我是从技术开发转型为产品经理的，在转型的过程中对于技术背景的思维方式和产品背景的思维方式有一些个人的认识。在做技术开发的几年里，我从纯技术的角度去理解问题；转型做产品经理后，我带着技术背景处理与产品相关的业务、运营和市场问题，用一种全新的角度看待产品。

swat 模型的详析表述，里面有很详细的截图，使用语使用arcviewgis的朋友

代码亲测可用，直接调用stoi函数，格式是stoi(x,y,fs)，分别是干净语音，带噪语音，采样频率

实验一 线性典型环节实验； 实验二 二阶系统的性能研究； 实验三 系统时域分析实验； 实验四 二阶系统的性能频域研究； 实验五 校正实验； 实验六 非线性典型环节实验； 实验七 非线性系统实验。

所有功率MOS制造厂商都会提供每种型号产品的详细 说明书。说明书用来说明各种产品的性能。这对于 在不同厂商之间选择相同规格的器件很有用。在一些 情况下，不同厂商所提供的参数所依据的条件可能有 微妙的区别，尤其在一些非重要参数例如切换时间。 另外，数据说明书所包含的信息不一定和应用相关 联。因此在使用说明书和选择相同规格的器件时需要 特别当心以及要对数据的解释有确切的了解。本文以 BUK553-100A为例, 这是一种100 V逻辑电平MOS管 漏极电流值(ID) 和总耗散功率都在这部分给出。这 些数据必须认真对待因为在实际应用中数据说明书 的给定的条件很难达到（见极限值部分）。在大多数 应用中，可用的dc电流要比快速参考说明中提供的值 要低。限于所用的散热装置，大多数工程师所能接受 的典型功率消耗要小于20W(对于单独器件)。结温(TJ) 通常给出的是150 C ˚ 或者175 C ˚ 。器件内部温度不 建议超过这个值。

屏蔽了一些保存设置的功能。已经除去了5分钟播放限制，直接使用即可。 ----------------------------------------------------------------- PPT Genius用来提供控制PPT的演示时间，主要功能如下： （1）可设置PPT讲演限时值1～600分钟； （2）当播放PPT时，计时器可自动开始倒计时，并显示倒计时钟（时钟始终在PPT播放界面上显示）； （3）可设置两个提前提示点，以弹出窗口提示，并可设置声音提示； （4）演示时间到时，可设定黑屏、白屏、锁屏等操作； （5）可保存/加载设置参数； （6）软件固化于U盘之中，无须安装和注册，使用方便； （7）适用环境： PPT: Microsoft Office PowerPoint 2000/2003/2007/2010； 操作系统：windows 2000/XP/2003/WIN7。

本资源是有本人整理，讲义都是pdf版本的，并非.md的格式，所以为大家方便了许多。

我最近研究的是飞行器定高追踪，能够识别飞行器并测得其的高度，使得飞行器能够平稳的在一定的高度飞行。本次论文内容重点讲解基于卡尔曼滤波的物体的追踪，卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(最优化自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。

深度学习 ( Deep Learning ) 是机器学习 ( Machine Learning ) 中近年来备受重视的一支，深度学习根源于类神经网络 ( Artificial Neural Network ) 模型，但今日深度学习的技术和它的前身已截然不同，目前最好的语音识别和影像辨识系统都是以深度学习技术来完成，你可能在很多不同的场合听过各种用深度学习做出的惊人应用 ( 例如：最近红遍大街小巷的 AlphaGo )，听完以后觉得心痒痒的，想要赶快使用这项强大的技术，却不知要从何下手学习，可以学习一下这个资料。可以毫不犹豫的说，这个资料是我看过最系统，也最通俗易懂的关于深度学习的文章。它是由台大教授李宏毅讲解一天搞懂深度学习讲课的PPT，PPT主要包含四部分：什么是深度学习、深度学习的各种小技巧、有记忆力的深度学习模型、深度学习的应用和展望。
OutlineLecture I: Introduction of Deep LearningLecture ll: Tips for Training Deep Neural NetworkLecture lll: ariants of neural NetworkLecture v: Next WaveLectureIntroduction ofDeep learningOutline of lecturentroduction of Deep LearningLet's start with generalmachine learningWhy Deep"Hello World for Deep LearningMachine LearningLooking for a functionSpeech recognitionHow are youImage recognition=“Cat"Playing go5-5″(next moveDialogue SystemHello(what the user said) (system responseImage Recognition:FrameworkcatA set ofModefunctioncat)=“ money"dosnakeImage Recognition:FrameworkcatA set ofModelf(41)="cat"f(=“ moneyfunctionBetter)=“dog"f2(nakeGoodness offunction fSupervised LearningTrainingDatamonkey”“cat"“dogImage Recognition:FrameworkcatModelTrainingTestinA set ofunctioncatStepGoodness ofPick the"Best"FunctionUsingfunction fStepStep3TrainingDatamonkey”“cat"“dogThree steps for deep learningStepStepStep 3: pickdefine a setgoodness ofthe bestof functionfunctionfunctionDeep Learning is so simple3DC TENCENT CO

文档中包含了最优状态估计的英文原版文档，和中文张永刚翻译的版本，都是不可多得的好资源。 重要的是我附带了英文原版的matlab程序源码，这样你在学习完理论，在验证功能的时候，省去了你自己编写程序的过程； 程序中附带了H无穷滤波，非线性滤波，粒子滤波。 希望好的资料遇到识货的人。 最后感谢张永刚老师，他的课真的很不错。有机会大家可以来哈工程来旁听他的课程，讲的很不错。人格魅力没的说。粉你一下刚哥、