SAX符号化序列范例源码--------------------timeseries2symbol.m:--------------------Thisfunctiontakesinatimeseriesandconvertittostring(s).Therearetwooptions:1.ConverttheentiretimeseriestoONEstring2.Useslidingwindows,extractthesubsequencesandconvertthesesubsequencestostringsForthefirstoption,simplyenterthelengthofthetimeseriesas"N"ex.Wehaveatimeseriesoflength32andwewanttoconvertittoa8-symbolstring,withalphabetsize3:timeseries2symbol(data,32,8,3)Forthesecondoption,enterthedesiredslidingwindowlengthas"N"ex.Wehaveatimeseriesoflength32andwewanttoextractsubsequencesoflength16usingslidingwindows,andconvertthesubsequencesto8-symbolstrings,withalphabetsize3:timeseries2symbol(data,16,8,3)Input:dataistherawtimeseries.Nisthelengthofslidingwindow(usethelengthoftherawtimeseriesinsteadifyoudon'twanttohaveslidingwindows)nisthenumberofsymbolsinthelowdimensionalapproximationofthesubsequence.alphabet_sizeisthenumberofdiscretesymbols.2＜=alphabet_size＜=10,althoughalphabet_size=2isa special"useless"case.Output:symbolic_data:matrixofsymbolicdata(no-repetition).Ifconsecutivesubsequenceshavethesamestring,thenonlythefirstoccurrenceisrecorded,withapointertoitslocationstoredin"pointers"pointers:locationofthefirstoccurrencesofthestringsN/nmustbeaninteger,otherwisetheprogramwillgiveawarning,andabort.Thevariable"win_size"isassignedtoN/n,thisisthenumberofdatapointsontherawtimeseriesthatwillbemappedtoasinglesymbol,andcanbeimaginedasthe"compressionrate".Thesymbolicdataisreturnedin"symbolic_data",withpointerstoth

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

家教发布系统UML实现，类图，用例图，活动图，序列图。
。
。

EndNoteX9最新版，包括汉化版本和原版本，汉化方法：1、双击[ENX9Inst.msi]安装EndNoteX9，安装时选择试用，安装完成后不要运行EndNote；
2、如果想使用汉化版，可以将CHS文件夹里的[EndNote.exe]拷贝到EndNote的安装目录下，替换原文件即可汉化、破解。
3、如果想使用英文版，可以将ENG文件夹里的[EndNote.exe]拷贝到EndNote的安装目录下，替换原文件即可直接破解。
注意：不论用的是英文版还是中文版，替换之后即可破解，无需输入序列号。

扩频通信系统，DSSS直接序列扩频通信系统仿真Matlab程序。
Matlab2008验证可用，参数可调。

Matlab2013bCrackfor32bits&&64bits破解教程：参考里面的readme.txt文件1.序列号见文档内，有两个，其中一个为备用2.解压install_jar.rar，将matlab安装所在文件中java\jar\install.jar用解压文件中的install.jar替换3.MATLAB\R2013b\bin\win32（或win64视你自己的系统定）\libmwservices.dll用破解文件中的对应的替换注意：破解时哪个系统就用哪个对应的破解版包

网络验证授权服务支持本地和网络两种方式，这个程序是基于血与荣誉通信引擎核心开发的项目。
这个项目可以方便的让你在你的共享收费程序里面添加验证机制。
提供的多种灵活性收费控制项目。
此服务支持生成分钟和天数序列卡,可以让用户通过序列卡充值.支持在线用户管理以及日志,支持以下特性网络验证支持客户端登陆，注册，密码找回，注销删除，公告发布验证方式支持按照日期到期，按照分钟小时等到期。
验证方式支持按照日期到期，按照分钟小时等到期。
支持无注册一键验证支持用户管理支持用户试用压缩包包含完整的服务器和客户端代码例子

问题描述：对任意输入的一段英文，为每个字符编制其相应的赫夫曼编码；
并利用该编码为任意输入的0、1序列进行解码．基本要求：一个完整的系统应具有以下功能：（1）初始化从终端读入一段英文字符，统计每个字符出现的频率，建立赫夫曼树，并将该树存入某文件；
（2）编码利用建好的赫夫曼树对各字符进行编码，用列表的形式显示在屏幕上，并将编码结果存入另一文件中；
（3）解码利用保存的赫夫曼编码，对任意输入的0，1序列能正确解码；

灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较,比较它们之间的贴近度,并分别量化,计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度,通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度。
关联度计算的预处理，一般初值化或者均值化，根据我的实际需要，本程序中使用的是比较序列与参考序列组成的矩阵除以参考序列的列均值等到的，当然也可以是其他方法。

以建立维吾尔语连续音素识别基础平台为目标,在HTK(基于隐马尔可夫模型的工具箱)的基础上,首次研究了其语言相关环节的几项关键技术;结合维吾尔语的语言特征,完成了用于语言模型建立和语音语料库建设的维吾尔语基础文本设计;根据具体技术指标,录制了较大规模语音语料库;确定音素作为基元,训练了维吾尔语声学模型;在基于字母的N-gram语言模型下,得出了从语音句子向字母序列句子的识别结果;统计了维吾尔语32个音素的识别率,给出了容易混淆的音素及其根源分析,为进一步提高识别率奠定了基础。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。