主要职责：
负责生产相关产品品质异常、制程改善、工装夹具治具的设计；新产品新工艺测试、试产，制定产品SOP等各项技术指导书产能分析报告等。
具体可以参考 http://bbs.smthome.net/read.php?tid=74121 （2）PIE是一个周转系统，笼统的说就是开发和生产之间的枢纽，有着承前启后的功能，当然渣唤有很多细节方面的问题，同时它担当整体工艺革新和降低成本的重要责任，IE是一个头，如纳凯关键是要将IE头里面的IE思想全员化，但很少公司有这个境界！听说丰田这方面很不错！
1. LungoJS这个是被认为开发移动网站最好的HTML5开发框架，使用 HTML5/CSS3 和 JavaScript 技术。可帮助创建基于 iOS、 Android、 Blackberry 和 WebOS 平台的应用程序。该框架可利用当前移动设备的高级特性，可捕捉事件包括滑动、触屏、长按等。无需使用图片，全部采用向量声称。
Lungo.JS 无需服务器端支持，可帮助实现 HTML5 特性，包括 WebSQL、Geolocation、 History、 Device orientation 等等。这是一个完全可定制的框架，可用来创建应用、游戏等程序。
2.Kendo UI
Kendo UI是一扰碰袭个HTML5平台，开发者利用它可以开发新颖的、交互的移动应用程序和网站。该吵胡框架提供了大量的动画和丰富的拖拽功能、模板功能以及提供了将近10款客户端常用的数据绑定小部件，如图表、组合框以及常用表格。
3.Jo
该框架可以创建像本地一样的应用，并且兼容任何 *** 作系统，无论是Blackberry、iOS还是Android。并且提供许多HTML5小部件。使用它可以解决任何动画设计方面的问题。
4.Sencha Touch
Sencha Touch是第一个基于HTML5的移动应用框架，利用JavaScript、HTML5和CSS3来构建移动应用程序，该框架利用本地代理存储离线数据，具体使用HTML5来渲染视频和音频组件。
可以让你的Web App看起来就像本地应用程序一样。美丽的用缓兄户界面组件和丰富的数据管理，全部基于最新的HTML5和CSS3的Web标准，全面兼容Android和Apple iOS设备。
5.52 Framework
52 Framework拥有16列的网格模板。该框架来自于CSS3样式里的新“Selection”、阴影、圆角以及有效的HTML5标记。该框架还提供了一些特殊的脚本和样式用于IE6。
6.LimeJS
LimeJS 是一个 JavaScript 游戏开发框架，用于快速构建运行于触屏设备和桌面浏览器的游戏。允许开发者创建基于 HTML5 的游戏，支持主流浏览器包括iOS。
7. G5 Framework
如果你想要快速实现Web开发，并且想要重用ant主题或应用程序或网站项目，那么G5 框架是您最好的选择，因为该框架旨在提升开发效率、减少代码。该框架采用特色的PHP激活类、SEO优化技术。除了G5自身所带的这些功能特性外，它还集成其他许多功能，例如Orbit Slider、CSS3 PIE、Reveal Modals、CSS3 Buttons和Tipsy Tooltips等。
8.jQuery Mobile
jQuery Mobile(jQueryMobile)是 jQuery在手机上和平板设备上的版本。jQuery Mobile 不仅会给主流移动平台带来jQuery核心库，而且会发布一个完整统一的jQuery移动UI框架。支持全球主流的移动平台。jQuery Mobile开发团队说：能开发这个项目，我们非常兴奋。移动Web太需要一个跨浏览器的框架，让开发人员开发出真正的移动Web网站。我们将尽全力去满足这样的需求。
9.Phone Gap
PhoneGap是一个开源的开发框架，使用HTML，CSS和JavaScript来构建跨平台的的移动应用程序。它使开发者能够利用iPhone，Android，Palm，Symbian，Blackberry，Windows Phone和Beda智能手机的核心功能——包括地理定位，加速，联系人，声音和振动等。
1 TensorFlow（贡献者：1757，贡献：25756，Stars：116765）
“TensorFlow 是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图形节点表示数学运算，而图形边缘表示在它们之间流动的多维数据阵列（张量）。这种灵活的体系结构使用户可以将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU/GPU，而无需重写代码。 ”
GitHub 地址：
https://github.com/tensorflow/tensorflow
2 pandas（贡献者：1360，贡献：18441，Stars ：17388）
“pandas 是一个 Python 包，、供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在让”关系“或”标记“数据使用既简单又直观。它的目标是成为用 Python 进行实际，真实数据分析的基础高级构建块。”
GitHub 地址：
https://github.com/pandas-dev/pandas
3 scikit-learn（贡献者：1218，贡献者：23509，Stars ：32326）
“scikit-learn 是一个基于 NumPy，SciPy 和 matplotlib 的机器学习 Python 模块。它为数据挖掘和数据分析提供了简单而有效的工具。SKLearn 所有人都可用，并可在各种环境中重复使用。
GitHub 地址：
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn
4 PyTorch（贡献者：861，贡献：15362，Stars：22763）
“PyTorch 是一个 Python 包，提供两个高级功能：
具有强大的 GPU 加速度的张量计算（如 NumPy）
基于磁带的自动编程系统构建的深度神经网络
你可以重复使用自己喜欢的 Python 软件包，如 NumPy，SciPy 和 Cython，以便在需要时扩展 PyTorch。”
GitHub 地址：
https://github.com/pytorch/pytorch
5 Matplotlib（贡献者：778，贡献：28094，Stars ：8362）
“Matplotlib 是一个 Python 2D 绘图库，可以生成各种可用于出版品质的硬拷贝格式和跨平台交互式环境数据。Matplotlib 可用于 Python 脚本，Python 和 IPython shell（例如 MATLAB 或 Mathematica），Web 应用程序服务器和各种图形用户界面工具包。”
GitHub 地址：
https://github.com/matplotlib/matplotlib
6 Keras（贡献者：856，贡者：4936，Stars ：36450）
“Keras 是一个高级神经网络 API，用 Python 编写，能够在 TensorFlow，CNTK 或 Theano 之上运行。它旨在实现快速实验，能够拍尘以最小袭巧禅的延迟把想法变成结果，这是进行研究的关键。”
GitHub 地址：
https://github.com/keras-team/keras
7 NumPy（贡献者：714，贡献：19399，Stars：9010）
“NumPy 是使用 Python 进行科学计算所需的基础包。它提供了强大的 N 维数组对象，复杂的（广播）功能，集成 C / C ++ 和 Fortran 代码的工具以及有用的线性代数，傅里叶变换和随机数功能。
GitHub 地址：
https://github.com/numpy/numpy
8 SciPy（贡献者：676，贡献：20180，Stars：5188）
“SciPy（发音为”Sigh Pie“）是数学、科学和工程方向的开源软件，包含统计、优化、集成、线性代数、傅立叶变换、信号和图像处理、ODE 求解器等模块。”
GitHub 地址：
https://github.com/scipy/scipy
9 Apache MXNet（贡献者：653，贡献：9060，Stars：15812）
“Apache MXNet（孵宽昌化）是一个深度学习框架，旨在提高效率和灵活性，让你可以混合符号和命令式编程，以最大限度地提高效率和生产力。 MXNet 的核心是一个动态依赖调度程序，可以动态地自动并行化符号和命令 *** 作。”
GitHub 地址：
https://github.com/apache/incubator-mxnet
10 Theano（贡献者：333，贡献：28060，Stars ：8614）
“Theano 是一个 Python 库，让你可以有效地定义、优化和评估涉及多维数组的数学表达式。它可以使用 GPU 并实现有效的符号区分。”
GitHub 地址：
https://github.com/Theano/Theano
11 Bokeh（贡献者：334，贡献：17395，Stars ：8649）
“Bokeh 是一个用于 Python 的交互式可视化库，可以在现代 Web 浏览器中实现美观且有意义的数据视觉呈现。使用 Bokeh，你可以快速轻松地创建交互式图表、仪表板和数据应用程序。”
GitHub 地址：
https://github.com/bokeh/bokeh
12 XGBoost（贡献者：335，贡献：3557，Stars：14389）
“XGBoost 是一个优化的分布式梯度增强库，旨在变得高效、强大、灵活和便携。它在 Gradient Boosting 框架下实现机器学习算法。XGBoost 提供了梯度提升决策树（也称为 GBDT，GBM），可以快速准确地解决许多数据科学问题，可以在主要的分布式环境（Hadoop，SGE，MPI）上运行相同的代码，并可以解决数十亿个示例之外的问题。”
GitHub 地址：
https://github.com/dmlc/xgboost
13 Gensim（贡献者：301，贡献：3687，Stars ：8295）
“Gensim 是一个用于主题建模、文档索引和大型语料库相似性检索的 Python 库，目标受众是自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）社区。”
GitHub 地址：
https://github.com/RaRe-Technologies/gensim
14 Scrapy（贡献者：297，贡献：6808，Stars ：30507）
“Scrapy 是一种快速的高级 Web 爬行和 Web 抓取框架，用于抓取网站并从其页面中提取结构化数据。它可用于从数据挖掘到监控和自动化测试的各种用途。”
GitHub 地址：
https://github.com/scrapy/scrapy
15 Caffe（贡献者：270，贡献：4152，Stars ：26531）
“Caffe 是一个以表达、速度和模块化为基础的深度学习框架，由伯克利人工智能研究（BAIR）/ 伯克利视觉与学习中心（BVLC）和社区贡献者开发。”
GitHub 地址：
https://github.com/BVLC/caffe
以上就是2018年最受欢迎的15个库了，不知有没有你的菜喔！希望本文对所列出的库对你有所帮助！
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