KEBP6是风力发电机组变桨系统的伺服驱动器，用于风力发电机组变桨控制，是现有的集成度最高的变桨专用伺服驱动器，性能好可靠性高。

本程序可用于汽车动力性计算，分8个图表，包括：1.发动机特性拟合曲线；
2.汽车速度曲线；
3.汽车驱动力曲线；
4.汽车驱动力曲线-行驶阻力曲线；
5.汽车加速度曲线；
6.汽车加速时间-速度曲线；
7.汽车爬坡性能曲线；
8.汽车功率平衡图。
注：拟合计算需要输入的发动机参数比较少，特性曲线是采用二阶抛物线拟合得到，计算绘制的图表存在一定的误差。
精确计算需要输入发动机特性曲线点，计算精度比较高。

perflab——代码性能优化，兼顾算法原型的理解，学会以底层的角度对抽象计算作最大限度的优化。

提出了一种用于空间配准和多目标跟踪（MTT）的扩展产品多传感器基数化概率假设密度（PM-CPHD）滤波器。
目标的数量和状态以及传感器的偏差是通过这种方法联合估算的，而无需数据关联。
蒙特卡罗（MC）仿真结果表明，所提出的方法（i）的性能优于（i），尽管在计算上要比用于联合空间配准和MTT的扩展多传感器PHD滤波器要好；
（ii）优于多传感器联合概率数据关联（MSJPDA）过滤器，该过滤器在杂波相对密集时也适用于联合空间配准和MTT。

论文研究-基于改进粒子群算法的滑模控制方案.pdf,  针对一类非线性系统,提出了一种新的滑模控制方案.将改进粒子群算法与滑模控制方法结合,利用改进粒子群智能优化方法设计切换函数和指数趋近律系数,加快了系统到达滑平面的速度,改善了系统的动态性能和保证较强的鲁棒性,系统能快速精确跟踪期望的状态轨迹,而且有效地消除了滑模控制固有的高频颤动现象.最后应用到倒立摆系统进行了仿真研究,结果表明了该方案的有效性.

对“data3.m”数据，用其中一半的数据采用非线性SVM算法设计分类器并画出决策面，另一半数据用于测试分类器性能。
比较不同核函数的结果。
（注意讨论算法中参数设置的影响。
）来自课程设计，附上matlab源代码，可以成功调试出来。

本次实验训练了多个用于垃圾图片分类识别的模型，采用迁移学习的方法选取性能较好的模型进行调优改进，最终的模型识别准确率在93%以上（30个epoch)；
然后将训练好的模型部署在华为云上，生成API接口进行调用；
最后设计了一个可视化程序调用API接口来进行展示，方便用户使用。

本文档的主要内容详细介绍的是CC2530开发板的电路原理图免费下载。
  CC2530是用于2.4-GHzIEEE802.15.4、ZigBee和RF4CE应用的一个真正的片上系统（SoC）解决方案。
它能够以非常低的总的材料成本建立强大的网络节点。
  CC2530结合了领先的RF收发器的优良性能，业界标准的增强型8051CPU，系统内可编程闪存，8-KBRAM和许多其它强大的功能。
CC2530有四种不同的闪存版本：CC2530F32/64/128/256，分别具有32/64/128/256KB的闪存。
CC2530具有不同的运行模式，使得它尤其适应超低功耗要求的系统。
运行模式之间的转换时间短进一步确保了低能源消耗。
CC2530F256结合了德州仪器的业界领先的黄金单元ZigBee协议栈（Z-Stack™），提供了一个强大和完整的ZigBee解决方案。
CC2530F64结合了德州仪器的黄金单元RemoTI，更好地提供了一个强大和完整的ZigBeeRF4CE远程控制解决方案。

UnixBench是一个用于测试unix系统性能的工具，也是一个比较通用的benchmark。
linux下执行步骤：1.解压UnixBench5.1.3.tgz。
tar-zxvfUnixBench5.1.3.tgz2.cdUnixBench,执行make，然后执行./Run即可。
等待十几分钟就会生成测试结果。
交叉编译执行步骤：1.解压UnixBench5.1.3.tgz。
tar-zxvfUnixBench5.1.3.tgz2.cdUnixBench,修改Makefile文件，修改CC=gcc为交叉编译的GCC，如CC=arm-linux-gnueabi-gcc。
3.执行make。
Run命令执行需要依赖perl。
perl交叉编译方法如下：1.解压perl-5.20.2.tar.gz,tar-zxfperl-5.20.2.tar.gz2.cdperl-5.20.23.解压perl-5.20.2-cross-0.9.7.tar.gz，tar--strip-components=1-zxf../perl-5.20.2-cross-0.9.7.tar.gz4.执行./configure--target=arm-linux-gnueabi--prefix=/usr-Duseshrplib5.make-j46.makeDESTDIR=/path/to/staging/dirinstall

测量语言模型中的社会偏见贡献者对应于：（）WuChiyu（）概括TLDR：我们设计了一个基准套件，以测试预训练语言模型中是否存在代表性的社会偏见。
我们的指标捕获了单词和句子级别的偏见，并返回了在公平性和性能之间取得平衡的整体评分。
动机随着机器学习方法被部署在诸如医疗保健，法律系统和社会科学等现实世界中，至关重要的是要认识到它们如何在这些敏感的决策过程中形成社会偏见和成见。
在这样的现实世界中，部署大规模的预训练语言模型（LM）可能会表现出不良的代表性偏见，而这种偏见可能是危险的-刻板印象产生的有害偏见会传播涉及性别，种族，宗教和其他社会建构的负面概括。
为了提高LM的公平性，我们在提出新的基准和度量标准之前，仔细定义了代表偏见的几种来源。
该存储库包含一组工具，用于对LM中的社会偏见进行基准测试。
相关工作最近的工作集中于定义和评估社会偏见[1,2]以及其

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。