这次的HCIP-RSRouting&Switching方向的认证课程，主要的技术领域集中在路由和交换技术，当然也包括了更多其它网络技术领域。
而课程的技术内容也是集中在了中小型企业网络与园区网络的规划。
安德讲师为我们全新授课，全新改变升级和更名的HCIP认证，课程内容也是非常丰富，分集的课程数量也超过了100多集，还有相关课程的文档、题库、实验、及考试题库的讲解，适合学习、备考以及进军HCIE前的知识储备├─【07】HCIP（HCNP）数通路由交换必备工具.zip(1)\【001】HCNPHCIP数通路由交换理论；
目录中文件数:110个├─【001】HCIP-OSPF基础知识.avi├─【002】HCIP-OSPF进程和接口基本配置.avi├─【003】HCIP-多区域的OSPF和路由器ID.avi├─【004】HCIP-OSPF报文类型和基本的LSA.avi├─【005】HCIP-OSPF邻居和邻接关系排障.avi├─【006】HCIP-OSPF邻居和邻接关系排障.avi├─【007】HCIP--OSPF邻居排障.avi├─【008】HCIP-OSPF的网络类型1.avi├─【009】HCIP--OSPF邻居状态机.avi├─【010】HCIP-OSPF的LSA详解1.avi├─【011】HCIP-OSPF的LSA详解2.avi├─【012】HCIP-OSPF的域间路由计算.avi├─【013】HCIP-OSPF的外部路由计算.mp4├─【014】HCIP-MA网络的优化.avi├─【015】HCIP-ASBR的汇总和不同进程的重分.avi├─【016】HCIP-特殊区域之末节区域.avi├─【017】HCIP-OSPF特殊区域之NSSA.avi├─【018】HCIP-认识中间系统协议.avi├─【019】HCIP-中间系统网络实体标题和基本配置.avi├─【020】HCIP-中间系统路由器类型.avi├─【021】HCIP-中间系统报文类型和网络类型.avi├─【022】HCIP--中间系统邻居关系建立和电路调整.avi├─【023】HCIP--中间系统邻居关系和3次握手.avi├─【024】HCIP-中间系统知识串讲.avi├─【025】HCIP-中间系统的LSP交互.avi├─【026】HCIP--基本的中间系统路由泄露.avi├─【027】HCIP-中间系统的收敛.avi├─【028】HCIP-BGP的基本特征.avi├─【029】HCIP-建立基本的iBGP和eBGP.avi├─【030】HCIP--BGP通告原则第一部分.avi├─【031】HCIP--BGP的下一跳和通告原则第二部分.avi├─【032】HCIP-BGP通告原则第三部分.avi├─【033】HCIP-BGP自动汇总.avi├─【034】HCIP--BGP的手工聚合.avi├─【035】HCIP--BGP的手工聚合续集.avi├─【036】HCIP--BGP的路由属性.avi├─【037】HCIP--华为设备BGP选路原则1.avi├─【038】HCIP-华为设备BGP选路原则2.avi├─【039】HCIP-华为设备BGP选路原则3.avi├─【040】HCIP-华为设备BGP团体属性1.avi├─【041】HCIP-华为设备BGP团体属性2.avi├─【042】HCIP-华为设备BGP路由反射器.avi├─【043】HCIP-华为设备BGP的联邦.avi├─【044】HCIP-华为设备路由控制基础.avi├─【045】HCIP-华为设备路由控制实验和本质.avi├─【046】HCIP-华为设备通过路由策略解决次优路由.avi├─【047】HCIP-华为设备路由环路实验和方案.avi├─【048】HCIP--前缀列表和实验.avi├─【049】HCIP-华为设备实现route-policy和路由过滤.avi├─【050】HCIP--华为设备路由过滤.avi├─【051】HCIP-华为设备通过修改优先级解决次优路由.avi├─【052】HCIP--华为设备修改AD以及默认路由分析.avi├─【053】HCIP-策略路由.avi├─【054】HCIP-华为MPLS技术基础.avi├─【055】HCIP--华为MPLS技术架构和基本配置.avi├─【056】HCIP-华为设备MPLS回顾和架构.a

里面有最新的840d-sl的数据库信息，其中在SINUMERIK840Dsl具有模块化、开放、灵活而又统一的结构，为使用者提供了最佳的可视化界面和操作编程体验，及最优的网络集成功能。
SINUMERIK840Dsl是一个创新的能适用于所有工艺功能的系统平台。
SINUMERIK840Dsl集成结构紧凑、高功率密度的SINAMICSS120驱动系统，并结合SIMATICS7-300PLC系统，强大而完善的功能使SINUMERIK840Dsl成为中高端数控应用的最佳选择。

重心法模板求解最优坐标，只要在对应的区域输入自己的数据，便可以轻易的得出最优解，轻松解决复杂的迭代运算问题

品优购商城源码，html，css，图片，icon都在里面，完整版

在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。
直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。
由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。

人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
为了解决多变量函数优化问题.

阿里巴巴Java性能调优实战（2021华山版）.docx

最优控制基于降维状态观测器的倒立摆系统设计，利用线性二次型控制LQR通过MATLAB对直线式一级倒立摆进行仿真

国外最优化控制软件GPOPS的英文说明书。

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

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。