近年来,Internet技术得到迅速的发展,已经成为计算机产业的一个技术热点。
促成Internet高速发展的因素之一就是Web技术。
Web技术的发展使得那些具有交互动态页面、有条理的数据库查询、丰富信息内容的页面成为最吸引人的网页。
浏览Web有着执行Windows程序一样的感觉和操作性。
随着Internet技术的发展,它已经成为一种操作平台,为用户提供强大的服务,例如网上购物,网上电子商务,社会信息数据库服务等。
作为计算机发展最迅速的领域之一的数据库技术,已经形成了一整套独有的理论,并广泛地应用于人们的生产和生活中。
数据库技术与网站的结合是当今Web技术的一个热点。
有了数据库的支持,可以扩展网页的功能,可以方便地设计出交互式页面,可以构造功能强大的后台管理系统,可以为网站的更新、维护提供极大的方便。
因此,作为网络开发者或管理者,数据库知识是必不可少的。
在当前社会，信息已成为一种隐型的财富，人们对信息的需求再也不是局限于单纯的电视、报纸等大众途径。
随着Internet在中国的发展日新月异,人们在日常生活中也越来越多地使用这项新技术来为自己的工作和生活服务,人们通过网络来获取信息的需求越来越大。
基于此种考虑,网络开发者们提出了一种“基于WEB的新闻发布系统”。
基于此，我们学校也开发了基于Web的新闻发布系统。
新闻发布系统(NewsReleaseSystemorContentManagementSystem)又叫做内容管理系统,是一个基于新闻和内容管理的全站管理系统,新闻发布系统是基于B/S模式的WEBMIS系统,本系统可以将杂乱无章的信息(包括文字,图片和影音)经过组织,合理有序地呈现在大家面前.当今社会是一个信息化的社会,新闻作为信息的一部分有着信息量大,类别繁多形式多样的特点,新闻发布系统的概念就此提出.新闻发布系统的提出使电视不再是唯一的新闻媒体,从此以后网络也充当了一个重要的新闻媒介的功能.手工制作发布的网页信息不但无法检索堆积如山的信息，而且每次更新内容并上传的时候都会使服务中断，导致用户无法访问而使形象和服务大打折扣。
网站信息管理系统的出现大大减轻了网站更新维护的工作量，通过网络数据库的引用，将网站的更新维护工作简化到只需录入文字和上传图片，从而使网站的更新速度大大缩短，在某些专门的网上新闻站点，如新浪的新闻中心等，新闻的更新速度已经缩短到五分钟一更新，从而大大加快了信息的传播速度，也吸引了更多的长期用户群，时时保持网站的活动力和影响力。
本系统的信息管理系统主要是实现对信息内容的浏览和添加管理。

BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。

用C++写的SIS疾病传播模型直接读取路径下的TXT文件TXT文件中只要存储边就可以了

开发工具，vb2005,sqlserver2000，这是我给公司写的库管管理小程序，这时还未做优化声明：本程序仅用于源码交流使用，请勿传播，发布

FPC0.5封装（三维PCB封装库）AD用PCB封装库，作者主页下有全套的三维PCB封装库，欢迎大家下载使用。
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贝塞尔光束的横向光强分布表现为一个中心光斑和一系列同心圆环。
在物理上可以实现的贝塞尔光束，其无衍射传播范围是有限的。
在贝塞尔光束的无衍射范围内，贝塞尔光束保持横向光强分布，即使在遇到不透明障碍物后也可以恢复到原来的横向光强分布。
贝塞尔光束独特的光强分布和传播性质使其得到了广泛应用，例如光学成像，微细加工，光学互联和校直，粒子操控，微缩平板印刷，非线性光学等。

大多公文以pdf文件的方式进行传播、转发，很是方便，但有部分平台不支持直接发布PDF文件，如公众号，必须转换成图片文件，为此我写了一个小工具，现在源码奉上。

基于二次仿射传播聚类的非线性系统多模型LSSVM建模

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

一部分比较好的关于近邻传播聚类算法的学习资料，以及一些网上找到的matlab代码，另外最重要的是，有一份我写的可以直接调用的matlbaAPI代码。

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。