灰色关联分析软件，很好用，可以直接做GM(1，1)等方法，有助于大家进步工作效率！

10大算法程序以及详细解释，包括模仿退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络、搜索算法、图论、遗传退火法、组合算法、免疫算法、蒙特卡洛、灰色预测、动态规划等常用经典算法。
是数学建模、信号处理等领域必备参考资料。

包括数据统计分析，微分、偏微分方程建模、灰色零碎、模糊数学、存贮论、支持向量机等32中数学建模方法，选用实例含代码

在许多应用中都需要增强彩色图像的细节。
锐化蒙版（UM）是用于细节增强的最经典工具。
已经提出了许多通用的UM方法，例如，有理UM技术，三次模糊技术，自适应UM技术等。
对于彩色图像，这些算法分三个步骤：a）实施color2grey步骤；
b）基于亮度分量（LC）设计高频信息（HFI）提取方法；
c）利用HFI完成增强过程。
但是，仅使用LC的HFI可能会丢失色度分量（CC）的HFI。
提出了一种基于四元数的细节增强算法，既利用亮度又利用CC来提取彩色图像的细节。
设计该算法以解决三个任务：1）设计基于3Dvector旋转的四元数描述的彩色高频信息（CHFI）提取方法；
2）执行CHFI和灰色高频信息（GHFI）的有效融合策略；
3）设计了基于四元数的局部动态范围的测量方法，基于该方法可以确定所提出算法的增强系数。
该算法的功能优于其他许多类似的增强算法。
可以调整八个参数以控制清晰度，以产生所需的结果，从而使该算法具有实用价值。

基于Verhulst模型的短期风速预测研讨，王子赟，纪志成，风速预测技术在保持风力发电系统稳定方面有着重要的作用。
为了提高风速预测的精确性，本文提出了一种基于灰色Verhulst模型的风速预?

海猫小说是一个源于阅读app的魔改版，同样是一个基于书源集合的阅读器。
我个人认为和阅读app的区别、同样也是我推荐的原因在于：1.UI风格好看，简称颜值高：这不断都是我的择“软”标准，别杠我！个人喜好而已。
那它的吉祥物是一个海猫（这是什么动物我也不知道），启动图标就是一只黑色猫咪，软件里面是蓝灰色为主，很高级又干净。
我特别喜欢它的搜索功能，非常独特，点击中间的“搜索圈圈”就直接向上展开了，这个交互动作特别像苹果系统的样式，wow，没想到安卓手机也能体验一把iOS的交互？2.书源的质量好：虽然海猫小说里内置书源只有600多个，但是从搜书体验来说完全没有影响，很快就能搜出想要的书，并且一本书也有好几个书源可以用来切换。
每个书源质量都比较好，看书的时候几乎不会出现断章、乱码、乱章的情况，切换目录或书源的速度都很快。
综合来说，相比我以前使用的2000个书源的软件，它的书源似乎更优质，所以浓缩才是精华啊！3.功能齐全：这一点不想过多描述，总之你要用的听书、自动翻页、下载、调字体这些功能都支持，自行探索。

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
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。
图书目录第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功能第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

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。