语音质量客观评价标准PESQ，ITUP.862/p.862.1/p.862.2,并且有使用方法介绍及相关测试标准语音样本

本OLED程序例程包含了STM32_OLED(C8T6)例程，使用keil软件开发环境，程序注释完整详细，可作为学习及参考的样本

利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

此系统适合劳务公司，不过是个样本系统。
WEB式系统，全球操控。
有需要的可以到论坛发布修改部分。
我们免费为你制作。

特别说明：本软件谢绝任何支持或使用3721（及及该公司其他产品如雅虎助手等）的人士使用。
multiCCL　　　　　byniu-cowinNE365开发调试环境及工具:win2k+sp4dev-cpp4.992Lcc_win32MASM32v9.0Radasmollydbg1.10winHex12.5包含文档：1.multiCCL_f.exe文件特征码专用版2.multiCCL_m.exe内存特征码专用版3.multiCCL_inj.exe注入代码块内存定位专用版4.memtest.exe　用作内存定位时加载dll或运行exe或向目标进程注入的辅助程序　　　　　　　　　（为了防止主程序被杀毒软件Kill，用了远程线程注入）5.multiCCL_readme.txt本说明文档6.multiCCL原理图示.htm基本原理图示功能：原来已有的文件特征码定位功能(对PE文件和非PE文件)－－此功能已较稳定本版新增功能：内存特征码定位（对PE文件)－－－－－－－－－此功能测试中因为现在杀毒软件针对特征码定位器设置了某些干扰，最终决定把文件定位和　　内存定位做成两个独立的部分。
其实代码基本一样的，只为方便日后的维护和升级。
-----------------------------------......内存定位.重要提示.......1.定位期间不要浏览任何放有病毒样本的文件夹以免被杀毒软件的实时监控删掉2.现在打开杀毒软件的实时检测（保护级别在自定义中设置得严格些）实时检测的执行动作可设置为：a.提示用户操作b.禁止访问并删除推荐选a，千万不要选“仅禁止访问”，“隔离”也不要选3.当然也可以按提示手动扫描内存执行动作设为“仅报告”或“提示用户操作”只要杀毒软件报告检测结果就行了，不需要它删除或禁用什么4.防火墙不要监视远程线程因为multiCCL为了避免主程序被杀毒软件kill，用远程线程加载样本　　（另外，正在找有关驱动方面的资料）－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－现在重点测试内存特征码的定位功能。
通过后再添加。
现在的界面也还有点马虎，用cmd界面也是为测试方便，因为随时都可输出中间信息。
（（听tankaiha一说还真不想写GUI界面了））需要说明的问题是：　　　　1.　开始定位一个样本时，如果发现样本目录中存在旧的记录文件，　　　　　　　　　　程序会读取并认可旧记录中的特征码。
如果想完全重新开始定位，应该先把旧的记录文件删除或改名，之后再打开multiCCL。
2.输出目录里不要放置任何您想保留的文件，以免给您带来损失。
定位过程中将删除里面的一些文件。
另一个简单的做法是：先手动在样本所在目录下建一个名为　　　　　　　　　　　　　output的子目录，然后在选择目录的对话框点“取消”，这样输出文件就都放到这个output目录下了。
3.　设置保护片段时，如果所保护的片段本身是独立的特征码，就会　　　　　　　导致定位失败，因为所生成的文件会全部被杀，而且一直如此。
　　　　　　　　所以在设置前，　　　　　　　　　先要确认所保护的片段不是独立的特征码。
v0.100beta之后的版本用的是等分法，限制区域的优化效果，对于文件特征码来说是很不明显的，而对于内存特征码的定位还是比较明显的。
;　　要注意的是，文件定位每次提醒杀毒时，一定要把识别出的文件全部删除，否则程序会判断错误的。
（内存定位就没关系了）记录文件格式：只要注意以下几个字段和键值就可以了：[Characto

为了加快无源定位的速度，提高定位精度，针对标准粒子滤波中的重要性函数和重采样所导致的样本枯竭问题，本文结合遗传算法和粒子滤波算法，提出一种改进的的粒子滤波算法，该算法优化了粒子在状态空间的分布特性，增加了样本的多样性，克服了重采样过程中的粒子退化问题，并针对二维平面机动模型进行仿真。
仿真实验表明，本文算法能够适用于机载无源定位系统，能够有效的提高滤波精度，跟踪性能优于经典的粒子滤波算法。

基于测地距离的谱聚类，利用测地距离代替欧式聚类，代码以同心圆为样本数据进行实例演示！

在[-1,1]区间上取n=20个等距节点，计算出以相应节点上的e^x的值作为数据样本，以1，x，x^2，⋯，x^l为基函数做出l=3,5,7,9次的最小二乘拟合多项式。
画出ln⁡(cond(A))-l曲线，其中A是确定最小二乘多项式系数的矩阵。
计算出不同阶最小二乘多项式给出的最小偏差σ(l)。
将基函数改为1，P_1(x)，P_2(x)，⋯，P_l(x)，其中P_i(x)是勒让德多项式，结果如何？

利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

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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。