%MATLAB数学建模工具箱%%本工具箱主要包含三部分内容%1.MATLAB常用数学建模工具的中文帮助%2.贡献MATLAB数学建模工具(打*号)%3.中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序%数据拟合%interp1-一元函数插值%spline-样条插值%polyfit-多项式插值或拟合%curvefit-曲线拟合%caspe-各种边界条件的样条插值%casps-样条拟合%interp2-二元函数插值%griddata-不规则数据的二元函数插值%*interp-不单调节点插值%*lagrange-拉格朗日插值法%%方程求根%inv-逆矩阵%roots-多项式的根%fzero-一元函数零点%fsolve-非线性方程组%solve-符号方程解%*newton-牛顿迭代法解非线性方程%%微积分和微分方程%diff-差分%diff-符号导函数%trapz-梯形积分法%quad8-高精度数值积分%int-符号积分%dblquad-矩形域二重积分%ode45-常微分方程%dsolve-符号微分方程%*polyint-多项式积分法%*quadg-高斯积分法%*quad2dg-矩形域高斯二重积分%*dblquad2-非矩形域二重积分%*rk4-常微分方程RungeKutta法%%随机模拟和统计分析%max,min-最大，最小值%sum-求和%mean-均值%std-标准差%sort-排序（升序）%sortrows-按某一列排序(升序)%rand-[0，1]区间均匀分布随机数%randn-标准正态分布随机数%randperm-1...n随机排列%regress-线性回归%classify-统计聚类%*trim-坏数据祛除%*specrnd-给定分布律随机数生成%*randrow-整行随机排列%*randmix-随机置换%*chi2test-分布拟合度卡方检验%%数学规划%lp-线性规划%linprog-线性规划(在MATLAB5.3使用)%fmin-一元函数极值%fminu-多元函数极值拟牛顿法%fmins-多元函数极值单纯形搜索法%constr-非线性规划%fmincon-非线性规划(在MATLAB5.3使用)%%离散优化%*enum-枚举法%*monte-蒙特卡洛法%*lpint-线性整数规划%*L01p_e-0-1整数规划枚举法%*L01p_ie-0-1整数规划隐枚举法%*bnb18-非线性整数规划(在MATLAB5.3使用)%*bnbgui-非线性整数规划图形工具(在MATLAB5.3使用)%*mintreek-最小生成树kruskal算法%*minroute-最短路dijkstra算法%*krusk-最小生成树kruskal算法mex程序%*dijkstra-最短路dijkstra算法mex程序%*dynprog-动态规划%%%图形%plot-平面曲线（一元函数）%plot3-空间曲线%mesh-空间曲面（二元函数）%*meshf-非矩形网格图%*draw-用鼠标划光滑曲线%%中国大学生数学建模竞赛题解%jm96a-捕鱼策略%jm96b-节水洗衣机%jm96bfun-节水洗衣机优化函数%jm97a-零件参数设计%jm97afun-零件参数函数%jm97aoptim-零件参数设计优化函数%jm97b-截断切割%jm97bcount-截断切割枚举法%jm97brule-截断切割优化准则%jm98a1-风险投资模型求解%jm98a2-风险投资模型讨论%jm98a3-收益与风险非线性模型求解%jm98a3fun-收益与风险非线性模型优化函数%jm98b-灾情巡视路线（C程序）%jm99a1-自动化车床模型一%jm99a1fun-自动化车床模型目标函数%jm99a1simu-自动化车床模型随机模拟%jm99asmfun-自动化车床模型费用函数%%演示程序%fun

此资源为心电比赛的数据与代码，有1000个数据，每个10s。
代码为心电信号的二分类，最终准确率为0.8100。
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分析了支持向量机（supportvectormachine,SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后,提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。
将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。
实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。

基于图的深度优先搜索算法，设计算法判别以邻接表方式存储的有向图中是否存在有顶点Vi到Vj的路径（i≠j）。
数据结构实训题目，C/C++编写。

深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势.

本示例基于百度云，实现了部分人工智能人脸识别的接口，与大家交流。
本示例实现了：①获取access_token②人脸库管理－人脸注册（向人脸库中添加人脸）③人脸检测与属性分析：检测图片中的人脸并标记出位置信息;④人脸对比：两张人脸图片相似度对比⑤人脸搜索

基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口demo

目录1.引言31.1编写目的31.2项目背景31.3术语定义31.4参考资料42.程序系统结构43.系统设计模块说明53.1总体设计说明53.2基本处理流程53.3系统总体设计53.4数据库设计73.4.1E-R图（实体-关系图）73.4.2数据库表设计83.5功能描述113.5.1用户功能模块113.5.1.1用户功能113.5.1.2用户登录123.5.1.3用户订餐143.5.1.4用户留言153.5.1.5用户搜索163.5.1.6游客注册173.5.2管理员功能模块183.5.2.1菜品管理183.5.2.2订单管理193.5.2.3积分管理203.5.2.4留言管理213.5.2.5统计信息22

软件功能特色】系统界面美观大方，药品、验方及方剂可首拼字母快速搜索也可汉字搜索，极大方便医生查找。
验方及方剂添加可自动由药品生成。
处方内容可由医生调用验方、方剂、历史处方、自动生成，也可由医生在工作台点点鼠标即可快速生成。
处方基本信息直接调用以往处方或验方生成，实现处方智能生成。
处方打印格式可由报表设计器自行设定等。
新型智能中医处方系统软件解决了药名、剂量、价格、方剂、历史处方、验方等繁杂、难记、易出错的问题。
系统设置了两种开方方式由医生选择！一是键盘开方，二是鼠标开方。
医生开处方时，只需点点鼠标自动调入药品，价格、剂量、服法、用法；
存储处方、调历史处方、方剂、调验方快捷方便。
【鼠标操作方法】点击新建病人或复制病人后选择“鼠标开方方式”（系统默认为鼠标开方），输入药物名称时只要用鼠标先点击一下右侧的中药名称（如果找不到就在搜索框内用汉字的首拼字母或汉字进行搜索）然后再点击你要插入药物的位置，系统会自动填入你要的药物名。
药品剂量也是同样的操作方法。
等所有的药物输入完成后，点击一下“全取克”按钮，即可自动填入药品单位“克”，就这么简单。

这是一个完整的代码，里面的eclipse整合了elasticsearch和hdfs大数据平台，可以用于搜索，IK分词等功能。

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。