Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。
调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。
通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。
需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。
调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。
通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。
需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。
2024/1/20 1:52:34
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在监督模式下训练的深度模型在各种任务上都取得了显著的成功。
在标记样本有限的情况下，自监督学习(self-supervisedlearning,SSL)成为利用大量未标记样本的新范式。
在标记样本有限的情况下，自监督学习(self-supervisedlearning,SSL)成为利用大量未标记样本的新范式。
2024/1/19 9:35:40
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PCA（主成分分析）算法，主要用于数据降维，保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。
实现数据降维的步骤：1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵2、求样本矩阵的协方差矩阵3、求协方差矩阵的特征值和特征向量4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。
5、用映射矩阵对数据进行映射，达到数据降维的目的。
实现数据降维的步骤：1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵2、求样本矩阵的协方差矩阵3、求协方差矩阵的特征值和特征向量4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。
5、用映射矩阵对数据进行映射，达到数据降维的目的。
2024/1/6 15:32:43
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0-9孤立词语音识别.每个数10组训练样本，每组10个语音，类内识别正确率100%.个人原创，如有雷同，纯属抄袭，绝对可用。
训练文件：training.m识别文件：recogfinal.m
训练文件：training.m识别文件：recogfinal.m
2023/12/24 2:34:18
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1、输入层的每个节点，都要与的隐藏层每个节点做点对点的计算，计算的方法是加权求和+激活2、利用隐藏层计算出的每个值，再用相同的方法，和输出层进行计算。
3、隐藏层用都是用Sigmoid作激活函数，而输出层用的是Purelin。
这是因为Purelin可以保持之前任意范围的数值缩放，便于和样本值作比较，而Sigmoid的数值范围只能在0~1之间。
4、起初输入层的数值通过网络计算分别传播到隐藏层，再以相同的方式传播到输出层，最终的输出值和样本值作比较，计算出误差，这个过程叫前向传播(ForwardPropagation)。
误差信号反向传递过程
3、隐藏层用都是用Sigmoid作激活函数，而输出层用的是Purelin。
这是因为Purelin可以保持之前任意范围的数值缩放，便于和样本值作比较，而Sigmoid的数值范围只能在0~1之间。
4、起初输入层的数值通过网络计算分别传播到隐藏层，再以相同的方式传播到输出层，最终的输出值和样本值作比较，计算出误差，这个过程叫前向传播(ForwardPropagation)。
误差信号反向传递过程
2023/12/23 21:56:22
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第1章绪论1.1什么叫数理统计学1.2数理统计的若干基本概念1.3统计量习题一第2章抽样分布及若干预备知识2.1引言2.2正态总体样本均值和样本方差的分布*2.3次序统计量的分布2.4X2分布，t分布和F分布2.5统计量的极限分布*2.6指数族2.7充分统计量*2.8完全统计量习题二第3章点估计3.1引言3.2矩估计3.3极大似然估计*3.4一致最小方差无偏估计3.5Cramer-Rao不等式习题三第4章区间估计4.1区间估计的基本概念4.2枢轴变量法——正态总体参数的置信区间4.3枢轴变量法——非正态总体参数的置信区间4.4Fisher的信仰推断法4.5容忍区间与容忍限习题四第5章参数假设检验5.1假设检验的若干基本概念5.2正态总体参数的假设检验5.3假设检验与区间估计*5.4一致最优检验与无偏检验5.5似然比检验
2023/12/20 13:29:46
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西风专辑查看器ASP.NETCore示例演示ASP.NETCoreAPI功能的示例Angular应用程序这是一个示例ASP.NETCore应用程序，它在具有Angular前端的API后端应用程序中演示了ASP.NETCore的基本功能。
该应用程序允许以交互方式浏览和编辑专辑列表和艺术家。
在桌面上：在移动Web浏览器中：在线样本：ASP.NET核心功能ASP.NETCore后端演示：创建一个API后端服务隔离业务逻辑和控制器代码使用基本存储库进行业务逻辑将代码分成单独的项目自定义用户身份验证CORS支持使用ASP.NETCore作为Angular2.0前端的后端该示例还包括一些“服务器端呈现的MVC”页面，用于浏览和查看专辑和歌手。
我将在以后添加编辑页面。
支持的版本：.NETCore5.05.0SDK或更高版本VisualStudio2019.8或更高版本角度特征Angular前端应用程序演示：基于页面的应用程序移动友好的自适应UI路由动画和页面过渡客户端和服务器端身份验证跟踪客户端和服
该应用程序允许以交互方式浏览和编辑专辑列表和艺术家。
在桌面上：在移动Web浏览器中：在线样本：ASP.NET核心功能ASP.NETCore后端演示：创建一个API后端服务隔离业务逻辑和控制器代码使用基本存储库进行业务逻辑将代码分成单独的项目自定义用户身份验证CORS支持使用ASP.NETCore作为Angular2.0前端的后端该示例还包括一些“服务器端呈现的MVC”页面，用于浏览和查看专辑和歌手。
我将在以后添加编辑页面。
支持的版本：.NETCore5.05.0SDK或更高版本VisualStudio2019.8或更高版本角度特征Angular前端应用程序演示：基于页面的应用程序移动友好的自适应UI路由动画和页面过渡客户端和服务器端身份验证跟踪客户端和服
2023/12/12 4:37:42
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文件夹中包含了7个文件，有Biome-BGCMuSov6.0.2源代码，UNIX/Linuxtar文件。
适用于Windows的Biome-BGCMuSov6.0.2可执行文件，包含模型本身和cygwin1.dll。
两个文件必须位于同一目录中才能执行。
Hegyhátsál草原站点的Biome-BGCMuSov6.0样本输入数据集。
Biome-BGCMuSov6输出变量的完整列表[Excel文件]。
Biome-BGCMuSov6的错误标志（退出代码）[Excel文件]。
Biome-BGCMuSov6用户指南[PDF]。
适用于Windows的Biome-BGCMuSov6.0.2可执行文件，包含模型本身和cygwin1.dll。
两个文件必须位于同一目录中才能执行。
Hegyhátsál草原站点的Biome-BGCMuSov6.0样本输入数据集。
Biome-BGCMuSov6输出变量的完整列表[Excel文件]。
Biome-BGCMuSov6的错误标志（退出代码）[Excel文件]。
Biome-BGCMuSov6用户指南[PDF]。
2023/12/9 12:53:19
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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。
2024-04-09 15:03
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