三维Lorenz吸引子图、Lorenz映射的x分量时间序列图、以及利用延迟坐标嵌入仅根据x分量重构的三维Lorenz吸引子图

natapp外网映射教程

https://github.com/Samsung/KnowledgeSharingPlatform

1、此源码集合了2种写法绘制的地球仪！2、第一种是通过opengles绘制三角形拼成球体，图片作为纹理映射到整个球面上。
支持双点触控缩放球体。
以及拖动旋转。
3、第二种通过3D绘制，不是帧动画，支持各个角度旋转，以及自转！

SoC芯片，相较于传统的单一ARM处理器或FPGA芯片，IntelCycloneVSoCFPGA既拥有了ARM处理器灵活高效的数据运算和事务处理能力，同时又集成了FPGA的高速并行处理优势，同时，基于两者独特的片上互联结构，使用时可以将FPGA上的通用逻辑资源经过配置，映射为ARM处理器的一个或多个具有特定功能的外设。

第6章纹理映射基础1、TextureBase演示使用纹理贴图的基本步骤。
2、TexFilterMode演示最近点采样和线性纹理过滤方式。
在程序运行时，单击键盘上的数字键“1”，使用最近点采样纹理过滤方式，单击键盘上的数字键“2”，则使用线性纹理过滤。
3、MipTexture演示如何创建和使用多级渐进纹理。
程序运行时，单击键盘上的数字键“1”，则使用多级渐进纹理，单击数字键“2”，则使用单级别纹理。
通过按下“↓”键和“↑”键可以放大和缩小显示的图形，从而可以仔细观察图像的变化，看到多级渐进纹理的效果。
4、TexAddressMode演示不同纹理寻址模式的效果。
程序运行时，单击键盘上的数字键“1”，使用重叠纹理寻址模式，单击键盘上的数字键“2”，使用镜像纹理寻址模式，单击键盘上的数字键“3”，使用夹取纹理寻址模式，单击键盘上的数字键“4”，使用边框颜色纹理寻址模式。
5、TexRenderState演示纹理阶段混合状态的使用。

Scynamo-在DynamoDB和Scala类型之间转换的库Scynamo是一个库，用于将您的Scala案例类/密封特征映射到DynamoDB或从DynamoDB映射。
为此，该库使用类型类方法，并且与Scala生态系统中的其他库非常相似。
功能概述为您的ADT派生实例以从DynamoDB进行编码/解码嵌套案例类/列表/地图/...的精确错误消息使用选项自定义案例类和密封特征的派生AttributeValue空安全访问器的语法提供用于编码/解码的可选语法（请参阅scynamo.syntax.*）安全：此操作不是在静默的情况下对空{String，Number，Binary}集进行编码，而是在scynamo失败，从而使您可以在到达DynamoDB之前捕获错误。
参见。
文献资料您可以在找到文档。

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

基于关键帧的RGBD人体纹理映射

ispLEVER2.0是一套完整的EDA软件。
设计输入可采用原理图、硬件描述语言、混合输入三种方式。
能对所设计的数字电子系统进行功能仿真和时序仿真。
编译器是此软件的核心，能进行逻辑优化，将逻辑映射到器件中去，自动完成布局与布线并生成编程所需要的熔丝图件。
软件支持原有Lattice公司的GAL、ispLSI、MACH、ispGDX、ORCA2、ORCA3、ORCA4和最新的ispMACH器件

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。