OpenCV3编程入门(+代码)+OpenCV算法精讲教材源码和测试图片
OpenCV3编程入门(+代码)+OpenCV算法精讲教材源码和测试图片，两本书和代码，一本是OpenCV3编程入门，一本是OpenCV算法精讲教材 资源集中，便于获取和学习。
UDS 简述 UDS简介
其实诊断通信的机制很简单，可以类比client-server通信方式，即客户端发送request，服务器收到request之后进行处理，然后向客户端发送response。但是，诊断协议有自己的特色，它规定了在request和response的格式，在收到request的时候要做格式的检查。同时由于寻址方式的不同，有无sub-function的支持等，也会影响request和response的处理方式和结果。下面将我就具体情况分析，尽量做到简介明了。
换挡过程以及原理
变速器结构图 手动变速器的工作原理
CANApe使用介绍
CANape是一个基于ASAP标准的车载控制器匹配、标定系统。
标定 刷写 配置方法
UDS诊断服务
UDS诊断服务 形象的说：就是使用一套仪器，对当前汽车出现的问题进行分析。而这套仪器与汽车交谈所使用的语言就是UDS（不是唯一的方法）
targetlink使用观察
targetlink使用 targetlink安装 targetlink全局配置
ASCII码转换工具
输入ACSII码，转换为字符 输入字符 转换为ASCII码 非常好用
wxpython 教程
2014年辛星wxPython教程第一版
时空数据语义理解_技术与应用_姚迪
摘 要: 随着移动互联网的发展与手持智能终端的普及,海量带有用户时空属性的数据被生成.理解这些数据表
达的语义信息对推测用户需求,分析用户偏好,进而提供精准时空推荐和预测服务具有重要作用.因此,近些年来,时
空数据语义理解正成为时空数据挖掘领域的研究热点.本文从技术和应用两个层面,对近些年来国内外研究者在该
领域的研究成果进行了系统的归类和总结.技术层面上,本文依据语义理解的不同任务,提出了时空数据语义理解的
研究框架；并依次从地理位置语义理解、用户行为语义理解、热点事件语义理解三个主要任务,归纳了时空数据语
义理解所包含的相关研究成果和关键技术.应用层面上,本文分别总结了时空数据语义理解在时空推荐和时空预测
中的应用.最后,从数据质量、算法模型和计算模式三方面,归纳了时空数据语义理解面临的主要挑战以及未来的研
究方向
人工智能视域下机器学习的教育应用与创新探索_余明华
[摘要] 新技术带来的教育变革方兴未艾，人工智能与智慧教育引领教育教学的创新，已经成为教育信息化发展
的必然趋势。随着教育大数据的崛起，如何对大量数据进行分析以支持精准预测，是人工智能时代面对的一个新
课题。机器学习作为人工智能的一个重要分支，能够满足教育大数据分析预测的需求。为此，基于“为何分析、分析
什么、以何分析、何以应用”一系列问题，通过对机器学习的作用对象、作用过程、具体方法和利益相关者等方面的
分析，探讨了机器学习和智慧教育的适切性。结合对近年来国外基于真实数据的机器学习教育应用案例研究成
果的梳理和归纳，发现目前机器学习教育应用主要集中在学生建模、学生行为建模、预测学习行为、预警失学风
险、学习支持和评测和资源推荐等六大方面。从跨界、技术和教学三个层面出发，基于智慧教育的框架对机器学
习的教育应用与创新提出了相关建议。
基于机器学习的自动文摘研究综述_曹洋
［摘要］探讨基于机器学习的自动文摘研究中的特征选取、算法选择、模型训练、文摘提取和模型评测等
主要过程; 重点分析3 种主要的机器学习算法: 朴素贝叶斯、隐马尔科夫和条件随机场，阐释3 种算法的基本思
想，在对相关研究进行系统梳理的基础上，给出作者的思考; 对3 种机器学习算法在训练方法、协同训练与主动
学习、类别平衡以及词汇分布等方面存在的共性问题进行深入讨论并提出未来的主要研究方向。
机器学习_我们该如何与机器竞争_彭传意
：要说时下最热门的词恐怕就是机器学习了，就连学文科的学生提到机器学习都能说出一二，对于计算机学科来说机
器学习可以说是大热门方向。那么机器学习到底会给我们带来怎样的影响，而作为一名程序员，或者一名计算机学科的研究
人员，如何在机器学习的浪潮中有所收获，我就我所学习的知识谈谈自己的一些看法
大数据下的机器学习算法综述_何清
随着产业界数据量的爆炸式增长，大数据概念受到越来越多的关注． 由于大数据的海量、复杂多样、变化
快的特性，对于大数据环境下的应用问题，传统的在小数据上的机器学习算法很多已不再适用． 因此，研究大数据
环境下的机器学习算法成为学术界和产业界共同关注的话题． 文中主要分析和总结当前用于处理大数据的机器学
习算法的研究现状． 此外，并行是处理大数据的主流方法，因此介绍一些并行算法，并引出大数据环境下机器学习
研究所面临的问题． 最后指出大数据机器学习的研究趋势．
超越碎片化学习_语义图示与深度学习_顾小清
泛在技术的普及使得信息的获取更加便捷，与之伴随地是信息消费中的碎片化、多任务和浅层读图的现
象。针对这一问题，该文依托于“语义图示”所开展的研究，提出一个有助于提高学习深度的方案——语义图示工具
模型。作为一种帮助学习者达到深层学习的工具，语义图示工具的设计超越碎片化的知识获取方式，为学习者提供系
统而全面的学习支持。该文首先追溯机器学习和教育领域中深度学习的发展；接着在语义图示工具的设计中，借助人
工智能技术，设计专家系统作为后台支持，以实现可视化语义建模、语义推荐以及动态模拟的核心功能，这些功能旨
在通过语义图示帮助学习者做出决策、解决问题，以超越碎片化的信息获取方式；最后，该文以案例的方式呈现语义
图示工具中的几个核心功能，以示例如何通过可视化的语义图示超越碎片化的语义获取
贝叶斯机器学习前沿进展综述_朱军
随着大数据的快速发展，以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关
注，并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用，其中贝叶斯方法在过去２０多年也
得到了快速发展，成为非常重要的一类机器学习方法．总结了贝叶斯方法在机器学习中的最新进展，具
体内容包括贝叶斯机器学习的基础理论与方法、非参数贝叶斯方法及常用的推理方法、正则化贝叶斯方
法等．最后，还针对大规模贝叶斯学习问题进行了简要的介绍和展望，对其发展趋势作了总结和展望
TargetLinkDataDictionaryXMLImportAndExport.pdf
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TargetLink Demo Models
TargetLink Demo Models， targetlink教程，targetlink使用方法
机器学习_人工智能的未来
ELECTRONICS WORLD ・ 探索与观察 机器学习 人工智能的未来
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