ISO9001-2015标准是国际标准化组织（ISO）发布的一款质量管理领域的国际标准，它的出现标志着质量管理的发展进入了一个新的阶段。
这一标准不仅被全球广泛采用，也成为了各国企业、机构及组织质量管理体系建设的参考基准。
ISO9001-2015标准的推广和实施，对企业提升自身管理水平、增强竞争力具有重大意义。
在ISO9001-2015标准中，质量管理原则是其核心之一。
这一原则强调以顾客为关注焦点，意味着组织在建立和实施质量管理体系时，必须将顾客的需求和期望放在首位。
领导作用则要求组织的高层管理者需积极参与质量管理活动，明确质量方针和目标，为员工提供必要的资源和培训，以确保质量管理体系的有效运行。
全员积极参与原则强调了每位员工在质量管理过程中的作用，要求组织鼓励所有员工参与质量管理活动，形成共同改进和提高质量的氛围。
过程方法原则提倡以过程为基础来管理组织的活动，通过对活动进行策划、实施、检查和处置，不断优化组织的过程管理体系，提高效率和有效性。
循证决策原则强调决策应基于数据和信息的分析，而关系管理原则则是关注组织与相关方的关系，以确保组织的质量管理体系得到所有相关方的理解和支持。
ISO9001-2015标准中的过程方法要求组织建立一个由输入转化为输出的过程网络。
这一过程网络的建立不仅需要对每个过程进行明确定义和管理，还需要评估过程间的关系和相互作用。
通过有效的过程控制和持续改进，组织能够确保产品和服务质量的稳定性，同时满足顾客和相关方的要求。
风险管理是ISO9001-2015标准中的另一个核心要素。
在标准中，基于风险的思维被应用于整个质量管理体系，从组织层面到具体的过程层面，都需要进行风险识别、评估和控制。
组织应当建立适当的机制来预防和减轻风险的影响，提高对潜在问题的预见性，确保质量管理体系的稳健性和可靠性。
改进是ISO9001-2015标准持续追求的目标。
在这一标准中，改进不仅仅是一个单独的过程，而是一个持续的活动，涵盖质量管理体系的各个方面。
组织需要建立和维护改进机制，鼓励创新思维，并持续地通过PDCA（计划-执行-检查-行动）循环来提升过程和产品服务质量。
ISO9001-2015标准的适用范围非常广泛，不仅适用于制造业，同样适用于服务业，甚至包括了那些非常依赖于知识工作的组织。
它能够帮助各种类型的组织，无论规模大小，都能够建立一个稳健的质量管理体系，以满足客户和市场的需求。
ISO9001-2015标准通过明确质量管理原则、过程方法、风险管理、改进等方面的要求，为组织提供了一个全面的框架，帮助组织提升整体绩效和顾客满意度。
通过这一标准的实施，组织能够更加有效地管理业务，提高市场竞争力，实现可持续发展。
因此，无论对于小型企业还是跨国公司，遵循ISO9001-2015标准都是一种明智的选择。

了解SPSS?中处理大数据的新功能。
现在可以对SPSS分析资产轻松地进行修改，以便连接到不同的大数据来源，它们还可以在不同的部署模式（批处理或实时模式）下运行。
SPSS平台的组件现在可与IBMNetezza、InfoSphere?BigInsights?和InfoSphereStreams结合使用，以支持分析师对大数据使用强大的分析工具。
数十年来，IBMSPSS为统计人员和数据科学家提供了强大的工具。
多年来，SPSS平台已发生了演变，支持数据挖掘流程的所有阶段，包括模型开发、模型部署和模型刷新。
在过去两年，SPSS中增加了处理大数据的新功能。
本文将介绍SPSS如何与IBM大数据产品组合的3个组

交通部新发布的标准协议文档,打包文件里包含了JTT1253-2019.PDF.pdfJTT794-2019.PDF.pdfJTT809-2019.PDF.pdfGBT35658-2017道路运输车辆卫星定位系统　平台技术要求.pdf,以平台描述为主

塞尔吉奥·托里比奥关于不同事物的新项目

模型驱动开发（Model-drivendevelopment，MDD）是软件开发的一种样式，其中主要的软件工件都是由代码和其他工件所生成的模型。
其目标是提高企业应用程序开发的生产力和质量。
模式在MDD的模型转换和代码生成中扮演重要角色。
本系列文章详细地讨论了利用IBM?Rational?SoftwareArchitect（支持MDD的集成开发环境）进行模型驱动及基于模式的开发范例。
模型驱动开发（Model-drivendevelopment，MDD）是由模型驱动体系架构（Model-drivenArchitecture，MDA）技术支持并驱动的新软件开发范例，是对象管理组织（ObjectMan

过往当中，我们总是担心学习大数据既要掌握复杂的数学知识，也是熟悉编程技术。
但本次课程将颠覆你以往的概念，本次课程不但包含了数学统计知识的传授，也囊括了机器学习的实践案例，最重要的是所有课时都将利用轻松的场景，把专业晦涩的数据科学知识及商业应用内容用通俗易懂的方式传授给大家。
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STM32AD7606控制方法代码主要涉及了嵌入式系统中微控制器STM32与高精度模数转换器AD7606的交互技术。
STM32是基于ARMCortex-M内核的微控制器，广泛应用于各种嵌入式硬件设计中，而AD7606是一款16位、8通道同步采样模拟到数字转换器，常用于工业自动化、医疗设备和测试测量系统等需要高精度信号采集的场合。
在STM32与AD7606的通信中，一般采用SPI（SerialPeripheralInterface）或I2C接口。
SPI是一种高速、全双工、同步串行通信协议，适合短距离高速数据传输；
I2C则是一种多主机、双向两线制的总线协议，适合连接低速外设，但数据速率较低。
由于AD7606支持这两种通信模式，开发人员可以根据实际需求选择合适的接口。
1.**SPI配置**：需要在STM32的HAL库或LL库中初始化SPI接口，包括设置时钟源、时钟频率、数据帧格式、极性和相位等参数。
例如，可以配置SPI工作在主模式，数据从MISO引脚接收，MOSI引脚发送，通过NSS引脚实现片选。
2.**AD7606配置**：在初始化过程中，需要设置AD7606的工作模式，如单端或差分输入、增益、采样率等。
这些配置通常通过SPI或I2C发送特定的命令字节来完成。
3.**读写操作**：STM32通过SPI或I2C向AD7606发送读/写命令。
写操作可能涉及设置转换器的寄存器，比如配置采样率、启动转换等。
读操作则会获取转换后的数字结果。
在SPI中，通常需要在读写操作之间插入一个空时钟周期（dummybit）来正确同步数据的传输。
4.**中断处理**：在连续转换模式下，AD7606可能会生成中断请求，通知STM32新的转换结果已准备好。
STM32需要设置中断服务函数，处理中断请求并读取转换结果。
5.**数据处理**：读取的转换结果通常为二进制码，需要进行相应的转换，如左对齐或右对齐，然后根据AD7606的参考电压计算实际的模拟电压值。
6.**电源管理**：AD7606可能有低功耗模式，可以通过控制命令进入或退出。
在不需要转换时，关闭ADC以节省能源。
7.**错误检测**：程序中应包含错误检测机制，例如检查CRC校验或超时，以确保数据的完整性和系统的稳定性。
8.**代码实现**：在实际的代码实现中，可以使用HAL或LL库提供的函数进行硬件抽象，简化编程。
例如，`HAL_SPI_TransmitReceive()`函数可用于发送和接收SPI数据，`HAL_Delay()`用于控制延时，以及`HAL_ADC_Start()`和`HAL_ADC_PollForConversion()`用于启动转换和等待转换完成。
在项目中，开发者通常会创建一个AD7606的驱动库，封装上述操作，以方便其他模块调用。
这个驱动库可能包括初始化函数、配置函数、读取转换结果的函数等，使得系统设计更加模块化和易于维护。
通过理解这些知识点，并结合提供的AD7606压缩包中的代码，你可以实现STM32对AD7606的精确控制，从而进行高精度的模拟信号采集和处理。

两个月前从picmg官方网站上下的，最近再去，找不到免费的了，开始收费了。
希望对想学习或研究的兄弟姐妹们有所帮助。
PICMG3.0Revision3.0AdvancedTCABaseSpecificationFebruary19,2008先进电信运算架构（ATCA）又被称为PICMG3.X，是用于满足高吞吐量、高可靠性的新一代计算机平台标准，该标准将为电信行业制定全新的刀片式产品和机箱外形技术提供规范。
目前，ATCA正由PCI工业计算机制造商协会（PICMG）进行开发，协会致力于满足CompactPC（PICMG2.16）I及其他专有解决方案都不能满足的新一代通信应用中所提出的需要。

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

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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。