程序文件全套—— 程序流程图 1~34页； 程序文件35~61页。 目 录 8.2.3.4 a. 质量手册编号 2 8.2.3.4 b. 程序文件编号 2 8.2.3.4 d. 质量记录编号 2 8.2 附图1：组织（及所属部门）制订、发放的文件受控流程图 3 8.2 附图2：外来受控文件受控流程图 4 8.3.2 质量记录控制流程图 5 8.4.2 内部质量审核工作流程图 6 8.5.2 6.10 进货检验的不合格品控制程序 7 8.5.2 6.10 产品已交付和使用时发现的不合格品控制程序 8 8.5.2 产品最终检验的不合格品控制程序流程图 9 8.5.2 产品实现过程中不合格品控制程序流程图 10 8.6.2 A 类纠正措施流程图 11 8.6.2 B 类纠正措施 12 8.6.2 C 类纠正措施 13 8.7.2 《质量情况通报》的编制、发放、回收、处理 14 8.7.2 财务状况预警系统 15 8.7.2 预防措施的制订、实施和评价 16 8.8.2 管理评审控制程序流程图 17 8.9.2 人员招聘录用程序流程图 18 8.9.2 培训程序流程图 19 8.9.2 考核程序流程图 20 8.11.2 产品实现过程策划程序流程图 21 8.11.2 策划依据 22 8.12.2 产品要求的识别与评审过程 23 8.12.2 产品合同修改过程 24 8.12.2 市场信息控制过程 25 8.13.2 设计和开发控制程序 26 8.14.2 采购控制程序流程图 27 8.15.2 生产运作程序流程图 28 8.17.2 测量和监控策划程序 29 8.18.2 体系业绩的测量和监控过程程序 30 8.19.2 过程的测量、监控和分析程序流程图 31 8.20.2 产品测量和监控程序流程图 32 8.21.2 持续改进过程控制程序 33 8.2.3.4 a. 质量手册编号 8.2.3.4 b. 程序文件编号 8.2.3.4 c. 质量记录编号 8.2 附图1：组织（及所属部门）制订、发放的文件受控流程图 8.2 附图2：外来受控文件受控流程图 8.3.2 质量记录控制流程图 8.4.2 内部质量审核工作流程图 8.5.2 6.10 进货检验的不合格品控制程序 8.5.2 6.10 产品已交付和使用时发现的不合格品控制程序 8.5.2 产品最终检验的不合格品控制程序流程图 8.5.2 产品实现过程中不合格品控制程序流程图 10 A 类纠正措施流程图 8.6.2 B 类纠正措施 8.6.2 C 类纠正措施 8.7.2 《质量情况通报》的编制、发放、回收、处理 8.7.2 财务状况预警系统 8.7.2 预防措施的制订、实施和评价 8.8.2 管理评审控制程序流程图 8.9.2 人员招聘录用程序流程图 8.9.2 培训程序流程图 8.9.2 考核程序流程图 8.11.2 产品实现过程策划程序流程图 8.11.2 策划依据 8.12.2 产品要求的识别与评审过程 8.12.2 产品合同修改过程 8.12.2 市场信息控制过程 8.13.2 设计和开发控制程序 8.14.2采购控制程序流程图 8.15.2 生产运作程序流程图 8.17.2 测量和监控策划程序 8.18.2 体系业绩的测量和监控过程程序 8.19.2 过程的测量、监控和分析程序流程图 8.20.2 产品测量和监控程序流程图 8.21.2 持续改进过程控制程序 "XX有限公司 "文件编号 "0 " " "版本／修订号"A/0 " " "页 码 "1/27 " "程序文件 "标 题 "目 录 "起 草 者 "周传X " " "批 准 者 "周家X "审 核 者 "周家X " 目 录 "序号 "文件编号 "标 题 "页 码 " "1 "HY/QP—01 "文件控制程序 "2-4 " "2 "HY/QP—02 "记录控制程序 "5 " "3 "HY/QP—03 "人力资源控制程序 "6-7 " "4 "HY/QP—04 "与顾客有关过程控制程序 "8-9 " "5 "HY/QP—05 "采购控制程序 "10-12 " "6 "HY/QP—06 "顾客满意控制程序 "13-14 " "7 "HY/QP—07 "检验设备控制程序 "15-16 " "8 "HY/QP—08 "生产计划控制程序 "17 " "9 "HY/QP—09 "产品检验控制程序 "18-19 " "10 "HY/QP—10 "不合格品控制程序 "20-21 " "11 "HY/QP—11 "产品防护控制程序 "22-23 " "12 "HY/QP—12 "数据分析应用控制程序 "24-25 " "13 "HY/QP—14 "纠正和预防措施控制程序 "26 " "14 "附录1 "质量记录清单目录 "28 " "

初识Python 少儿编程python教案——初识Python全文共24页，当前为第1页。 Python基本概念 海龟编辑器 绘图准备 课程知识点 使用画笔 少儿编程python教案——初识Python全文共24页，当前为第2页。 Python基本概念 少儿编程python教案——初识Python全文共24页，当前为第3页。 1.Python是1989年荷兰人吉多·范罗苏姆开发的，Python的中文意思是（大蟒蛇）。 2.Python的特点：优雅、简单、明确，语言方式与自然语言相似，可阅读性强、功能强大。 3.Python连续两年都被评为最受欢迎编程语言第三名。 Python 少儿编程python教案——初识Python全文共24页，当前为第4页。 Python 少儿编程python教案——初识Python全文共24页，当前为第5页。 Python应用 网站开发、人工智能领域、云计算开发、大数据分析、网络爬虫、科学计算、游戏开发 人脸识别 web开发 少儿编程python教案——初识Python全文共24页，当前为第6页。 Python应用 网站开发、人工智能领域、云计算开发、大数据

TI公司高精度实验室ADC系列之ADC噪声分析

⼤数据分析之分类算法 数据分析之决策树ID3算法 什么是分类算法？ 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合，结合某种分类算法，⽐如这篇讲的ID3算法来⽣成最终的分类规则，这样当提供⼀个对象的时候我们可以根据它 们的特征将其划分到某个分组中。 决策树ID3算法是分类中的经典算法，决策树的每⼀层节点依照某⼀确定程度⽐较⾼的属性向下分⼦节点，每个⼦节点在根据其他确定程度 相对较⾼的属性进⾏划分，直到 ⽣成⼀个能完美分类训练样例的决策树或者满⾜某个分类终⽌条件为⽌。 术语定义： ⾃信息量：设信源X发出a的概率p(a),在收到符号a之前，收信者对a的不确定性定义为a的⾃信息量I(a)=-logp(a)。 信息熵：⾃信息量只能反映符号的不确定性，⽽信息熵⽤来度量整个信源整体的不确定性，定义为：H(X)= 求和(p(ai) I(ai)) 条件熵：设信源为X，收信者收到信息Y，⽤条件熵H(X"Y)来描述收信者收到Y后X的不确定性的估计。 平均互信息量：⽤平均互信息量来表⽰信息Y所能提供的关于X的信息量的⼤⼩。 互信息量I(X"Y)=H(X)-H(X"Y) 下边的ID3算法就是⽤到了每⼀个属性对分类的信息增益⼤⼩来决定属性所在的层次，信息增益越⼤，则越 应该先作为分类依据。 ID3算法步骤 a.对当前例⼦集合，计算属性的信息增益； b.选择信息增益最⼤的属性Ai(关于信息增益后⾯会有详细叙述) c.把在Ai处取值相同的例⼦归于同于⼦集，Ai取⼏个值就得⼏个⼦集 d.对依次对每种取值情况下的⼦集,递归调⽤建树算法，即返回a， e.若⼦集只含有单个属性，则分⽀为叶⼦节点，判断其属性值并标上相应的符号，然后返回调⽤处，或者树达到规定的深度，或者⼦集所有 元素都属于⼀个分类都结束。 举例分析 世界杯期间我和同学⼀起去吃了⼏回⼤排档，对那种边凑热闹边看球的氛围感觉很不错，但虽然每个夏天我都会凑⼏回这种热闹，但肯定并 不是所有⼈都喜欢凑这种热闹的，⽽应⽤决策树算法则能有效发现哪些⼈愿意去，哪些⼈偶尔会去，哪些⼈从不愿意去； 变量如表1所⽰，⾃变量为年龄、职业、性别；因变量为结果（吃⼤排档的频率）。 年龄A 职业B 性别C 结果 20-30 学⽣ 男 偶尔 30-40 ⼯⼈ 男 经常 40-50 教师 ⼥ 从不 20-30 ⼯⼈ ⼥ 偶尔 60-70 教师 男 从不 40-50 ⼯⼈ ⼥ 从不 30-40 教师 男 偶尔 20-30 学⽣ ⼥ 从不 20以下 学⽣ 男 偶尔 20以下 ⼯⼈ ⼥ 偶尔 20-30 ⼯⼈ 男 经常 20以下 学⽣ 男 偶尔 20-30 教师 男 偶尔 60-70 教师 ⼥ 从不 30-40 ⼯⼈ ⼥ 偶尔 60-70 ⼯⼈ 男 从不 计算过程： 1、⾸先计算结果选项出现的频率： 表2 结果频率表 从不p1 经常p2 偶尔p3 0.375 0.125 0.5 2、计算因变量的期望信息： E(结果)=-(p1*log2(p1)+p2*log2(p2)+p3*log2(p3) ) =-(0.375*log2(0.375)+0.125*log2(0.125)+0.5*log2(0.5) ) =1.406 注：这⾥Pi对应上⾯的频率 3、计算⾃变量的期望信息(以年龄A为例)： E(A)= count(Aj)/count(A)* (-(p1j*log2(p1j)+p2j*log2(p2j)+p3j*log2(p3j) )) 3.1公式说明： Count(Aj):年龄A第j个选项个数； j是下⾯表3五个选项任⼀ 表3 年龄记录数量表 选项 20-30 20以下 30-40 40-50 60-70 数量 5 3 3 2 3 Count(A):年龄总记录数 p1j =count(A1j)/count(Aj) :年龄A第j个选项在结果中选择了"从不"的个数占年龄A第j个选项个数的⽐例； p2j =count(A2j)/count(Aj) :年龄A第j个选项在结果中选择了"偶尔"的个数占年龄A第j个选项个数的⽐例； p3j =count(A3j)/count(Aj) :年龄A第j个选项在结果中选择了"经常"的个数占年龄A第j个选项个数的⽐例； 3.2公式分析 在决策树中⾃变量是否显著影响因变量的判定标准由⾃变量选项的不同能否导致因变量结果的不同决定，举例来说如果⽼年⼈都从不去⼤排 档，中年⼈都经常去，⽽少年都偶尔去，那么年龄因素肯定是决定是否吃⼤排档的主要因素； 按照假设，即不同年龄段会对结果产⽣确定的影响，以表3年龄在20以下的3个⼈为例，假设他们都在结果中选择了"偶尔"选项，此时: p2j =count(A2j)/count(Aj)=1， p1j =co

⼤数据处理与并⾏计算 ⼤数据处理与并⾏计算 随着对地观测技术的发展，获取到的地理数据越来越精细，⽽数据量也越来越⼤，地理数据数据处理与分析的时间耗费就越⼤。因此，传统 的数据处理技术和串⾏计算技术难以满⾜⾼精细地理⼤数据处理的需求。SuperMap ⽀持并⾏计算，有效的提⾼了⼤数据处理的效率。 并⾏计算原理 并⾏计算是将⼀个任务分解成若⼲个⼩任务并协同执⾏以完成求解的过程，是增强复杂问题解决能⼒和提升性能的有效途径。并⾏计算可以 通过多种途径实现，包括多进程、多线程以及其他多种⽅式，SuperMap是通过多线程⽅式实现并⾏计算的，可充分和更加⾼效地利⽤多核 计算资源，从⽽降低单个问题的求解时间，节省成本，也能够满⾜更⼤规模或更⾼精度要求的问题求解需求。 下图对⽐了串⾏与并⾏两种计算⽅式。当⼀个任务被划分为 A、B、C 三个⼦任务时，串⾏需要依次执⾏三个⼦任务，⽽多线程并⾏则可以 通过三个线程同时执⾏三个⼦任务。 图1：并⾏计算⽰意图 下图是在并⾏计算⽀持下，⼀台普通的四核计算机上某次执⾏"提取等值线"分析时 CPU 的使⽤情况。当使⽤ 1 个线程分析时，CPU 利 ⽤率较低，只有⼀个 CPU 参与运算，当设置并⾏线程数为 4 时，所有四个 CPU 核⼼都参与运算，CPU 利⽤率最⾼可达 100%。 图2：CUP使⽤率 下⾯通过⼀个⽣成三维晕渲图的实例，对⽐多线程并⾏计算和单线程计算的操作时间。本实例应⽤的数据为某地区的DEM数据数据⾏列数 为15000*20000，数据量⼤⼩为884M，分别对其进⾏三维晕渲图操作，使⽤单线程的SuperMap iDesktop8C进⾏分析需要80秒（如 下图3所⽰），⽽通过并⾏计算只需15秒即可完成同样的操作（如下图4所⽰）： 图3：单线程分析 图4：并⾏计算 通过上述实例可知，同样的数据处理通过并⾏计算可节省3-5倍的时间，⼤⼤的节省了时间成本，提⾼了分析的性能及⼯作效率。 图5：并⾏计算与单线程耗时对⽐图 ⽀持并⾏计算的功能 ⽬前，SuperMap ⽀持并⾏计算的功能有：栅格分析、⽔⽂分析、⽹络分析、拓扑预处理、叠加分析、空间查询等。 栅格分析：栅格分析功能模块中⽀持并⾏计算的功能有：插值分析、提取等值线、提取等值⾯、坡度分析、坡向分析、栅格填挖⽅、⾯填挖 ⽅、反算填挖⽅、表⾯⾯积量算、表⾯体积量算、查找极值、⽣成三维晕渲图、⽣成正射三维影像、单点可视域分析、多点可视域分析、栅 格重采样、栅格重分级、栅格聚合等。 ⽔⽂分析：⽔⽂分析功能模块中的所有功能都⽀持并⾏计算，即填充洼地、流向分析、计算累积汇⽔量、计算流长、计算流域盆地、⽣成汇 ⽔点栅格、流域分割、河流分级、连接⽔系、提取⽮量⽔系都⽀持并⾏计算。 ⽹络分析：⽬前，⽹络分析模块中最佳路径分析、最近设施查找、旅⾏商分析和物流配送等四个交通⽹络分析功能⽀持并⾏计算。 拓扑：拓扑功能模块中的拓扑预处理⽀持并⾏计算。但是，拓扑预处理中的"调整多边形⾛向"处理不⽀持并⾏计算。如果只进⾏该项预处 理，修改线程数不会降低分析时间。 叠加分析：对线⾯叠加分析都⽀持并⾏计算，包括线⾯的裁剪、擦除、合并、相交、同⼀、对称差、更新。 空间查询：⾯对象的包含和求交查询⽀持并⾏计算。 设置线程数⽬ 线程数⽬的设置有两种⽅式，⼀种是直接在"环境"对话框中设置；另⼀种是修改配置⽂件。具体设置⽅式如下： l. 单击"⽂件"按钮，在菜单中选择"选项"，在弹出的"SuperMap iDesktop 8C选项"对话框的"环境"设置页⾯中，直接设置"并⾏ 计算线程数"即可； 2. 系统配置⽂件 SuperMap.xml 中的节点⽤于指定线程数⽬，初始值为 2。SuperMap.xml 位于组件产品安装⽬录\Bin ⽂件夹下。例 如，设置线程数⽬为 4，则配置⽂件应修改为： 4。 应⽤程序启动时会优先读取配置⽂件中的线程数，若在"并⾏计算线程数"处修改了线程数，则会⽴即⽣效，同时会⾃动修改配置⽂件中的 值；⽽配置⽂件中的线程数⽬只在应⽤程序启动时被读取⼀次，⼿动修改配置⽂件后，需要重新启动应⽤程序才能⽣效。线程数⽬的有效范 围为 1-16。如果配置⽂件中的线程数⽬超出范围，则设置⽆效，使⽤默认值 2；如果在"并⾏计算线程数"处设置的值⼤于16，则设置的 值会⾃动调整为16。 那么如何设置合理的线程数呢？您可参考⼀下两条建议进⾏设置： 1. 指定的多个线程将在计算机处理器所有核之间分配，当线程数⽬等于处理器总核数时，所有核都参与计算，可以充分利⽤计算机的计 算资源。 2. 线程数⽬多于计算机核数时，线程调度与负载均衡问题可能会导致占⽤更多时间，即使分析计算的时间进⼀步降低，也可能导致整体 性能提升不明显。因此不建议这样做。 地理空间分析具有算法逻辑复杂、数据规模⼤等普遍特点，是

泰斗微电子官网已经找不到资料了，千辛万苦扒来的，给点积分吧看官们~实在没有也可私信我，我私发你们！

基于plecs 搭建的永磁同步电机矢量控制模型

用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf

深度学习模型现在很火，应用的领域也是各方各面。在序列预测方面，当属LSTM模型的应用最广。我基于matlab编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名为行向量。代码最后还提供了误差分析部分，展示了绝对误差、MAE、RMSE、MAPE共4个误差指标，可供参考。代码基于matlab2021版编写，适用于2018版之后的所有版本。

物流管理系统可行性分析报告