该算法是对BP算法的完整实现，使用者可改变图像后直接使用

BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。

C++的BP神经网络

提出了一种将蚁群算法与算法相融合共同完成反传神经网络训练的方法，ACO一BP算法。
该算法首先采用蚁群算法对网络权值进行整体寻优，克服BP算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优权值为初值，采用BP算法做进一步的寻优，以提高网络的训练和预报精度。
将ACO一BP神经网络用于函数逼近问题，并与BP神经网络、蚁群算法神经网络和遗传神经网络的逼近结果进行了比较，验证了该算法的有效性。

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

BPSAR成像技术,适合SAR成像技术研究者，给出了理论分析，仿真过程及结果。

包含了GA-BP算法、K-NN分类器、Q学算法、RLS算法、非线性动态权重系数w优化的基于罚函数的粒子群算法的函数寻优、分形盒算法、Dijkstra算法、基于GA算法的函数拟合、prim最小树生成算法、蚁群aco优化算法、引力搜索优化算法、细菌觅食优化算法。
全部为本人手敲，现在分享给大家。

LLR_BP算法的简化译码算法研究，博士毕业论文，包括各类LDPC译码算法

用MATLAB实现BP算法，每部都清晰易懂，相对于PYTHON而言，可以看到数据每一步迭代的过程，代码已经跑过，没问题，纯手写，不是网上抄的

快速学习机算法，可以用来进行函数逼近和数据分类，类似于BP算法的功能，但是比BP快多了

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。