《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第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第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

13年全国大先生电子大赛旋转倒立摆功能全部实现附程序及论文和其他倒立摆论文等

第一章绪论 11.1课题来源 11.2开发目的 2第二章开发工具的介绍 32.1ASP的优势 32.2ASP的特点 32.3ASP的六大内部对象 4第三章需求分析与可行性分析 63.1可行性分析 63.1.1、技术可行性和方法 63.1.2、经济可行性 63.1.3操作可行性 63.2需求分析 63.2.1系统的功能需求 73.2.2系统的功能需求 73.2.3系统的数据流图 7第四章总体设计 94.1数据库设计 94.2数据库概要设计 94.3数据库逻辑设计 104.4数据流程图 114.5数据库的连接 13第五章详细设计与具体实现 155.1登陆模块界面及功能 155.1.1登陆模块界面设计 155.1.2登陆模块主要代码 155.2主窗体模块界面及功能 175.2.1主窗体模块设计 175.2.2主窗体模块主要代码 175.4主界面模块及功能 235.4.1主界面模块的设计 235.4.2主界面模块主要代码 23第六章运行结果与测试 44

清华大学著名的教授的课件，个中包括了13个分章。
很好的讲述了c++内容不错，值得一看。

1．2/5，5/8，8/11（）A.6/5B.11/14C.6/7D.13/152.11,22,44,88,()A.128B.156C.166D.1763.40,3,35,6,30,9,(),12,20,()A.15,225B.18,25C.25,15D.25,184.1.1,2.2,4.3,7.4,11.5,()A.16.6B.

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本工具基于轨道交通综合监控系统（ISCS）和电力监控系统（PSCADA）接口测试开发，用于模仿PSCADA接口设备进行点对点测试。
支持单点遥信(1)、SOE(30)、短浮点数遥测(13)、总召(100)、单/双点遥控(45/46)。
支持自动变位测试，无需逐点单发。
详见软件内的使用说明。

01_Dubbo产生的背景及系统进化理论02_集群与分布式03_分布式架构04_认识dubbo05_认识PRC06_dubbo的全体架构07_第一个dubbo程序服务提供者08_第一个dubbo程序服务消费者09_mutilcast注册中心10_zookeeper注册中心11_dubbo使用zookeeper注册中心12_redis注册中心13_dubbo分布式开发模式14_dubbo的常用协议15_dubbo常用协议的配置16_dubbo启动时检查17_dubbo负载均衡策略18_dubbo多协议与多版本19_dubbo服务分组20_dubbo的token验证21_dubbo的配置覆盖策略22_dubbo的常用标签23_dubbo管理控制的部署与使用24_zookeeper集群部署25_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例26_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0127_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0228_springmvc-spring-dubbo-mybatis综合示例代码分析0329_dubbo服务化的建议

ObsidianOS:window10，支持中文简体界面，可以用于知识管理，记笔记等，支持插件扩展，与Roamreserach类似。
无需注册，安装即可运用。

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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。