基于作者多年教学实践的积累整理编写而成的，《数学分析习题演练(第1册)》共分为两册，第一册分为6章：实数与函数，极限论，连续函数，微分学（一），微分学（二），不定积分，第二册分为6章：定积分，反常积分，常数项级数，函数项级数，幂级数、Taylor级数，Fourier级数，本书选择的习题起点适当提高，侧重理论性和典范性，书中还添加了若干注记，便于读者厘清某些误解。
第三册，分为8章：多元函数的极限与连续性、多元函数微分学、隐函数存在定理、普通极值与条件极值、含参变量的积分、重积分、曲线积分与曲面积分、各种积分之间的联系。
《数学分析习题演练(第3册)》选择的习题起点适当提高，侧重理论性和典范性，书中还添加了若干注记，便于读者厘清某些误解。
最完整！最清晰

该数据用于sklearn的knn算法学习运用,随机森林,决策树,极限森林,梯度上升树等人工算法的学习运用素材

XMOS驱动2.19伟良定制极限版（第二版驱动程序XS1-L2）目前世界上唯一不死机的驱动，音色甜美通透，层次分明且过渡平滑，音场宽广，动态凌利，人听虽然没有第一版那样靠前突出，但与环境音乐非常融洽，非常自然温馨。

作者:钟玉泉编出版社:高等教育出版社出版年:1996-4页数:468定价:18.90元装帧:简裝本ISBN:9787040054859内容简介······《复变函数学习指导书》是钟玉泉主编的《复变函数》（第2版）的配套教学用书，对本科数学类专业学习复变函数课程有指导的意义。
为方便读者阅读，《复变函数学习指导书》按教材各章顺序对应编写，每章都包括以下三部分内容：重点、要求与例题，按照教材章节顺序，在概括本章内容重点与要求的同时全面系统地总结和归纳复变函数问题的基本类型，每种类型的基本方法，每种方法先概括要点，然后选择若干具有典型性、代表性和一定技巧性的例题，逐层剖析，分类讲解；
习题解答提示，教材各章习题除简单、明显的外都分别给出解法或证明提示，包括解题要点，或解题思路分析，或指出解、证时应该利用的主要工具，而把细致的中间过程留给读者自己补充完成；
类题或自我检查题，这部分题目是为读者检查自己掌握复变函数理论和方法的程度编排的。
《复变函数学习指导书》适合高等院校理科学生阅读。
目录······说明第一章复数与复变函数I.重点、要求与例题§1.复数（例1.1.1一1.1.21）§2.复平面上的点集（例1.2.1—1.2.9）§3.复变函数（例1.3.1—1.3.13）§4.复球面与无穷远点（例1.4.1—1.4.2）§5.复数列的极限（例1.5.1—1.5.7）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第二章解析函数I.重点、要求与例题§1.解析函数的概念与柯西一黎曼（C.一R.）条件（例2.1.1—2.1.19）§2.初等解析函数（例2.2.1—2.2.8）§3.初等多值函数（例2.3.1—2.3.21）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第三章复变函数的积分I.重点、要求与例题§1.复积分的概念及其简单性质（例3.1.1—3.1.11）§2.柯西积分定理（例3.2.1—3.2.9）§3.柯西积分公式及其推论（例3.3.1—3.3.16）§4.解析函数与调和函数的关系（例3.4.1—3.4.9）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第四章解析函数的幂级数表示法I.重点、要求与例题§1.复级数的基本性质（例4.1.1—4.1.13）§2.幂级数（例4.2.1—4.2.6）§3.解析函数的泰勒（Taylor）展式（例4.3.1—4.3.21）§4.解析函数零点的孤立性及唯一性定理（例4.4.1—4.4.13）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第五章解析函数的洛朗展式与孤立奇点I.重点、要求与例题§1.解析函数的洛朗展式（例5.1.1—5.1.10）§2.解析函数的（有限）孤立奇点（例5.2.1—5.2.7）§3.解析函数在无穷远点的性质（例5.3.1—5.3.9）§4.整函数与亚纯函数的概念（例5.4.1—5.4.6）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第六章残数理论及其应用I.重点、要求与例题§1.残数（例6.1.1—6.1.11）§2.用残数定理计算实积分（例6.2.1—6.2.16）§3.辐角原理及其应用（例6.3.1—6.3.9）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第七章保形变换I.重点、要求与例题§1.解析变换的特性（例7.1.1—7.1.6）§2.线性变换（例7.2.1—7.2.14）§3.某些初等函数所构成的保形变换（例7.3.1—7.3.10）§4.关于保形变换的黎曼存在定理和边界对应定理（例7.4.1—7.4.4）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第八章解析开辟I.重点、要求与例题§1.解析开辟的概念与幂级数开辟（例8.1.1—8.1.11）§2.透弧解析开辟、对称原理（例8.2.1—8.2.5）§3.完全解析函数及黎曼面的概念（例8.3.1—8.3.3）§4.多角形区域的保形变换（例8.4.1—8.4.4）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题第九章调和函数I.重点、要求与例题§1.平均值定理与极值原理（例9.1.1—9.1.3）§2.泊松积分公式与狄利克雷问题（例9.2.1—9.2.2）Ⅱ.习题解答提示Ⅲ.类题或自我检查题附录教材主要内容间的关联示意图

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：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

极限边界搜索实现的并联机构工作空间分析，详细引见如何应用matlab编程，搜索并联机构工作空间

对ELM从命名开始说起，不断到公式原理的介绍一步步的带领掌握ELM.

第1周面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2周赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3周每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4周啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）第5周万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布第6周砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差第7周上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布第8周点数成金，从抽样推测规律之一：点估计与区间估计第9周点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计第10周对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11周扔掉正态分布：秩和检验第12周预测将来的技术：回归分析第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14周沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者愈加直观、生动地学习神经网络。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。
此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。

代码解释的很详细，可以直接用，曾经测试过了，很好用。

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。