具有自学习和自顺应能力的单神经元自顺应PID控制算法

优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。

《模糊控制器设计理论与应用》一书主要引见了易于应用到不同类型的工程实际中的模糊控制器设计技术。
书中描述了一些模糊控制理论的基本概念和做出成功设计所必备的基础知识。
混合、自适应和自学习模糊控制器结构的设计是本书的侧重点，同时还给出了适于离线和在线操作的自适应模糊控制器设计的完整策略。
胡玉玲、张立权、刘艳军、陈一民译

计算机网络期末试卷计算机网络重点部分：第一章：1.1网络发展的三个阶段1.2网络定义（地位平等，无主从之分）1.3分组交换的特征（化整为零，存储转发）优缺点第二章：2.1网络协议和网络体系结构2.2OSIInternet参考协议第三章：3.1模仿通信和数字通信3.2奈奎斯特公式和香农定理3.3数字信号编码（非归零、曼彻斯特、差分曼彻斯特）3.4数字调制（基本概念、脉码调制（模仿-＞数字））3.5数据同步方式（字符、位同步）第四章：4.1海明码、CRC4.2停-等协议、滑动窗口（顺序接收管道协议（回退n协议）、选择重传）4.3信道最大利用率：U=(L/B)/(L/B+2R)4.4HDLC（标志和采用插“0”技术）PPP（HDLC简化版）第五章：5.1分组交换技术（虚电路、面向连接、数据报）5.2逆向自学习（校园网）不能有环D-V外部网关协议L-S内部网关协议5.3IP协议：IP分组的格式、IP地址、字段含义5.4子网划分第六章：6.1传输地址6.2TCP三次握手6.3TCP报文段格式6.4UDP第七章：7.1主要应用层协议第八章：8.1LLC子层8.2MAC子层8.3CSAM原理1-坚持非-坚持P-坚持第九章：9.1网络安全威胁9.2数据加密和数字签名9.3非对称密钥体制9.4身份认证（PKI基本原理）

红外串行通信.pdf红外遥控多路抢答器的设计.pdf红外遥控器编码（全）.pdf基于AT89C52单片机的红外发射与接收系统的研究.pdf基于AT89S51的多功能红外遥控器设计.pdf基于MCU的红外遥控智能家用照明系统的设计.pdf基于MSP430F1101的智能学习型红外遥控器的设计.pdf基于单片机的红外通讯设计.pdf基于单片机的红外遥控器的设计与应用.pdf基于单片机的红外遥控器解码器的设计.pdf基于单片机的红外自学习设计.pdf基于单片机系统的红外遥控器应用.pdf基于红外的数据通信模块的设计与实现.pdf学习型红外遥控器.pdf学习型红外遥控安装的研究与设计.pdf一种基于单片机的红外遥控软件解码方法.pdf

hdf5-rust的包，留自学习运用

针对遥感图像中的目标检测问题，采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取，针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。
为了处理遥感图像目标旋转角度较大的问题，将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络，提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。
通过与传统的目标检测方法进行对比分析，探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。
相对于传统的目标检测方法，融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性，从而能够达到更高的检测精度。

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。