《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上修改、补充而成的，秉承着“理论讲解—案例分析—应用扩展”这一特色，帮助读者愈加直观、生动地学习神经网络。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章，内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。
同时，部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。
此外，《MATLAB神经网络43个案例分析》还介绍了MATLABR2012b中神经网络工具箱的新增功能与特性，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。
使用《MATLAB神经网络43个案例分析》时，建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序学习。
《MATLAB神经网络43个案例分析》程序建议在MATLABR2009a及以上版本环境下运行。
若在程序调试过程中有任何疑问，建议先在论坛书籍答疑版块搜索相关答案，然后再发帖与作者交流。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。

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PHP+Ajax网站开发典型实例.。
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第1章PHP基础实例实例1构建PHP运行环境实例2“你好，PHP”实例实例3中文时间显示实例实例4删除字符串中的空白实例5字符串反转实例6字符串加密实例7检查日期的有效性实例8简单猜数游戏实例9验证信用卡号实例10计算两个数组并、交和差实例11数组排序第2章PHP文件实例实例12获取文件信息实例13文件写入并锁定实例14读取文件信息实例15随机提取文件行实例16获得磁盘剩余空间实例17搜索文件或文件夹实例18文件下载实例19文件上传实例20网页计数器实例21超级链接计数第3章数据库、XML实例实例22mysql类库完成MySQL数据库的添加、删除和修改实例23mysqli类库完成MySQL数据库的添加、删除和查询实例24获取服务器和系统信息实例25分页显示信息实例26使用PHP简单实现BBS程序实例27使用0DBC函数库完成数据库操作实例28使用DOM处理XML第4章会话实例实例29创建会话实例30使用数据库保存会话实例31使用文件统计在线人数实例32设置和获取Cookie参数实例33删除会话中已注册变量实例34数据编码实例35简单购物车第5章PEAR和正则表达式实例实例36PEAR管理器安装及PEAR包常见操作实例37HTMLQuickForm完成表单验证实例38Calendar仓ll建日历实例39FileFind搜索文件实例40HTTPUpload上传多个文件实例41ValidateUS验证电话号码实例42转换日期格式实例43用户注册验证第6章实现基本Ajax技术实例44Ajax测试实例实例45客户端解析普通字符串实例46客户端解析XML文件响应实例47客户端发送POST无参数请求实例48客户端发送带有参数请求实例49客户端以表格方式显示数据实例50服务器端自动生成XML文件实例51客户端以指定CSS样式显示数据实例52用户登录校验实例53页面自动刷新时间实例54实现新闻滚动播放第7章实现高级Ajax技术实例55创建工具提示实例56读取响应首部实例57动态加载列表框实例58显示进度条实例59数据无刷新写入文本文件实例60提供自动完成实例61实现级联菜单的设计实例62PHP+Ajax树状菜单第8章Ajax数据库操作实例63显示数据库系统信息实例64实现数据库常见操作实例65完成数据库多种查询显示实例66数据库记录自动提示实例67AjaX实现数据记录排序实例68局部动态更新数据实例69AjaX+PHP数据分页显示实例70指定CSS样式显示数据实例71JSON格式处理信息第9章Ajax时尚技术实例72根据邮编自动完成地址信息实例73AiaX+PHP域名查询实例74根据代码列出城市名实例75Ajax自动保存草稿实例76实时更新股价实例77相册程序实例78切换标签实例79创建RSS阅读器实例80基于prototype框架程序实例81基于xajax框架程序第10章Ajax实现综合实例实例82汇智在线留言板程序实例83汇智在线聊天室程序实例84汇智在线BBS论坛

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差动变压器（互感式）的功能…………………………………………27十二、29十三、30十四、31十五、32十六、差动螺管式（自式）传感器的静态位移功能………………………32十七、33十八、激励频率对差动螺管式传感器的影响…………………………………35十九、电涡流传感器的静态标定……………………………………………36二十、被测体材料对电涡流传感特性的影响………………………………37二十一、37二十二、38二十三、39二十四、40二十五、霍尔式传感器的交流激励特性………………………………………41二十六、霍尔式传感器的应用—振幅测量之四………………………………41二十七、磁电式传感器的功能…………………………………………………43二十八、压电传感器的动态响应实验…………………………………………44二十九、压电传感器引线电容对电压放大器的影响、电荷放大器…………45……………………………………交流全桥的应用—差动变压器（互感式）零点残余电压的补尝…………………………差动变压器（互感式）的标定…………………………………………差动变压器（互感式）的应用—振幅测量之二………………………差动变压器（互感式）的应用—电子秤之二…………………………感差动螺管式（自感式）传感器的振幅测量

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电子病历基基础数据字段，共74维度数据患者基本信息子集（27字段）基本健康信息子集（13字段）卫生事件摘要子集（24字段）医疗费用记录子集（7字段）门（急）诊病历子集（43字段）急诊留观病历子集（71字段）门（急)诊处方基本数据集西药处方子集中药处方子集检查检验记录基本数据集检查记录子集检验记录子集一般治疗处置记录基本数据集治疗记录子集—般手术记录子集麻醉术前访视记录子集麻醉记录子集麻醉术后访视记录子集输血记录子集助产记录基本数据集待产记录子集分娩记录子集剖宫产手术记录子集护理操作记录基本数据集一般护理记录子集病危（重）护理记录子集手术护理记录子集生命体征测量记录子集出入量记录子集高值耗材使用记录子集护理评估与计划基本数据集入院评估记录子集护理计划记录子集出院评估与指导记录子集知情告知信息手术同意书子集麻醉知情同意书子集输血治疗同意书子集特殊检查及特殊治疗同意书子集病危（重）通知书子集其他知情同意书子集住院病案首页住院病案首页子集西医住院病案首页西医住院病案首页子集入院记录入院记录子集

只需求OPENCV460的43种交通标志检测，基于YOLO4TINY模型

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P神经网络的数据分类--语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络--非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优--非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计--公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法--多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测--基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆--数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化--旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测--上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用--患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

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。