图片来源：https://metrology.news/a-i-for-smarter-factories-the-world-of-industrial-artificial-intelligence/
为了帮助大家做好工业软件以及用人工智能解决工业领域现实问题，我在B站上开了两个视频系列，一个是“一起来读开源工业软件”，一个是“工业智能理论案例和实践”。
1 一起来读开源工业软件
我想和大家一起阅读以下开源工业软件代码
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时序数据库TDEngine属于基础软件，在工业制造有很多应用。产品官网 ，时序数据库TDEngine代码库
活动方式为翻转课堂形式。
1.录制和播放阅读代码视频：我会录好阅读代码的视频
2.线上答疑：大家一起讨论阅读代码过程中遇到的问题
3.线上总结：大家在CSDN“聊聊做做工业软件”社区发布阅读代码的体会和收获。
1.如何阅读开源代码？
第一个话题：如何阅读开源软件？
1 为什么阅读代码？Why，
2 阅读哪些代码？What，
3 在哪里找代码？Where，
4 如何阅读代码？How
4.1 阅读代码的基础
4.2 阅读大型项目的方法
参考资源
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7 Ways to Improve Your Code Reading Skills：https://dzone.com/articles/7-ways-to-improve-your-code-reading-skill
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Tips For Reading Code：http://wiki.c2.com/?TipsForReadingCode
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Java Coding Samples：https://www.cs.utexas.edu/~scottm/cs307/codingSamples.htm
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Vertx在JVM上构建响应式应用程序的工具包 https://vertx.io/
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通用人工智能系统NARS https://github.com/opennars/opennars
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Code Reading: The Open Source Perspective https://www.spinellis.gr/codereading/
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The NetBSD Project https://www.netbsd.org/
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https://github.com/eraft-io/eraft
2 工业智能理论案例实践
我曾在下面的文章里提到过工业智能相关的内容。
【实战技能】从问题出发：以工业智能为例_李杰工业智能制造_苹果二的博客-CSDN博客
现在大家可以在B站看到我发布的53个和工业智能相关的视频
和视频配套的内容在github上
专题内容如下，我也会根据目前理论技术的发展陆续补充新的视频，特别会补充实战的例子，以帮助大家理解真实的应用中需要注意哪些具体的细节。
这个系列视频是以工业情境为模块，学习基础理论知识、关键技术、实际案例。通过案例，从问题描述、数据资源和解决方案三个方面，实践用人工智能理论和技术解决工业问题的方法，包括故障预诊断和设备健康管理PHM、基于计算机视觉的智能质检、基于时序数据分析技术的生产运营优化、排程排产、生产质量分析方法、生产故障缺陷检查与定位、强化学习在工业的应用、工业知识管理之故障预警知识库。理论技术、案例分析和实践练习一个也不少。视频里有不少我用4张GPU V100S做训练的实验例子。：）
要了解整个系列，可以查看这个视频。
0. 工业人工智能实战课程介绍
欢迎来学习，关于学这门课需要的基础，请查看学习之前的准备工作和Anaconda常见问题解决方法
学习过程是先观看视频，然后完成练习，练习细节在工业智能实战练习，有理论技术和实践问题欢迎留言在每集视频里，也可以在https://github.com/bettermorn/IAICourse/issues发布问题，我会尽量回答问题。
如需要了解其他内容，也可以查看 工业人工智能课程分享
欢迎大家留言，和我交流如何做好工业软件和工业智能。愿我们都能从问题出发，为工业制造领域做出力所能及的贡献，做出优秀的成果。