Mkvtoolnix版本：2.2.0是一套功能强大的mkv(Matroska)格式制作和处理的工具，支持任何视频、音频、字幕等格式封装合并成mkv格式。
Mkvtoolnix中包含了一个图形界面程序mmg.exe，这样使得制作mkv更简单和直观。
还包含MKVextractGUI.exe程序，可以提取MKV文件里面的音视频和字幕文件。
它是一套功能强大的mkv格式制作和分割处理的工具，支持任何视频音频字幕等格式封装合并成mkv格式。
Mkvtoolnix中包含了一个图形界面程序mmg.exe，这样使得制作mkv更简单和直观。
还包含MKVextractGUI.exe程序，可以提取MKV文件里面的音视频和字幕文件。
本文件压缩包直接解压缩无需安装就可以正常使用，请自行建立快捷方式。
软件汉化了99%，包括帮助和提示都汉化了，但是有的地方不允许汉化，否则程序调用的参数会失败，汉化会出错。
MMG2.2.0和MkvextractGUI1.6.4.1都是我汉化的，帮助文件我也汉化完毕（在MMG的帮助菜单里运行也可以运行doc目录里的mkvmerge-gui.html文件）特别感谢网友“文武双残”帮助解决帮助文件显示乱码的问题！本人独立完成汉化，耗时20多天，经过无数测试，但是仍然难免有汉化不妥的地方，请见谅并多提宝贵意见

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类对垃圾邮件的分类有较好的效果达到99%

全书共分16章，对Python内部工作原理进行了一定深度的剖析，99%以上的案例代码使用Python3.5.1实现，也适用于Python3.4.x（除少数几个新特性之外）和*版本Python3.5.2以及Python3.6.0，极个别案例使用Python2.7.11实现（同样适用于其他版本Python2.7.x，包括*的Python2.7.12），适当介绍了Python代码优化、系统编程和安全编程的有关知识，满足不同层次读者的需要。
另外，书中通过小提示、小技巧、注意拓展知识等形式介绍了更多的内容，全部内容远比章节目录所显示的要多，需要认真阅读才能真正领会其中的奥妙。
本书适合作为Python程序员的开发指南，也可以作为高等院校计算机专业、软件工程专业等专业的Python教材，还可以作为Python爱好者的指导用书

我自己从网上整理的，计算机图形学有答案的试题习题大集合，这是很不容易才弄来的。
其中还有一套是我自己写的答案（3合一的第一套99%正确率）提醒考试的同学注重名词解释和简答题。

包含您写评语所需要的99％的功能，大幅度减轻教师写评语负担，并真正意义上实现学生评语的“管理”功能。
　1、独创的学生评语打印／预览功能，精确套打学生评语，打印的精度可达0.01毫米；
　2、新增学生评语导出到Word功能；
　3、评语支持排版功能，可以实现Word的部分功能，但已够用！　4、可以管理您历年的学生评语（可以一生受用哦！）。
可随时调用、查阅以前的评语；
　5、提供密码保护和数据库备份、恢复功能，有效保证数据安全；
　6、评语例句库可维护。
您可以添加您自己的评语，或修改、删除评语例句库中数据；
　7、强大的评语例句库导入与导出功能使您能够与其他老师共享评语例句库！　8、独创的“评语编辑模式”切换的功能，使您可以在“例句选取模式”和“评语范例选取模式”间进行切换选择评语输入模式。
并且在“评语范例选取模式”中您可以方便的浏览当前学生的以前学期的评语。
评语范例提供了150多个例子；
　9、方便的班级升级功能。
如果您的班级从一个年级升到另一个年级和上学期转到下学期时，该功能可以使您不需要重复工作就能把班级轻松升级，并且可以保留以前的评语记录，甚至在升级时，您也可以选择“同时复制学生评语”！

CGX-CLI生成推荐的文档/文件以提高贡献您是否希望人们为您的项目做出贡献？方便您的贡献者。
为Github和Gitlab社区标准生成所有推荐的文档/文件（预先填写）。
也可以生成CodeCommit（AWS）或Bitbucket的文件。
该项目的检查了99%%以上的类型覆盖率。
一次生成多个文件生成许可证可以生成的文件未来版本中的更多文件和提供程序。
Github，Gitlab，CodeCommit和Bitbucket执照麻省理工学院ISC阿帕奇2.0BSD2条款GPLv3CCOv1变更日志贡献自述文件去做行为守则Docker文件特定于Github错误报告（问题）安全漏洞报告功能要求（问题）拉取请求模板一次所有文件特定于GitlabCI模板错误（问题）功能提案（问题）合并要求一次所有文件特定于CodeCommitBuildspec（AWSCodeBuild）Appspec（AWSCodeDeploy）一次所有文件特定于Bitbucket在将来的版本中对每个项目都有用

三星BIOS密码破解程序，支持破解三星目前市面上99%的BIOS密码。
在也不用因为忘记BIOS密码发愁，在也不用找找售后花费高昂的费用，轻松方便。

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

全国大学生飞思卡尔智能车竞赛用最新仿真平台。

这是车牌识别算法以及代码实现，阻滞能够帮到巨匠。
车牌识别本领申请能够将行为中的汽车派司从繁杂配景中提取并识别进去，经由车牌提取、图像预处置、特色提取、车牌字符识别等本领，识别车辆牌号、色调等信息，目前最新的本领水平为字母以及数字的识别率可抵达99.7%，汉字的识别率可抵达99%。
车牌识别本领松散电子不停车免费体系（ETC）识别车辆，过往车辆经由道口时不用停车，就能够实现车辆身份自动识别、自动免费。
在车场管理中，为提凌驾进口车辆通畅功能，车牌识别针对于无需收停车资的车辆（如月卡车、内部免费通畅车辆），建树无人值守的快捷通道，免取卡、不停车的收支体验，正窜改收支停车场的管理方式。

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。