stdplugs文件夹即可。
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2024/3/10 13:17:22
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北京大学数字逻辑设计实验课程讲义（2018年）目录：实验一：门电路延迟特性测量与仪器的使用实验二：全加器及组合逻辑电路的设计方法实验三：二位数值比较器实验四：译码器及其应用实验五：数据选择器及其应用实验六：读写存贮器实验七：触发器与移位寄存器实验八：计数器实验九：并行加减集成逻辑电路管脚图关于自主设计
2024/3/10 6:49:26
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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。
2024-04-09 15:03
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