使用了opengl+粒子系统模拟的一个简单的降雪过程，其中雪片随机使用了7种不同的纹理，使雪花体现出差异性，并且使用了显示列表，对降雪过程进行优化，运行后左上角显示了帧速率和当前帧。

研究了1MeV和1.8MeV电子辐照下GaInPGaAsGe三结太阳电池的辐照损伤效应.电学性能研究结果表明,GaInPGaAsGe三结太阳电池的开路电压、短路电流和最大功率随辐照剂量的增加发生明显衰降,在1MeV电子辐照下剂量为1×1015cm-2时,与辐照前相比最大功率衰降了17.7%.暗I-V特性分析表明,高能电子辐照下三结电池串、并联电阻的变化是引起太阳电池电学性能衰降的重要原因.光谱响应分析结果表明,GaInPGaAsGe三结太阳电池电学性能发生明显衰降的主要原因是其GaAs子电池的严重损伤造成的,而GaAs子电池的损伤主要表现为基区底部光生载流子收集效率的明显衰降.提高GaInPGaAsGe三结太阳电池抗辐照能力的关键在于尽可能地减小GaAs子电池的基区损伤

对IRIS数据集进行协方差分析，降维，二维显示分类。

针对在信号检测中经常存在的噪声污染问题，本文利用小波变换进行降噪处理。
分析了小波变换降噪的理论依据、降噪处理程序以及阀值的选择，并在Matlab软件中进行了信号降噪的模拟仿真实验。
分析结果证明了小波变换良好的降噪效果。

电气计算器(Electricalcalculations)是一款专业的电气计算app，让你的电气设计计算更加的简单和方便，免去繁琐的计算流程，是电工必备电气计算器手机版，欢迎下载使用。
电线截面计算（线径）的电压降计算目前的计算电压的计算有功功率的计算视在功率的计算[专业]无功功率的计算[专业]电阻的计算代码电阻4种颜色代码电阻6色[专业]色码电感器[专业]从价值颜色电阻电抗[专业]谐振频率[专业]分压器[专业]齐纳二极管，稳压[专业]贴片电阻代码[专业]保险丝[专业]总和电阻总和电容[专业]电阻降低电压阻

包含PCA,LLE,MDS,Isomap,KPCA,KLDA,MCML等20几种降维方法的matlab代码，里面有说明

遗传算法对自变量降维优化，并对BP神经网络的训练进行优化

1、流形学习是一种非线性降维或数据可视化的方法，已经在图像处理如人脸图像,手写数字图像,语言处理方面取得了较好的效果，在机械故障诊断方面也有很好的效果；
2、资源包含轴承振动源数据和流行学习的Matlab程序。

优秀论文及配套源码。
电压暂降是动态电能质量问题。
优秀论文及配套源码

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P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的数据预测——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SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章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16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17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30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MATLAB

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。