文件中给出案例数据，列代表指标集（输入集x:1-7,输出集y:8）行代表数据集。
可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文，首先使用SPSS进行出成分分析，然后将主成分得分值作为输入集，输出集保持不变。
通过该算法文件就可以得到预测值，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。
本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，通过BP神经网络连接权值和阈值的数量来决定GWO算法中灰狼的维数，那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。
因而，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。
经过不断更新和迭代，最终确定出全局最优值，即灰狼α所处的位置。
本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练。
可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。

HeadFirst设计模式（高清中文完整版带目录）+附书源码+HeadFirst设计模式学习伴侣.rar又名:HeadFirstDesignPatterns作者:（美）弗里曼（Freeman,E.）副标题:HeadFirstDesignPatterns简介······　　你不想重新发明车轮（或者更差的是，没有充气车胎的轮子），所以你从设计模式中寻求协助——设计模式是过去人们面对同样的软件设计问题所得到的经验。
有了设计模式，就可以利用其他人的实践经验的精华，因此省下的时间可以用在其他的事情上，如：更有挑战性的事情、更复杂的事情以及更有趣的事情。
你想要学习：　　·重要的模式；
　　·何时使用某个模式，为何使用该模式；
　　·如何在你自己的设计中马上采用这些模式；
　　·何时不该使用该模式（如何避免滥用模式）；
　　·某个模式是依据哪些面向对象设计原理而设计出来的。
　　更重要的是，你想在学习设计模式的过程中，不感觉到昏昏欲睡。
如果你曾经读过任何一本深入浅出（HeadFirst）系列书籍，你就会知道能够从本书中得到的是：透过丰富的视觉效果让你的大脑充分地运作。
本书的编写运用许多最新的研究，包括神经生物学、认知科学以及学习理论，这使得这本书能够将这些设计模式深深地烙印在你的脑海中，不容易被遗忘。
你将会更擅长于解决软件设计中的问题，并能够和你的团队成员用模式的语言来更好地沟通。
作者简介······　　EricFreeman以及ElisabethFreeman是作家、教育家以及技术发明者。
他们在迪斯尼公司领导了四年的数字媒体以及因特网的开发，后来他们将这些经验应用在他们自己的媒体中，包括这本书中。
Eric具有耶鲁大学的计算机科学博士学位，Elisbeth具有耶鲁大学的计算机科学硕士学位。
　　KathySierra（javaranch.com的创始者）以及BertBates是畅销的“深入浅出”（HeadFirst）系列书籍的策划者，也是Sun公司Java开发员认证考试的开发者。

一篇关于手机端二维条码识别系统的设计与实现的硕士论文，希望对大家能有所协助

北方交通大学材料力学2006年硕士研讨生入学考试试题

本书不只适用于同等学力申请“信息与通信工程”硕士学位的人员，亦可作为相关专业研究生、攻读工程硕士学位人员或高年级本科生选修课教材，还可供有关专业教师和科技人员参考。

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。