使用卫生保健数据预测抑郁 作者：Vivienne DiFrancesco 可以在找到用于探索该项目中使用的数据的配套仪表板 该存储库的内容是对使用机器学习模型来预测使用医疗保健数据的人的抑郁症的分析。 希望可以使这项工作易于访问和复制，因此对这种分析进行了详细说明。 储存库结构 README.md：此项目审阅者的顶级自述文件 first_notebook.ipynb：从数据清理阶段开始在jupyter笔记本中进行分析的叙述性文档 second_notebook.ipynb：在项目的探索阶段清理数据之后开始的叙述性文档的延续 PredictingDepressionSlides.pdf：项目演示幻灯片的PDF版本 project_functions文件夹：包含编写用于first_notebook和second_notebook的自定义函数 仪表板文件夹：包含用于创建此项目的配套仪表板的文件

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项目背景、建设目标、概要信息、项目风险、验收标准、管控要求。

gitlab项目流程详细版，包括基本概念，以及实例操作流程。

NY8系列MCU的例程介绍

随着社会经济的迅速发展和科学技术的全面进步，计算机事业的飞速发展，以计算机与通信技术为基 础的信息系统正处于蓬勃发展的时期。随着经济文化水平的显著提高，人们对于生活质量及工作环境的要 求也越来越高。与此同时为了管理大量的物品，仓库也大量的出现，仓库的管理问题也就提上了日程。随 着仓库大量的增加， 其管理难度也越来越大，如何优化仓库的日常管理也就成为了一个大众化的课题。 传统的仓库管理，一般依赖于一个非自动化的、以纸张文件为基础的系统来记录、追踪进出的货物， 完全由人工实施仓库内部的管理，因此仓库管理的效率极其低下。对此，我们利用基于 ZIGBEE 无线射频 技术的仓库智能管理系统，该系统能够增强库房作业的准确性和快捷性、减少整个仓库物资出入库中由于 管理不到位造成的非法出入库、误置、偷窃和库存、出货错误等损失，并最大限度地减少储存成本、保障 仓库物资的安全

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