材料1随着工业革命的发展，职业病开始受到人们的关注。
工业革命初期，与机器生产物品和过程相关的职业病及传染病流行。
到了20世纪，世界各地合成生产了许多有机化合物，包括农药、医药、石油化工产品等，出现了多种急、慢性化学中毒和职业性肿瘤等新问题。
随之，许多发达国家又兴起了以原子能、高分子化合物和电子计算机为标志的第三次工业革命。
不仅X射线、原子能、高频、微波、红外线等技术，还有其他新原料、新化学物质和高科技等被应用于生产，随之出现劳动方式的变化，带来了新的职业卫生问题。
所谓职业病，在我国是指企业、事业单位和个体经济组织的劳动者在职业活动中，因接触粉尘、放射性物质和其他有毒、有害物

目录结构（391kb），不懂SOCKET或用不着的勿喷勿下！仅供学习交流使用，谢谢├borlndmm.dll├FastMM_FullDebugMode.dll├FileTree.txt---本文件├log4net.dll---日志输出组件├log4net.xml├SocketAsyncSvr.exe---服务端（不可中文名称,且建议英文目录下运行）├SocketAsyncSvr.exe.config---参数配置文件（建议notepad++或editplus工具修改）├SocketAsyncSvr.pdb├SocketAsyncSvr.vshost.exe├SocketAsyncSvr.vshost.exe.config├SocketAsyncSvr.vshost.exe.manifest├压力测试助手V1.0.exe---压力测试助手（客户端）├读我.txt---说明文件┕Files┕Log---日志文件夹建议多客户端同时测，但不要一个客户端上万个并发，机器有时反应会卡顿！！

基于centos7的单实例openstack安装，包括(网络模式为桥接网络)，有基本功能(如计算、网络、存储和仪表板)都安装在同一台机器上。
这种安装方法也是概念验证(POC)的最佳方法。

详细介绍了机器学习的方法，主要是通过python实现的，

IS-3系列压力变送器专为满足危险区域的工业要求而设计，具有通用认证，如ATEX、IECEx、FM和CSA，以及符合IEC61508/IEC61511的用于过程工业的SIL等级要求。
IS-3型压力变送器的量程高达600MPa，能满足常规机器制造中高压应用场合的需求。

人脸目标检测的matlab实现，基于图像处理的算法，没有用到深度学习。
机器视觉基础、机器视觉之人脸目标检测

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

简单地说，我们从事视频输出方面的工作——我们提供实时的视频。
我们负责“NTV-Plus”和“MatchTV”频道的视频平台。
该平台有30万的并发用户，每小时输出300TB的内容。
这是一个很有意思的任务。
那么我们是如何做到的呢？这背后都有哪些故事？这些故事都是关于项目的开发和成长，关于我们对项目的思考。
总而言之，是关于如何提升项目的伸缩能力，承受更大的负载，在不宕机和不丢失关键特性的情况下为客户提供更多的功能。
我们总是希望能够满足客户的需求。
当然，这也涉及到我们是如何实现这一切，以及这一切是如何开始的。
在最开始，我们有两台运行在Docker集群里的服务器，数据库运行在相同机器的容器里。
没有专用的

李宏毅机器学习PPT李宏毅机器学习PPT

C#仓库管理系统+完整项目源代码，软件具备换肤功能，支持每日一帖，系统功能完备，同一操作员不能在不同的机器上登录，因为系统要记录下一些操作的操作员，单据的单号中也有操作员的编号，如果同时登录会造成单据号的重复。
软件功能有：换班管理、单据查询、销售分析、软件帮助、销售管理、库存管理、统计报表、日常管理、系统设置等，软件界面设计专业，使用了IrisSkin2.dll实现换肤功能。

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。