搭建完整的神经网络，利用L2正则化优化，程序绝对可以完美运行。

提出了一种利用多个图像特征的曝光过度区域检测学习算法。
该算法利用像素的亮度和颜色特征以及光的新特征-色度和边界邻域来构造特征向量。
采用L2正则化的一次逻辑回归方法获得最优分类器mod-e1。
实验结果表明，与直接强度阈值法和其他基于亮度和色彩特征的方法相比，该算法在区域连通性方面能更好地检测出过度曝光区域。

提出一种融合多种特征的图像过曝光区域检测算法。
利用转换的亮度特征和颜色特征，并新引入亮颜特征和边界邻域特征来构成特征向量，用L2正则化逻辑非线性回归方法。
对实验图像进行过曝光区域检测，结果显着示，相较于亮度阈值法和采用亮度和​​颜色特征的常规检测方法，约会新特征后的改进算法检测出的过照射范围区域连通性更好。

二、数学运算：共l0题，每题l分，共10分。
你可以在题本上运算，遇到难题，你可以跳过不做，待你有时间再返回来做。
【例题】84．78元、59．50元、l21．61元、l2．43元以及66．50元的总和是(   )。
A．343．73   B．343．83   C．344．73   D．344．82【解答】正确答案为D。
实际上你只要把各项数值的最后一位小数加一下，就会发现和的最后一位数是2，只有D符合要求。
就是说你应当动脑筋想出解题的捷径。
请开始答题：6．地球表面的陆地面积和海洋面积之比是29：71，其中陆地的四分之三在北半球，那么南、北半球海洋面积之比是(   )。
A．284

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

通过UE菜单栏的查看-＞语法着色类型，语言1--语言20。
配置文件在UE的安装目录下wordfile.uew,这个文件路径可以通过“菜单栏高级-＞配置-＞语法着色-＞语法文件全名”查看和配置。
默认可能已经有九个配置：/L1"C/C++"表示c的高亮，最后/L9"JavaScript"是JavaScript的高亮配置。
现在我们添加其他文件类型的查看方式，添加Makefile的查看方式打开这个文件UltraEdit\WORDFILE.uew，可以发现/L1"C/C++"....../L2"VisualBasic"....../L3"HTML"............这样的内容，对应视图-＞查看方式里面类型的顺序。
现在我们需要添加Makefile的着色方式。
1.本文件是从ue官方网站下载的，原文档地址http://www.ultraedit.com/files/wf/wf.zip，2.将wordfile扩展文件包中Makefile.uew内容打开，全部追加到上面打开的wordfile.uew文件尾部，然后保存；
注意：一定要注意'/L'后面的数字，不要与前面的重复，否则后添加的将会覆盖以前的着色方式。
3.再以UE打开Makefile文件，通过菜单视图—＞查看方式（高亮文件类型）选择新增文件类型makefile，此时可以看到shell文件中的一些关键字已经以其他颜色显示了，这就设置成功了。
这里是官方添加的方法。
http://www.ultraedit.com/support/tutorials_power_tips/ultraedit/add_a_wordfile_pre_v15.html

解决丢失api-ms-win-core-heap-l2-1-0.dll的问题。
64位win10系统。

ntmain(intargc,char*argv[]){inte;SqStackl1;Linkstl2;Queuel3;LinkQueuel4;coutle;couta;coute;Push(l1,e);}while(le--){Pop(l1,e);coute;push(l2,e);}while(le--){pop(l2,e);coute;Push1(l3,e);}while(le--){Pop1(l3,e);coute;push1(l4,e);}while(le--){pop1(l4,e);cout＜＜e＜＜"";}break;}system("PAUSE");return0;}

本文档是2012-2013学年度，春季学期，在清华大学计算机系，学习邓俊辉老师讲授的计算几何课大作业。
内有我们的实验报告以及源代码、可执行文件等。
用Vs2010编写，图形界面为Vs2010自带的MFC模块，无需加载其他的图形库。
我们的程序基于之前在网上找到的一个名为FastVd的代码。
该程序用来生成L2范数下的Voronoi。
非常感谢该代码的分享者！我们有义务将他的无私发扬光大！

编号:REDP-3586-00IBM技术红皮书IBM刀片中心L2-3以太网交换机

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。