本数据来自真实试验台的故障数据，包括点蚀、断齿等各种类型的故障数据。

合工大微机原理课程设计报告，文档中包含详细的设计原理分析和图示，完整的源代码也粘贴在文档中通过小键盘的输入控制输出的演示：1．按下‘R’键时，在七段数码管上循环显示‘8’。
2．按下‘P’键时，在发光二极管上依次循环定时点亮（用软件延迟）。
3．按下‘G’键时，退出返回DOS。
4．按下‘E’键时，从各功能返回等待命令。

安装步骤：1、打开在谷歌浏览器--》右上角的三个点--》更多工具--》扩展程序，将已下载的restletclient插件拖拽至此即可2、谷歌浏览器右上角的有一个“R”的图标，点击即可打开restletclient工具使用

1.实现了对文件、文件夹的复制、粘贴、剪切、删除功能；
2.实现了对文件夹的双击打开、对多种类型的文件的双击打开查看功能；
3.实现了主窗体左边驱动器树形视图(显示各驱动器及内部各文件夹列表)、右边文件列表视图（显示当前文件夹下所包含的文件和下一级文件夹）的显示，以及两者的联动显示。
左右窗体间设有分隔条，拖动可改变左右窗体大小。
文件列表视图中包含了名称、修改日期、类型、大小四个字段；
4.实现了在主窗体右边文件列表视图进行右键时弹出的上下文菜单，该菜单会根据当前是否选中某一文件项而将菜单项加以调整。
例如，右键时，若当前没有选中文件项，则可以显示出“查看”、“新建文件”、“新建文件夹”等菜单项；
但是若当前选中了某一文件项，则可以显示出“复制”、“剪切”、“重命名”等菜单项；
5.实现了主窗体地址栏、状态栏的显示和隐藏可以由用户控制；
6.实现了文件、文件夹属性的查看；
7.实现了对当前计算机的进程、线程简单管理功能；
8.实现了在当前路径下“返回上一级目录”的功能；
9.实现了在主窗体上方地址栏直接输入文件路径，然后直接回车查看该路径下的文件列表的功能；
10.实现了对当前计算机文件、文件夹的监控功能。
可定制化程度较高，既可以实现对特定路径的监控，也可以实现对具体磁盘驱动器的监控，甚至是全盘监控。
监控过程中的日志均高亮显示在监控窗口中，也支持将日志保存到特定路径；
11.将重命名功能加以改进，实现了类似windows的”选定-＞再单击-＞出现重命名状态-＞进行重命名“功能；
12.实现了对当前计算机的文件/文件夹的权限管理功能。
权限管理包括：完全控制、修改、读取和执行、列出文件夹内容、读取、写入共6个模块;13.实现了”最近访问“的功能，用户可以在该功能区找到最近使用的文件，并双击打开查看；
14.实现了新建文件功能，用户可以根据自己的需要在弹出的窗口中输入文件的全名（包括“文件名+拓展名”），从而新建各种类型的文件；
15.实现了用户在主窗体右边文件列表中的历史访问路径的前进、后退功能；
16.实现了对文件/文件夹的快速搜索功能（基于多线程）。
使用时先在地址栏输入特定文件路径（或者直接进入特定文件路径），然后直接在主窗体上方搜索框中输入你所要搜索的文件名或关键字，最后回车即可在当前文件列表区中显示出搜索到的结果，搜索到的文件/文件夹支持直接双击查看或编辑。
实测时，比windows自带的文件/文件夹搜索功能快一点。
.......支持开源精神，需要详细了解这个Demo的朋友可以移步：https://github.com/Yuziquan/MyFileManager欢迎star~~~

CVPR2018的oral论文合集，Oral一共有68篇，受上传文件大小限制，分成part1和part2压缩文件。
Oral论文是CVPR中最优质的论文，bestpaper/honorablemention什么的都在oral里面。
我花了很多工夫整理出来，来分享给各位CVer。
还有少数几篇论文暂时没公开，所以只找出64篇。
还有一点要说明：该文档仅作交流学习用处，不能当作商业用途。

根据几家培训机构网课整理的CFA二级思维导图，希望给点帮助

本程序包含三个fragment分别按文件夹，日期显示和全部图片预览。
其中第一个页面可以点开图片查看详情。

《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

2005年由匈牙利DepartmentofProcessEngineeringUniversityofVeszprem的BalazsBalasko,JanosAbonyiandBalazsFeil编写的模糊聚类及数据分析工具箱。
代码很全面，包括文档说明。
包括聚类算法KmeansKmedoidsFCMGKGG，聚类评价方法，聚类降维可视化方法。
其中，说明文档我做了书签，便于大家阅读。
PS：本来没打算索要资源分，因为是人家开源发布的东西。
但是，上传资源的时候点选了资源分，就没有0分的选项，最后只能选择这个最低1分了。
如果没有帐号或者资源分不够，可以联系我，我分享给你们。
或者去找原资源网站，或者去可以不收取资源分的地方下载吧！大家共同学习进步！QQ：379786867（亦可微信）

通过串口调试助手写入30303032315930等数据实现对PLC地址的读写操作。
文档包含目录共计18页，可以根据配置直接复制数据来实现上位机对PLC的控制操作。
包含单个/多个读写输入输出点、单个/多个读写寄存器、改变PLC状态，可以大大缩短协议的熟悉周期。

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。