本文提供了李宏毅老师的机器学习课件PPT下载资源，包含所有课件内容，建议配合B站上的Machine Learning视频使用。课件中的公式建议亲自推导以加深理解，同时可以整理笔记便于复习。资源仅供学习使用，禁止商业用途，版权归李宏毅老师所有。下载地址为https://gitcode.com/open-source-toolkit/3f530。 李宏毅老师出品的机器学习课件资源，是一套面向学习者的高质量教学材料。此课件包括了李宏毅老师在机器学习课程中的所有PPT内容，覆盖了机器学习的基础知识到高级概念的广泛话题。每个课件都精心设计，旨在帮助学习者更好地理解复杂的理论，通过图形和实例将抽象的概念具体化，以便于掌握。 课件中的公式推导是理解机器学习算法核心的关键步骤，建议学习者跟随课件内容亲自尝试进行推导，这样可以促进更深层次的理解和记忆。此外，学习者在使用课件时应当做好笔记整理，这不仅有助于复习巩固所学知识，也是构建个人知识体系的重要过程。 B站（哔哩哔哩）上的Machine Learning视频与这些课件内容相辅相成，为学习者提供了视听结合的学习途径。视频中的讲解和课件中的视觉材料结合起来，能够让学习者从不同角度理解课程内容，形成更加立体的学习体验。 需要注意的是，所提供的学习资源仅供个人学习和研究使用，切勿用于任何商业目的。资源的版权归原作者所有，任何对这些资源的滥用或非法分发都是被明令禁止的。学习者应当尊重原创者的版权，合法使用学习资料。 课件下载资源可以通过指定的Git代码仓库地址进行获取，该地址为https://gitcode.com/open-source-toolkit/3f530。这个Git仓库是公开的资源库，学习者可以自由下载和使用资源，但同时需要遵守相关的使用条款和版权规定。 下载后，课件文件通常为PowerPoint格式，这意味着学习者可以使用任何支持PPT格式的软件打开并查看。课件的使用方法简单，直接打开PPT文件就可以开始学习。 此外，由于资源的提供者特别提到了“可运行源码”，这暗示了在课件的某些部分，可能包含了可以直接在计算机上执行的代码示例。这样的设计是为了让学习者能够直接观察到算法在实践中的运行情况，并且能够亲自动手修改代码，进行实验和验证学习成果，从而加深对机器学习概念的理解。 李宏毅的机器学习课件资源是一套完备的学习工具，旨在为学习者提供一个全面、深入理解机器学习理论与实践的平台。通过结合PPT课件、B站视频、亲自动手编程实践，学习者可以获得更加丰富的学习体验，为未来在机器学习领域的深入研究打下坚实的基础。

### 检测及仪表课程设计：污垢监测技术及设备的研究 #### 一、引言 污垢作为自然界的普遍现象，不仅存在于日常生活之中，更在工业生产，尤其是传热过程中扮演着至关重要的角色。据统计，全球范围内，因污垢造成的经济损失可高达一个国家国民生产总值的0.25%。这不仅反映了污垢问题的严重性，也凸显了污垢监测技术及设备研发的重要性和紧迫性。 #### 二、污垢的本质与危害 污垢，通常定义为在与流体接触的固体表面逐渐积累形成的固态物质，它在传热过程中尤其常见。根据Steinhagen等人的研究，新西兰的1100家企业中，有90%的换热器不同程度地受到污垢的困扰，这一比例令人震惊，同时也揭示了污垢问题的普遍性和复杂性。 ##### 污垢的危害： 1. **恶化传热性能**：污垢是热传导的不良导体，其导热系数远低于金属材料。当污垢在换热面上累积时，会显著增加换热设备的热阻，导致传热效率大幅下降。例如，2毫米厚的水垢会使碳钢管油冷却器的运行效率比无垢状态下降30%。 2. **增加能量消耗**：污垢在管道内积聚，会减少流体流通面积，增加流动阻力，进而增加流体输送设备的能量消耗。此外，定期清除污垢的过程也会导致热量损失。 3. **影响设备安全**：污垢可能导致设备局部过热，引发安全事故，如鼓包、爆管等。同时，污垢下的腐蚀问题也会加剧，严重威胁设备的使用寿命和安全性。 4. **增加初始投资**：为了弥补污垢对换热效率的影响，设计阶段往往需要增加换热面积，导致金属材料消耗增加。据统计，污垢使换热设备面积平均增加30%~40%，并可能采取更昂贵的材料和结构，进一步推高成本。 5. **增大运行维护费用**：为了有效清除污垢，企业需增设清洗设备和使用清洗剂，这不仅增加了系统复杂度，还带来了额外的运行和维护成本。 #### 三、污垢监测技术的重要性 鉴于污垢对工业生产的负面影响，污垢监测技术的研发显得尤为重要。通过实时监测和分析污垢的积累情况，可以及时采取措施，减少污垢对设备性能的影响，避免不必要的能源浪费和经济损失。特别是在自动化领域，利用先进的传感技术和数据分析方法，如LabVIEW数据处理，能够实现对污垢热阻的精确测量，为污垢管理提供科学依据。 #### 四、LabVIEW在污垢监测中的应用 LabVIEW作为一种强大的图形化编程工具，被广泛应用于自动化和数据采集领域。在污垢监测系统中，LabVIEW可用于设计用户界面，收集和处理来自传感器的数据，进行实时监控和分析。通过建立数学模型，LabVIEW能够准确计算污垢热阻，评估设备的传热性能，从而为工业生产提供有效的决策支持。 #### 结语 污垢监测技术及设备的研究与开发，不仅是对传统传热理论的深化，更是对现代工业生产效率提升的关键。通过技术创新，我们有望解决长期以来困扰工业界的污垢难题，实现节能减排的目标，推动可持续发展。

SDF-1α诱导的NSCs趋化性迁移受其分化状态影响，陈叶冰，张焕相，目的：探讨神经干细胞(NSCs)对趋化因子SDF-1α的定向迁移能力与其分化状态之间的关系。方法：本实验运用Boyden chamber及Dunn chamber趋化性迁

基于51单片机的五层电梯智能控制系统：多层楼按键控制、数码显示与报警功能全实现,基于51单片机的五层电梯智能控制系统：多层楼按键控制、数码显示与报警功能实现及Proteus仿真源码分享,51单片机五层电梯控制器 基于51单片机的五层电梯控制系统 包括源代码和proteus仿真 系统硬件由51单片机最小系统、蜂鸣器电路、指示灯电路、内部按键电路、外部按键电路、直流电机、内部显示电路、外部显示电路组成。 功能： 1:外部五层楼各楼层分别有上下按键，按下后步进电机控制电梯去该楼层，每层楼都有一位数码管显示电梯当前楼层； 2:电梯内部由数码管显示当前楼层，可按键选择楼层号来控制电梯； 3:电梯内部有报警按键，按下后蜂鸣器响； 4:电梯内部可按键紧急制动，此时电梯停止运行，电梯内部其他按键以及外部五层楼的上下按键将无法控制电梯。 ,核心关键词： 51单片机；五层电梯控制器；控制系统；源代码；Proteus仿真； 五层楼按键；步进电机；数码管显示；电梯当前楼层；蜂鸣器报警；紧急制动。,基于51单片机的五层电梯控制系统：功能齐全、仿真验证的源代码与硬件设计

VisualSVN_Server_Enterprise，版本4.1.4，Server 2022下测试可用。

Delphi 7是一款由Borland公司（现Embarcadero Technologies）开发的集成开发环境（IDE），主要用于编写Windows应用程序。这款经典的编程工具以其高效的编译器和强大的Visual Component Library (VCL)框架而闻名，它支持面向对象的 Pascal 语言——即Object Pascal。 在描述中提到的"delphi 7安装包 32位"，意味着这个安装文件是为32位操作系统设计的。在Windows XP、Windows Server 2003等32位系统盛行的时代，Delphi 7是许多开发者首选的开发工具。它包含了完整的IDE、编译器、调试器以及一系列用于构建图形用户界面（GUI）的组件。 "里面带有注册序列号等"，意味着这个安装包可能包含了激活软件所需的注册信息。通常，软件的正式版本需要合法的序列号才能激活，以确保用户有权使用全部功能。对于初学者来说，这非常方便，因为他们无需额外寻找激活码就能开始学习和使用Delphi。 Delphi 7的特色在于它的快速应用程序开发（RAD）模式，允许开发者通过拖放组件和编写少量代码快速创建应用。VCL库提供了丰富的预构建组件，如按钮、文本框、表格等，使得用户界面的构建变得简单。此外，Delphi的编译器能生成原生的Win32汇编代码，从而提供优秀的性能。 安装过程通常包括以下几个步骤： 1. 运行Delphi7_setup.exe启动安装程序。 2. 接受许可协议，并选择安装类型。通常有完整安装和自定义安装两种，完整安装包含所有组件，自定义安装则可按需选择。 3. 输入提供的注册序列号进行激活。 4. 指定安装路径，一般建议保持默认设置。 5. 等待安装进度完成，期间可能需要重启计算机以完成安装。 对于初学者，学习Delphi 7可以从以下几方面入手： - 学习Object Pascal语言基础，包括变量、常量、运算符、流程控制语句等。 - 熟悉VCL组件库，了解各种控件的功能和用法。 - 掌握事件驱动编程，理解事件和事件处理函数的概念。 - 学习窗体设计，包括布局管理、组件交互等。 - 熟悉Delphi IDE的使用，如源代码编辑器、项目管理器、调试器等。 - 实践编写简单的应用程序，例如“Hello, World!”程序，逐渐进阶到更复杂的项目。 通过以上知识的学习和实践，初学者可以快速掌握Delphi 7的基本操作，为进一步深入学习和开发更复杂的应用打下坚实的基础。不过，随着技术的发展，现在已经有更新的Delphi版本，如Delphi 10.x，它们支持更多的平台和现代编程特性，因此在学习过程中也要关注Delphi的最新动态。

检测技术及仪表课程设计 本课程设计的主要目的是为了检测污垢热阻，对管道壁温、压差、流量、补水箱水位、水温进行测量。污垢热阻是换热设备中最关键的性能指标之一，对于换热设备的运行状况和热效率有着非常重要的影响。 背景知识：换热设备污垢的形成过程是一个极其复杂的能量、质量和动量传递的物理化学过程，污垢的存在给广泛应用于各工业企业的换热设备造成极大的经济损失，因而污垢问题成为传热学界和工业界十分关注而又至今未能解决的难题之一。 检测技术：污垢监测的方法有很多，包括热学法和非传热量的污垢监测法。热学法中又可分为热阻表示法和温差表示法两种；非传热量的污垢监测法又有直接称重法、厚度测量法、压降测量法、放射性技术、时间推移电影法、显微照相法、电解法和化学法。这些监测方法中，对换热设备而言，最直接而且与换热设备性能联系最密切的莫过于热学法。 热学法：热学法是检测污垢热阻的最直接和最有效的方法。热学法中，污垢热阻可以通过清洁状态和污染状态下的温度分布来计算。设传热过程是在热流密度 q 为常数情况下进行的，图 1a 为换热面两侧处于清洁状态下的温度分布，其总的传热热阻为：cwccRRRU21/1。图 1b 为两侧有污垢时的温度分布，其总传热热阻为ffwfffRRRRRU2211/1。 如果假定换热面上污垢的积聚对壁面与流体的对流传热系数影响不大，则可认为fcfcRRRR2211,。于是从式(4-4)减去式(3)得：cfffcUURR1121。式(5)表明污垢热阻可以通过清洁状态和污染状态下的温度分布来计算。 仪表选用：为了测量污垢热阻，需要选用合适的仪表。仪表的选择取决于测量的参数和测量的精度。例如，为了测量管道壁温和压差，可以选用热电偶、热电阻、压差计等仪表。 实验装置简介：实验装置包括热交换器、补水箱、水泵、流量计、温度计、压力计等。热交换器是实验装置的核心部分，负责换热过程中的热交换。补水箱负责提供稳定的水流，水泵负责提供稳定的压力，流量计负责测量流量，温度计负责测量温度，压力计负责测量压力。 被测参数及仪表选用：被测参数包括管道壁温、压差、流量、补水箱水位、水温等。仪表的选用取决于测量的参数和测量的精度。例如，为了测量管道壁温，可以选用热电偶、热电阻等仪表。 实验过程：实验过程包括安装实验装置、调试仪表、进行测量等步骤。安装实验装置时，需要确保实验装置的稳定性和安全性。调试仪表时，需要确保仪表的准确性和可靠性。进行测量时，需要确保测量的准确性和可靠性。 结论：检测技术及仪表课程设计的主要目的是为了检测污垢热阻，对管道壁温、压差、流量、补水箱水位、水温进行测量。热学法是检测污垢热阻的最直接和最有效的方法。仪表的选用取决于测量的参数和测量的精度。实验过程需要确保实验装置的稳定性和安全性，仪表的准确性和可靠性，测量的准确性和可靠性。 参考文献： 1. 李晓峰. 污垢热阻检测技术研究[J]. 机电工程学报，2018，34(3)：1-9. 2. 王晓龙. 换热设备污垢监测方法研究[D]. 华中科技大学，2019. 3. 张晓丽. 污垢热阻检测技术的研究与应用[D]. 浙江大学，2017.

简要中文翻译： 加载YOLOv8模型进行姿态检测。 定义人体关键点之间的连接关系和颜色。 检测关键点并绘制在视频帧上。 根据关键点之间的关系绘制连接线。 使用摄像头捕获视频并实时进行姿态检测。 显示带有关键点和连接的实时视频流。 按 q 键退出程序。 在深入探讨如何加载YOLOv8模型进行姿态检测之前，首先需要了解YOLOv8模型的背景与姿态检测的含义。YOLO（You Only Look Once）系列是一种流行的目标检测框架，因其速度快和准确率高而被广泛应用于实时视频处理任务中。而姿态检测是计算机视觉的一个分支，它旨在通过算法识别和跟踪人体各个部位的位置，如四肢和躯干等。 在此基础上，我们开始详细介绍如何操作： 1. 加载YOLOv8模型：首先需要获取预训练的YOLOv8模型文件，然后使用适当的数据加载代码将其读入内存。在Python环境中，通常使用像是OpenCV或者PyTorch这样的深度学习库，以方便地导入模型并进行后续处理。 2. 定义人体关键点与颜色映射：人体姿态检测中，关键点通常指的是人体各个关节和身体部位的中心点，如肩膀、肘部、腰部、膝盖等。这些点需要被准确地识别，以便于后续的分析和图形绘制。同时，为了在视频帧中清晰展示关键点，需要为每个关键点定义颜色，并将其映射出来。 3. 关键点检测与绘制：使用加载的YOLOv8模型对视频帧进行处理，模型会输出每个关键点的位置。这些位置信息将被用来在视频帧中绘制标记关键点的图形（通常为圆点）。这个过程需要对视频帧进行逐帧处理，以实现实时的姿态检测。 4. 关键点间连接关系的绘制：在关键点检测并绘制完成后，接下来的工作是根据人体解剖结构，将这些点连接起来。一般会定义一套规则，确定哪些点应该通过线条连接，并使用这些规则绘制出完整的姿态图谱。这一步骤是姿态检测中非常重要的一个环节，它将分散的关键点信息转化为了连贯的人体姿态表示。 5. 实时视频姿态检测：为了实现实时监控和检测，需要使用摄像头作为视频源。通过摄像头捕获连续的视频帧，应用前面提到的关键点检测和绘制算法，实时输出带有关键点和连接线的视频流。这通常需要将整个检测过程封装在一个循环中，并且该循环以固定的频率运行，以保证与视频帧的同步。 6. 控制程序退出：为了方便使用者操作，程序需要响应用户的输入，例如在本例中，按下"q"键可以退出程序。 以上六个步骤共同构成了加载YOLOv8模型进行姿态检测的完整流程，涉及到了从模型加载、关键点定义、视频处理到用户交互等关键技术环节。在实际应用中，还可能会涉及一些额外的优化步骤，比如算法调优、模型训练等，以提高检测的准确率和速度。 整个过程是一个结合了计算机视觉、深度学习和实时视频处理技术的复杂任务，需要多种技术的综合运用才能完成。而通过Python编程语言及其生态中的各类库，可以较为便捷地实现上述功能。

实时人体姿势检测是计算机视觉领域的一个重要分支，它能够在视频或图片中快速准确地识别出人体的关键点，并分析出人体的姿态信息。这种技术广泛应用于健身分析、人机交互、视频监控和增强现实等领域。MoveNet Lightning 模型是 TensorFlow 官方推出的一款高效的人体姿势检测模型，其设计初衷是为了提供低延迟、高准确率的实时人体姿势检测能力。 MoveNet Lightning 模型是基于之前发布的 MoveNet Thunder 版本改进而来，相较于 Thunder 版本，Lightning 版本在保持高准确性的同时，大幅降低了模型的复杂度和运算资源消耗，从而在轻量级设备上也能实现良好的实时检测效果。该模型采用 MobileNetV2 作为基础架构，并融入了自适应的多尺度特征融合技术，以更好地处理不同尺寸和距离的人体姿态。 使用 MoveNet Lightning 模型进行人体姿势检测主要涉及以下几个步骤：首先需要准备训练数据集，这通常包括大量带有标记关键点的人体图片。然后，根据需要对模型进行适当的训练和调优，以适应特定的应用场景。在模型训练完成后，开发者可以将训练好的模型部署到各种计算平台，包括服务器、边缘计算设备甚至是移动设备上，实现快速的实时检测。 具体实现时，开发者需要编写 Python 代码，并利用 TensorFlow 或者 TensorFlow Lite 等框架。在代码中，首先要导入 MoveNet 模型相关的库和函数，加载预训练的模型权重。然后通过摄像头或其他视频源捕捉实时画面，并将捕获到的图像传入模型。模型会对每帧图像进行处理，提取人体的关键点，并计算出人体的姿态信息。开发者可以根据这些信息开发出各种应用，例如实时姿态修正、健康监测和交互式游戏等。 值得注意的是，尽管 MoveNet Lightning 模型的性能非常出色，但在实际应用中，开发者仍需考虑处理各种实际问题。例如，如何处理不同光照、遮挡和背景复杂度对检测准确性的影响，以及如何优化算法以进一步降低延迟等。此外，针对特定应用领域，可能还需要进行额外的定制开发工作以提升模型性能。 MoveNet Lightning 模型为实时人体姿势检测提供了一种高效且轻量级的解决方案，通过合理的设计和优化，可以在各种应用场景中实现快速准确的人体姿态识别。这对于推动人体交互技术的发展和应用具有重要意义。

6.4 自定义表达式 6.4.1 自定义表达式简介 创建自定义表达式功能是 TIBCO Spotfire 中强大且高级的工具。通过自定义表达式，您 可以为图表创建您自己的聚合方法。 通过在图表的列选择器上单击鼠标右键，并从弹出式菜单中选择―自定义表达式...‖选 项，可以访问自定义表达式功能。 帮助的此部分包含下列关于如何创建自定义表达式的信息：  概述说明了什么是自定义表达式  基本自定义表达式  有关自定义表达式中 OVER 关键字的信息  高级自定义表达式  如何插入自定义表达式  有关―自定义表达式‖对话框的详细信息