来自国内某名牌高校的光学英语词汇课件，WORD格式，共43页，包含了光学专业常用的词语的英文翻译。

《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

%功能：生成了一个标准无噪声的心电信号%参数：%采样频率：360Hz%心率：75%信号长度：2500点%P波：0.1s=36点幅度：0.2mV%T波：0.15s=54点幅度：0.3mV%Q波：0.02s=7点幅度：-0.1mV%R波：0.04s=15点幅度：1.8mV%S波：0.04s=15点幅度：-0.2mV%PQ：14点——P波终点到Q波起点%ST：43点——S波终点到T波起点%TP：74点——T波终点到P波起点%用法：直接运行

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

108题中有部分题目重合，因此么有收录在压缩文件中。
华为机试├─001字符串最后一个单词长度│└─Source├─002计算字符个数│└─Source├─003明明的随机数│└─Source├─004字符串分隔│└─Source├─005进制转换│└─Source├─006质数因子│└─Source├─007取近似值│└─Source├─008合并表记录│└─Source├─009提取不重复的整数│└─Source├─010字符个数统计│└─Source├─011数字颠倒│└─Source├─012字符串反转│└─Source├─013句子逆序│└─Source├─014字典序排序│└─Source├─015求int型正整数在内存中存储是1的个数│└─Source├─016购物单│├─Debug│├─Source││└─Debug│├─Source-时间优先││└─Debug│└─Source-空间优先│├─Debug│└─Release├─017坐标移动├─018识别IP地址分类统计│└─Source│└─Debug├─019错误记录├─020密码验证合格程序├─021密码破解├─023删除字符串中出现次数最少字符│└─Source│└─Debug├─024合唱队│└─Source│├─Debug│└─Release├─025数据分类处理│└─Source│└─Debug├─026查找兄弟单词│└─Source│└─Debug├─027素数伴侣│└─Source│└─Debug├─028字符串合并处理│└─Source│└─Debug├─030密码截取（查找最长回文字符串）├─031蛇形矩阵│└─Source│└─Debug├─033判断IP能否属于同一子网│└─Source│└─Debug├─034称砝码│└─Source│└─Debug├─035学英语│└─Source│└─Debug├─036迷宫问题│└─Source│└─Debug├─037数独问题│└─Debug├─038名字漂亮度│└─Source│└─Debug├─039字符串截取│└─Source│└─Debug├─040单链表删除数据│└─Source│└─Debug├─041多线程│└─Source│├─Backup│├─Debug││└─041.tlog│└─Release│└─041.tlog├─042表达式计算│└─Source│└─Debug├─043计算字符串距离│└─Source│└─Debug├─044杨辉三角形变形├─046挑7├─047完全数│└─Debug├─048高精度加法├─049输出n个数中最小的k个│└─Debug├─050找出字符串只出现一次的字符│└─Debug├─051组成一个偶数最接近的2个质数│└─Debug├─052M个苹果放入N个盘子├─053查找整数二进制中1的个数├─054DNA子串├─055MP3光标位置│└─Source│└─Debug├─056查找2个字符串最大相同子串│└─Debug├─057配置文件恢复│└─Source│└─Debug├─05824点计算│└─Debug├─059成绩排序├─060矩阵相乘├─061矩阵乘法次数计算├─062字符串通配符│└─Debug├─066命令行解析│└─Source│└─Debug├─067最大相同子串长度│└─Debug├─068火车编号进站│└─Debug├─072数组合并├─074埃及分数│└─Source│└─Debug├─076密码截取│└─Sourc

本人亲身书写的oracle课程设计，发布出来方便大家。
第一节概述31、课题名称32、背景说明33、编写目的34、开发环境3第二节需求分析41、分析的重要性42、需求分析的任务和过程43、数据流程图54、数据字典5第三节概念结构设计71、实体和属性之间的关系72、E-R图7第四节逻辑结构设计81、E-R图向关系模型的转换82、设计用户子模式8第五节数据库物理设计81、数据库安装与配置82、连接到oracle10g93、SQL脚本10第六节数据库的实施121、触发器122、游标13第七节系统部分模块演示151、登陆模块152、恢复以及彻底删除模块17第八节课程设计小结19附言20

《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。

大卡bcal（字节CALculator）是REPLCLI实用程序，用于存储表达式评估，单位转换和地址计算。
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PHP+Ajax网站开发典型实例.。
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第1章PHP基础实例实例1构建PHP运行环境实例2“你好，PHP”实例实例3中文时间显示实例实例4删除字符串中的空白实例5字符串反转实例6字符串加密实例7检查日期的有效性实例8简单猜数游戏实例9验证信用卡号实例10计算两个数组并、交和差实例11数组排序第2章PHP文件实例实例12获取文件信息实例13文件写入并锁定实例14读取文件信息实例15随机提取文件行实例16获得磁盘剩余空间实例17搜索文件或文件夹实例18文件下载实例19文件上传实例20网页计数器实例21超级链接计数第3章数据库、XML实例实例22mysql类库完成MySQL数据库的添加、删除和修改实例23mysqli类库完成MySQL数据库的添加、删除和查询实例24获取服务器和系统信息实例25分页显示信息实例26使用PHP简单实现BBS程序实例27使用0DBC函数库完成数据库操作实例28使用DOM处理XML第4章会话实例实例29创建会话实例30使用数据库保存会话实例31使用文件统计在线人数实例32设置和获取Cookie参数实例33删除会话中已注册变量实例34数据编码实例35简单购物车第5章PEAR和正则表达式实例实例36PEAR管理器安装及PEAR包常见操作实例37HTMLQuickForm完成表单验证实例38Calendar仓ll建日历实例39FileFind搜索文件实例40HTTPUpload上传多个文件实例41ValidateUS验证电话号码实例42转换日期格式实例43用户注册验证第6章实现基本Ajax技术实例44Ajax测试实例实例45客户端解析普通字符串实例46客户端解析XML文件响应实例47客户端发送POST无参数请求实例48客户端发送带有参数请求实例49客户端以表格方式显示数据实例50服务器端自动生成XML文件实例51客户端以指定CSS样式显示数据实例52用户登录校验实例53页面自动刷新时间实例54实现新闻滚动播放第7章实现高级Ajax技术实例55创建工具提示实例56读取响应首部实例57动态加载列表框实例58显示进度条实例59数据无刷新写入文本文件实例60提供自动完成实例61实现级联菜单的设计实例62PHP+Ajax树状菜单第8章Ajax数据库操作实例63显示数据库系统信息实例64实现数据库常见操作实例65完成数据库多种查询显示实例66数据库记录自动提示实例67AjaX实现数据记录排序实例68局部动态更新数据实例69AjaX+PHP数据分页显示实例70指定CSS样式显示数据实例71JSON格式处理信息第9章Ajax时尚技术实例72根据邮编自动完成地址信息实例73AiaX+PHP域名查询实例74根据代码列出城市名实例75Ajax自动保存草稿实例76实时更新股价实例77相册程序实例78切换标签实例79创建RSS阅读器实例80基于prototype框架程序实例81基于xajax框架程序第10章Ajax实现综合实例实例82汇智在线留言板程序实例83汇智在线聊天室程序实例84汇智在线BBS论坛

本书涵盖常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ等）以及相关的智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限进修等）。

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。