实验一：基本I/O类的使用实验二：线程与同步实验三：Internet寻址实验四：TCP——实现时间协议实验五：UDP——绘制温度曲线实验六：Java网络编程综合运用

糖尿病数据集"diabetes.csv"是一个广泛用于统计分析和机器学习任务的数据集，特别是针对深度学习的应用。
这个数据集包含了大量关于糖尿病患者的医疗记录，旨在帮助研究者们预测糖尿病的发展趋势或者评估疾病管理策略的效果。
下面我们将深入探讨该数据集中的关键知识点。
1.数据集结构：通常，CSV（CommaSeparatedValues）文件是一种存储表格数据的格式，每一行代表一个观测值，列则对应不同的特征或变量。
在这个糖尿病数据集中，每一行可能代表一个患者在特定时间点的健康状况。
2.特征详解：-年龄（Age）：患者年龄，对于疾病发展有显著影响。
-性别（Sex）：患者性别，男性和女性可能面临不同的糖尿病风险。
-BMI（BodyMassIndex）：身体质量指数，是衡量体重与身高比例的一个指标，与糖尿病风险相关。
-血压（BloodPressure）：血压水平，高血压是糖尿病并发症的重要因素。
-葡萄糖（Glucose）：血液中的葡萄糖浓度，直接影响糖尿病的诊断。
-胆固醇（Cholesterol）：血液中的胆固醇含量，高胆固醇可能加剧糖尿病并发症。
-心电图（ECG）：心电图结果，可以反映心脏健康状况，可能影响糖尿病的整体管理。
-尿蛋白（UrineProtein）：尿液中的蛋白质含量，异常可能表明肾脏受损，常见于糖尿病并发症。
-甲状腺刺激激素（TSH）：甲状腺功能的指标，甲状腺问题可能与糖尿病有关联。
-以及其他可能的医疗指标和历史数据。
3.目标变量：数据集可能包含一个目标变量，例如“糖尿病进展”或“并发症发生”，用于预测模型的训练和验证。
这个变量可能是二元的（如无/有并发症）或连续的（如疾病严重程度评分）。
4.数据预处理：在使用数据集之前，通常需要进行数据清洗，处理缺失值、异常值，以及可能的分类变量编码。
此外，为了适应深度学习模型，可能需要对数值特征进行标准化或归一化。
5.模型构建：在深度学习中，可以使用各种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于特征提取，循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，或者全连接网络（FCN）处理一般的数据。
更先进的模型如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）也能用于捕捉患者健康状况随时间变化的模式。
6.训练与评估：模型的训练通常涉及反向传播和优化算法（如梯度下降或Adam）。
评估指标可能包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，具体取决于任务的性质。
7.隐私与伦理：在处理这类个人健康数据时，必须遵守严格的隐私保护规定，确保数据脱敏且匿名化，以保护患者隐私。
8.预测与解释：模型预测的结果需要解释，以便医生和患者理解并采取相应行动。
可解释性机器学习方法如局部可解释性模型（LIME）和SHAP值可以提供洞察模型决策背后的特征重要性。
"diabetes.csv"数据集为糖尿病研究提供了一个宝贵的资源，通过深度学习方法，我们可以挖掘其中的潜在规律，提高疾病预测的准确性，并为患者提供更好的健康管理建议。
在实际应用中，要充分利用数据集，同时确保数据安全和合规性。

自己用的小软件，仿造原子的XCOM功能，加了一下自己用的功能。
1、基本串口通讯，鼠标放入串口选择自动刷新，显示COM口的驱动类型。
2、多条发送界面，可定时发送，可关联数字键盘、右键发送按钮可更改按钮名称，方便记忆。
3、485通讯，数据有十进制和十六进制可选，发送后自动保留记录。
4、CRC校验小工具。
5、十六进制通信协议提取部分位并根据自定义数据类型转化为十进制6、字符格式示波器，例："＞P:-1.25"，示波器显示曲线名称P，数值-1.25，曲线个数最多8个。
7、类似MODBUS协议截取第2-5位，合成一个int数值，然后示波器显示波形，最多5个曲线8、示波器曲线可键拖拽、放大。

matlab程序,包括3个文件：mseries.m编写了一个产生m序列的函数；
mud.m用来比较传统单用户检测、线性解相关多用户检测、最小均方误差多用户检测的误码率；
mud_plot比较后并画出误码率-信噪比曲线。

用有限元计算方法仿真了MgF2楔形腔中的色散情况,并研究半径、楔角大小、楔角位置三个参数对整个腔在通讯波段的色散影响。
通过从蓝失谐到红失谐的调谐过程,利用得到的色散曲线,根据Lugiato-Lefever方程和热偏移公式仿真孤子的频域和时域图。
并且研究了扫描速度、品质因子、泵浦功率等对孤子产生的影响。
在结合以往实验和理论基础的情况下,探讨了利用MgF2晶体腔产生孤子的一些重要参数。
数据结果对制备低反常色散MgF2楔形腔及在此腔中产生孤子梳具有指导意义。

根据抽水试验降深与水量利用曲度计算类型，而后拟合Q-S方程

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MATLAB实现BPSK根升余弦滤波器误码率绘制，有详细注释，可直接运行。

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ROS机器人turtlebot路径规划，文件夹中包括了OMPL_ros_turtlebot，贝塞尔曲线拟合后的rrt，move-base-ompl，navigation_tutorials，relaxed_astar等路径规划资源，可用于ROS机器人的路径规划研究

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。