简介：
【体育报道要“以人为本”】在当今社会，体育报道不再仅仅局限于比赛结果和竞技成绩，而是逐渐转向关注运动员本身和赛场之外的故事。
这种转变反映了体育报道领域对人文关怀的重视，即“以人为本”的理念。
这一理念的核心是将运动员作为报道的重点，强调他们的个性、情感和背后的故事，以此来吸引并触动广大观众的心灵。
一方面，体育之所以能够跨越国界和种族，成为全球共享的语言，是因为其蕴含的情感力量。
体育赛事不仅展现了人类挑战自我极限的精神，同时也是一种精神文化的表现，能激发人们最美好的情感共鸣。
因此，体育报道应该注重挖掘运动员的人性故事，让观众看到他们背后的努力、挫折和成功，从而更好地理解和欣赏体育的魅力。
报道中提到，随着时代的发展和人们自我意识的觉醒，人们对参与体育活动有了更高的需求。
物质生活水平的提升为大众参与体育提供了便利条件，如何引导大众关注并参与到体育世界，就需要通过报道普通人的体育故事来激发人们的兴趣。
电视体育报道应该更加深入，注重情感的传递，体现“人情味”，这既是必然的选择，也是时代发展的需求。
体育节目主持人在这一过程中扮演了关键角色。
他们不仅是信息的传递者，更是节目的灵魂。
主持人需具备强烈的人文关怀，通过个性化的语言风格和表达方式，传达独特的生命感受，以增强节目的吸引力和亲和力。
不同的主持人会赋予节目不同的特色，但他们共同的目标是关注人性，传递人文关怀。
此外，体育节目报道的专业性不容忽视。
随着现代体育赛事的快速发展，报道要求更高时效性、现场感和信息量。
这就需要记者和主持人具备深厚的体育专业知识和高超的解说技巧。
例如，退役运动员担任解说员，因为他们对比赛有深入的理解，能准确地解析技术环节，使观众既能欣赏到精彩的比赛，又能学习到专业内容，从而使体育报道更加生动有趣，更关注到人。
面对即将到来的大型体育赛事，如奥运会，节目主持人肩负着更大的使命和责任。
他们需要在紧张激烈的比赛中保持专业素养，既要热情洋溢，与比赛氛围相融合，又要有冷静的判断，避免个人情绪影响解说。
不同的体育项目和节目需要主持人灵活调整风格，始终以负责任的态度，准确把握节目的节奏和情感，确保公正、客观地报道。
体育报道“以人为本”意味着将运动员视为报道的核心，关注他们的故事和情感，通过主持人的人文关怀和专业素养，营造出更加生动、深入人心的体育报道，以此满足观众对体育文化多元化的需求。
在新时代的背景下，这样的报道方式无疑更能体现体育的内涵，促进体育与社会的紧密联系。

通过弱测量和量子测量逆转来提高计量极限

这是一个在MATLAB上面可以运行的极限学习机算法实例，文件中，包含了多个极限学习机样例，ELM说白了就是另一种神经网络，其作用相似，效果又不同，比如其离散型更强等，建议直接修改接口，方便调试

提取自原版光盘，并删除了.ncb.suo.user这三类无用的文件。
使用7zip极限压缩，所以体积不到2M。
保证源代码是完整的。

极限学习机(ExtremeLearningMachine)ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。
ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习精度的前提下比传统的学习算法速度更快。

极限学习机（ExtremeLearningMachine,ELM）是一类基于前馈神经网络（feedforwardneuronnetwork）的机器学习算法，其主要特点是隐含层节点参数可以是随机或人为给定的且不需要调整，学习过程仅需计算输出权重。
ELM具有学习效率高和泛化能力强的优点，被广泛应用于分类、回归、聚类、特征学习等问题中。

这本书研究控制算法的人一定知道，不必多言。
此电子书是完整的电子版（全英文版），取之于互联网，因此也把这份难得的好资料分享给大家。
啰嗦一句，这本书的知识结构基本上是自我包容的，学过线性空间（或者矩阵论）的人可以直接阅读。
如果有一点泛函基础更好。
以下是目录（英文目录太长，以下是翻译后的摘录）：符号与注释缩写表第一章绪论第二章线性代数第三章线性动态系统第四章性能指标第五章反馈系统的稳定性和性能第六童性能极限第七章模型降阶的平衡截断法第八章Hankel范数逼近第九章模型不确定性和鲁棒性第十章线性分式变换第十一章结构奇异值第十二章镇定控制器的参数化第十三章代数Riccati方程第十四章H2最优控制第十五章线性二次型优化第十六章H∞控制：简单情况第十七章H∞控制：一般情形第十八章H∞回路成形第十九章控制器降阶第二十章固定结构控制器第二十一章离散时间控制参考文献索引

二十一世纪是一个集数字化，网络化，信息化的，以网络为核心的社会。
中国的网民充分领略到“畅游天地间，网络无极限”所带来的畅快。
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本次毕业设计的题目就是网络订餐系统。

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1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

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。