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MATLAB从零到进阶，其中包含了MATLAB的各个进修模块以及案例分析。
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《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

第1章课程简介对课程做简单的介绍。
1-1课程简介第2章资源合并与压缩通过本章，我们学习和理解了web前端的概念，以及功能优化的意义所在，并且通过实战中的压缩与合并，深入理解了减少http请求数和减少http请求资源大小两个优化要点，并且通过实战，帮助学生掌握如何通过网站进行压缩与合并，如果使用半自动化的gulp脚本进行压缩与合并，最终通过优化前后的功能对比，更加量化地去理解了功能...2-1资源合并与压缩-http清求的过程及潜在的功能优化点2-2资源合并与压缩-html压缩2-3资源合并与压缩-css及js压缩2-4资源合并与压缩-文件合并2-5资源合并与压缩-实战-在线工具压缩2-6资源合并与压缩-实战-fis3构建工具自动压缩合并-流程2-7资源合并与压缩-实战-fis3构建工具自动压缩合并-实操2-8资源合并与压缩-总结第3章图片相关的优化通过本章，帮助学员学习和掌握图片相关的优化方法，理解不同图片格式分别是什么以及如果在不同的业务场景中使用不同的图片格式和图片加载方式。
3-1图片相关的优化-一张JPG图片的解析过程3-2图片相关的优化-png8、png24、png32之间的区别3-3图片相关的优化-不同格式图片常用的业务场景3-4图片相关的优化-图片压缩几种方法-雪碧图、Imageinline3-5图片相关的优化-图片压缩案例分析3-6图片相关的优化-图片压缩实战（上）webp、inline-image3-7图片相关的优化-图片压缩实战（下）雪碧图、svg第4章css和js的装载与执行通过本章，帮助学员理解css和js在页面中的加载机制，让学员能初步建立通过理解浏览器渲染机制进行代码优化提升页面访问功能的概念，同时掌握css、js在装载与执行阶段的基础优化。
4-1css和js的装载与执行-HTML页面加载渲染的过程4-2css和js的装载与执行-HTML演染过程的一些特点4-3css和js的装载与执行-顺序执行、并发加载4-4css和js的装载与执行-css阻塞和js阻塞4-5css和js的装载与执行-依赖关系、js引入的方式4-6css和js的装载与执行-加载和执行的一些优化点4-7css和js的装载与执行-实战-验证对于某个域名浏览器并发数是有上限的4-8css和js的装载与执行-实战-验证css加载不会阻塞后面的js并发加载4-9css和js的装载与执行-实战-async、defter4-10css和js的装载与执行-实战-动态异步引入js实操4-11css和js的装载与执行-实战-@import、link实操4-12css和js的装载与执行-实战-手机淘宝加载分析第5章懒加载与预加载通过本章，帮助学员理解资源加载时机对前端功能优化的影响，同时实战理解懒加载和预加载的实现机制。
5-1懒加载与预加载-懒加载原理5-2懒加载与预加载-预加载原理5-3懒加载与预加载-懒加载、预加载使用场景5-4懒加载与预加载-懒加载原生js和zepto.lazyload5-5懒加载与预加载-预加载原生js和PreloadJS实现第6章重绘与回流通过本章，帮助学员理解高阶的浏览器渲染机制，深入理解浏览器重绘与回流的机制，从而掌握如何深入地从代码层面基于浏览器的渲染机制进行优化。
6-1重绘与回流-css功能让Javacript变慢？6-2重绘与回流-什么是重绘与回流6-3重绘与回流-避免重绘回流的两种方法6-4重绘与回流-案例解析-重绘、回流及图层6-5重绘与回流-案例解析-chrome浏览器自动创建图层layer6-6重绘与回流-实战优化点总结6-7重绘与回流-实战演练16-8重绘与回流-实战演练26-9重绘与回流-实战演练36-10重绘与回流-实战演练46-11重绘与回流-实战演练56-12重绘与回流-实战演练66-13重绘与回流-实战演练76-14重绘与回流-实战演练8,9第7章浏览器存储通过本章，帮助学员理解浏览器存储的核心概念及其在关键业务中的应用，通过浏览器存储，可以在浏览器端建立可控制的缓存机制，从而帮助用户在自己的关键业务上进行相应的优化。
7-1浏览器存储-cookies7-2浏览器存储-LocalStorage、SessionStorage7-3浏览器存储-IndexedDB7-4浏览器存储-案例解析7-5浏览器存储-ServiceWorkers产生

《Matlab智能算法30个案例分析》中关于免疫优化算法处理物流配送中心选址的Matlab源代码格式规范注释详细~

本书适合有志于从事数据挖掘的初学者，需求的朋友可看看第一部分数据挖掘与机器学习数学基础3第一章机器学习的统计基础3第二章探索性数据分析（EDA）.11第二部分机器学习概述14第三章机器学习概述14第三部分监督学习---分类与回归16第四章KNN（k最邻近分类算法）16第五章决策树19第六章朴素贝叶斯分类29第七章Logistic回归.32第八章SVM支持向量机42第九章集成学习(EsembleLearning)43第十一章模型评估46第四部分非监督学习---聚类与关联分析50第十二章Kmeans聚类分析.50第十三章关联分析Apriori.52第十四章数据预处理之数据降维54第五部分Python数据预处理.57第十五章Python数据分析基础.57第十六章Python进行数据清洗.77第六部分数据结构与算法82第七部分SQL知识.86第八部分数据挖掘案例分析87案例一AJourneythroughTitanic597c770e.87案例二Analysisforairplane-crashes-since-190894案例三贷款预测问题98案例四KNN算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证107

包含MATLAB高效编程技巧与使用：25个案例分析的pdf文件，以及配套源程序！书中包含MATLAB的各种操作技巧，并且配有人脸识别、优化建模等25个数学建模编程实例，非常适合有基础的数学建模竞赛参赛进阶书籍！

《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。

系统集成项目管理工程师案例分析必背知识点汇总，本人总结的考试重点，全部掌握软考中高级下午题基本保证没问题，上午题也有好多可以用到

测试指南全篇分为11篇：流程规范篇、测试策略/方法篇、测试工具篇、分析工具篇、流量模型篇、名词术语篇、环境申请与环境搭建篇、指南使用指导篇、功能分析集萃篇、业界专业知识介绍篇。
各个章节之间互相关联、互为补充。
其中第2章是支付宝的功能测试流程规范，包括功能测试流程、功能测试分析规范、功能测试报告规范、常用功能测试指标等，第8章介绍功能测试的一些基本概念和名词术语。
第3、7章分别讲解测试策略和流量模型换算。
第4、5、6详细介绍功能测试常用工具集及使用方法。
第11、12章分别是对功能测试指南的应用和功能测试工程师提供的典型案例分析，如果有一定功能测试基础的同学可以直接跳至此处阅读

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。