深度学习(DeepLearning)是近年来提出的一种利用具有多个隐层的深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)完成学习任务的机器学习方法。
其实质是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。
与以往的浅层神经网络的不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层),还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰富的内在信息。

自己编写的深度信念网络模型程序，可以直接调用。
本人用DBN进行了光伏发电预测，效果很好。

研究了离焦量、脉冲能量、扫描间距、扫描速度和重复频率等激光加工参数对金属表面着色及微纳结构制备的影响机理，诱导制备了氧化膜、类光栅、凹坑和柱状突起4种结构，这些结构会使不锈钢表面产生薄膜干涉、光栅衍射和陷光等现象。
通过Matlab软件在工艺参数与颜色HSB值之间建立了一个单隐含层的反向传播（BP）神经网络，该神经网络的训练均方根误差为0.0078，色相H、饱和度S和亮度B的测试相对误差分别为23%，10.4%和5.6%。
该神经网络在一定程度上揭示了工艺参数与颜色之间的映射关系，使用该神经网络模型可以对激光着色效果作出有效的预测。

第1章课程导学对课程整体进行介绍，并且说明HTTP协议的重要性，以及学习的必要性。
1-1导学1-2内容介绍第2章HTTP协议基础及发展历史本章主要介绍什么是HTTP协议，HTTP协议的发展历史，以及HTTP协议的底层--网络分层协议。
在本章中你将学习到HTTP协议的基础内容，并理解为什么会产生HTTP协议，以及他的优劣势。
2-15层网络模型介绍2-2HTTP协议的发展历史2-3HTTP的三次握手2-4URI-URL和URN2-5HTTP报文格式2-6创建一个最简单的web服务第3章HTTP各种特性总览本章主要讲解HTTP协议中各种头信息的作用，包括但不限于最重要的几个部分：缓存、cookie、CORS跨域、长连接等，课程中会配合实际的例子展示这些HTTP头是如何发挥作用的，并且解决了什么问题。
3-1认识HTTP客户端3-2CORS跨域请求的限制与解决3-3CORS跨域限制以及预请求验证3-4缓存头Cache-Control的含义和使用3-5缓存验证Last-Modified和Etag的使用3-6cookie和session3-7HTTP长连接3-8数据协商3-9Redirect3-10CSP第4章Nginx代理以及面向未来的HTTP本章主要实战Nginx配置各种面向未来的HTTP服务，首先会介绍Nginx的安装和基本配置，其次是配置Nginx的缓存功能来展示给大家看代理缓存相较于客户端缓存的好处。
最后这章中我们还讲解来HTTPS协议以及HTTP2，他们各是什么，有什么优点。
...4-1Nginx安装和基础代理配置4-2Nginx代理配置和代理缓存的用处4-3HTTPS解析4-4使用Nginx部署HTTPS服务4-5HTTP2的优势和Nginx配置HTTP2的简单使用第5章课程总结对课程整体再进行一个回顾5-1课程总结

南阳陶岔作为南水北调中线工程的渠首闸所在地，掌握其水质变化情况、预防污染事件的发生至关重要。
基于环保部门的水质检测数据，选取pH、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮作为研究指标，通过主成份加权分析模型和BP神经网络模型，对陶岔的水质进行了有效的评价和较高精度的预测。
结果表明，陶岔水质总体较好，可达II级以上，评价准确率为81.25%；
预测的最大误差为4.75%，平均误差0.7%，预测精度较高。

复杂网络中基本网络模型的matlab实现，包括随机图模型、SW模型、NW模型、BA模型以及度分布、集聚系数、最短路径的计算。

使用BP算法的神经网络手写体数字识别，使用Python语言编写，包含四个文件：训练模块，测试模块，图像显示模块还有一个最简单的神经网络模型。
希望对大家有帮助。
（更改了上一版的一点注释错误）

风电场风速预测的RBF神经网络模型，介绍了风电场风速预测的方法，建立了RBF神经网络模型，提前1h预测，并把结果与BP方法进行对比

完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

深度学习常用网络pytorch代码整理合集包括AlexNet,LeNet,NiNet,ResNet,VGGNet

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。