人类时间 Human Time 是一款适用于 Android Wear 的简单且可自定义的人类可读表盘。 表盘以人们通常报时的方式显示时间。 例如，手表可以显示的一些句子是： 八点半 三点整 六时四十五 这是手表外观的小预览： 配套的移动应用程序允许用户自定义表盘。 可以修改以下设置： 背景：图库中的颜色或图像 文字颜色 文字样式：粗体或斜体 文字阴影 该应用程序已上传到 Google Play，您可以在此处找到它以及该移动应用程序的更多屏幕截图： 执照 Copyright 2014 Julio García Muñoz (ZhDev) Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the Lice

SpeedReaderForWear 适用于 Android Wear 的速读应用程序！

磨损视图存根 如果在方形、圆形或 moto360 设备上运行，WearViewStub 允许您的 Android Wear 应用程序使用不同的布局。 WearViewStub 是 Android Wear 的另一种实现。 代替 Google WatchViewStub，此实现始终有效，即使在 GridViewPager 的 Fragments 中也是如此。 下载 在您的磨损模块中 compile ' com.github.florent37:wearviewstub:1.0.0@aar ' 用法 在您的布局中，将 WearViewStub 与wearRectLayout、wearRoundLayout 和wearRoundMotoLayout 属性结合使用 < com .github.florent37.wearviewstub.WearViewStub androi

磨损套件 Wearkit 是 WatchKit 的 Android Wear 实现。 下载 在您的磨损模块中 compile ' com.github.florent37:wearkit:1.0.0@aar ' 用法 状态栏 您可以添加状态栏，显示应用程序名称和当前时间。 在您的活动布局中，添加 StatusBarView < com .gith

深度学习已逐渐应用于机械加工状态监测领域。但是，目前只能进行单任务预测，这会增加实验成本，浪费数据集，重复工作。提出了一种基于深度信念网络(DBN)的多任务学习方法，可用于刀具磨损状况和零件表面质量的预测。将DBN网络最后几个隐含层的单任务数据传输改进为多任务并行数据传输，使改进后的DBN能够实现多任务学习。多任务学习模型的损失函数定义为所有单个任务损失函数的加权和。通过改变损失函数的相应系数，可以调整相应任务的重要性。此外，多任务深度学习方法可以实现信息共享，抑制过拟合，提高预测精度，减少计算时间。结合上述改进，建立了刀具磨损与零件表面质量的多任务模型。在KVC850M三轴立式加工中心上进行了实验验证。结果表明，该多任务预测模型用于刀具磨损预测的准确率为97.59%，用于零件表面质量预测的准确率为92.66%。

ANSYS workbench 摩擦磨损实例，简单易懂，适合新手操作

服装店 项目设置 npm install 编译和热重装以进行开发 npm run serve 编译并最小化生产 npm run build 整理和修复文件 npm run lint 自定义配置 请参阅。

Tribological behaviour and wear mechanism

本人花了一周的时间写了个Wear OS工具箱，利用传统的ADB命令+Windows CMD 命令行原理。来实现与智能手表之间的配对与数据传输以及安装APK、调整手表的DPI、以及分辨率调试。告别360、豌豆荚，应用宝等各种手机助手，造成的手表系统卡慢，以及给手表自动安装各种流氓软件，告别手动繁琐输入ADB代码的烦恼，自动化运行，傻瓜式操作。凡是Android Wear OS系统的手表都可以用，小米手表、ticwatch、华为，都可以使用本工具箱来对手表进行各种一系列的操作。可以做到给手表安装第三方平台APP，以及修改分辨率和修改DPI可以根据自己的喜好来给手表DIY。是搞机搞表一族的必备法宝。