MFC自定义界面HUI，高效简单，含详细注释和示例。
HUI包括基本控件、按钮、标签、编辑框、表格、悬停提示等，可组合出更多功能。
资源占用少，效率高，能在低端机上运行，流畅不闪烁，完全满足工控等各种专业软件实现个性化要求。
本资源是“http://download.csdn.net/detail/hhhh63/6961889”的正式发布版。
包括3个项目，Hui、HuiDemo1和HuiDemo2。
一、Hui项目本项目是DLL项目，包括完整的界面库，使用双缓存，局部重画等技术，性能优异。
为保证在不同的MFC版本中使用，本次上传提供了这部分的源码，一般不要对其改动。
二、HuiDemo1简单的应用示例，包括窗口分割，控制面板和主显示区等，展示控件各方向停靠、自动充满、全屏切换、记忆窗口位置和大小、选项设置和保存注册表等功能，用户可直接以此为基础开发新项目。
如需扩展其它功能，可从HuiDemo2查找复制相应代码。
三、HuiDemo2除HuiDemo1的所有功能外，还包括界面库的全部功能和其它实用扩展功能，左中右三栏式分布，左右固定宽度，中间栏大小可变。
1、左边是属性栏，固定宽度，上边是时钟，下边是鼠标信息，当鼠标移到中间的图像区时显示鼠标位置和图像值。
2、中间是图像区，演示如何动态生存索引图像，从下向上移动，自适应大小，长宽比不变，点右边的调色板按钮改变颜色，点保存按钮把当前图像保存到桌面。
3、右边上边是控制栏，在中间的图像区中画各种几何图形，并计算几何图形包围的图像数据的最大值，最小值和平均值。
4、右边下边是表格演示，显示Windows文件夹下的文件列表，自动充满窗口区，随窗口大小改变显示项数，保证界面美观，最下面是搜索和定位功能。
四、运行环境，VC2010或更高版本。
欢迎大家下载并提意见，本资源版权归作者所有，分享供大家研究学心，不得用于商业用途，如有特殊要求请与本人联系。

前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

MATLAB工具包DEEPLEARNINGTOOLBOX(一)DeepLearningToolbox提供了一个用于通过算法、预训练模型和应用程序来设计和实现深度神经网络的框架。
我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。

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我们可以使用卷积神经网络（ConvNet、CNN）和长短期记忆(LSTM)网络对图像、时序和文本数据执行分类和回归。

动、步进、自动和回机械原点功能外，还具有模拟仿真、动态显示跟踪、Z轴自动对刀、断点记忆（程序跳段执行）和回转轴加工等特有的功能。
该系统可以与各种三维雕刻机、三维雕铣机一起使用。
适用于各种复杂模具加工、广告装潢、切割等行业。
1.1　软件特性该软件包括了下列功能。
l基本配置为三个运动轴，并可以进一步扩充。
l数控转台支持。
l自动加工。
完整支持ISO标准的G指令、HP绘图仪（HPPLT）格式和精雕加工（ENG）格式。
l手动功能。
既支持通过机床输入设备，如手持设备等操纵机床，也内嵌地支持通过计算机输入设备，如键盘、鼠标完成手动操作。
l增量进给功能。
方便用户精确设定进给量，且步长可灵活调整。
l用户数据输入（MDI）功能。
用户可以在线输入G指令并立即执行。
l高级加工指令。
只要简单输入几个参数，就可以完成铣底、勾边等功能。
l单步模式。
用户可以把要执行的加工任务设置为单步模式，从而为错误诊断和故障恢复提供了良好的支持。
l断点记忆、跳段执行等高级自动功能。
l保存/恢复工件原点功能。
l进给轴精确回机械原点（参考点）功能。
l自动对刀功能。
这些功能为用户加工提供了极大的方便。
进给倍率在线调整。
在加工过程中用户可以随时调整进给倍率。
最小到0，相l当于暂停加工；
最大到120%。
l高速平滑速度连接特性。
在一般的数控系统中，两条G指令之间的连接速度通常是一个固定的值（例如等于零或者某一个很小的值）。
在新版数控系统中，采用了独有的加工速度自适应预测算法。
该算法根据连接速度的大小、方向、最大加速度，以及前向预测功能，自适应地决定当前指令与下一条指令间的衔接速度。
不仅大大提高了加工效率（大约从30%到300%），而且改善了加工性能，消除了留在加工表面的速度振纹。
l三维模拟显示功能。
通过简单的操作可以从各个角度观察三维加工结果，从而可以更准确、更直观的对加工结果有所了解。
l仿真功能。
可以对加工程序进行快速仿真加工，可以在极短的时间内完成，同时检查加工程序是否出错，加工结果是否满意，并可以准确的计算出实际加工所需要的时间。
l强大、灵活的键盘支持。
新版本对键盘操作的支持非常强大。
满足了用户在操作过程中的需要。
l日志功能。
系统提供了功能强大的日志功能，帮助用户察看详细的加工信息和系统诊断。
l内置的加工文件管理器。
用户只要把加工程序文件保存到指定的目录，Ncstudio™就可以在一个内置的管理器中管理这些文件。
l内置的文件编辑器。
用户可以随时把加工文件调入编辑器内编辑、修改。
l文件加工信息。
通过仿真或者实际加工，文件加工信息窗口可以帮助用户统计文件执行时间、加工范围等重要信息。
lPCI总线运动控制卡。
收缩

近年来，随着人工神经网络研究的深入，人们已经认识到作为联想记忆器、分类器和优化计算，人工神经网络具有许多独特的优点。

苹果CMSV10本地化CKPLAYER增加记忆播放自动下一集方法复制到苹果CMSV10的www\static\player文件夹里面！直接可以用！

第1章p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1第2章bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11第3章遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36章基于bp_adaboost的强分类器设计——财务预警建模45章pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54章rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65章grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73章离散hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81章离散hopfield

MATLAB源码集锦-离散Hopfield神经网络的联想记忆数字识别代码

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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。