已经安装成功，文件包含破解文件，如遇到安装问题，可直接回帖。
汽车仿真分析GT-SUITE.v7.5是由美国GammaTechnologies公司开发的汽车仿真分析系列套装软件。
主要应用于车辆设计、参数分析、各种行驶情况下耗油量和噪声的计算，同时还可以用于发动机性能评估、冷却系统性能评估等。
在竞争激烈的汽车行业，使用GT-SUITE系列软件可以明显地缩短设计开发周期、降低生产成本。
资料仅供学习使用，如用于商业目的造成的任何影响，后果自负。

采用matlab语言编写，用于求解无约束最优化问题

通过遗传算法来得到更好的网络初始权值和阈值，从而使问题得到优化。

简单的连接mysql数据库的PHP客户信息增删改查源码，把这个学会之后再写别的增删改查的时候就都没什么问题了。

qt-opensource-windows-x86-msvc2015_64-5.8.0.exeqt-opensource-windows-x86-msvc2015-5.8.0.exe解决官网无法下载问题

这个是本人花了两个星期做的，很值得一下哦！

代码实现了基于遗传算法的模糊c均值算法，用于改进FCM当中的局部收敛问题，以达到全局最优。

基于哈希的最近邻居搜索已在许多应用程序中变得有吸引力。
但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。
此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。
为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。
对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。
从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。
在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。

贡献该项目欢迎您的贡献和建议。
大多数捐款要求您同意“捐款者许可协议”（CLA），声明您有权并实际上授予我们使用您的捐款的权利。
有关详细信息，请访问。
当您提交拉取请求时，CLA机器人会自动确定您是否需要提供CLA并适当地装饰PR（例如，标签，注释）。
只需按照机器人提供的说明进行操作即可。
您只需使用我们的CLA在所有存储库中执行一次此操作即可。
该项目采用了。
有关更多信息，请参阅或与联系，并提出其他任何问题或意见。
流利的插件过程快照过滤器插件可以做一些事情。
这是用于SNMPV2陷阱的筛选器插件。
该插件检查SNMP消息，并在SNMP陷阱中映射OID和关联的值。
它将机器ID，事件，SNMP陷阱类型，主机，机器状态，严重性，设备和消息添加到接收到的事件中。
它根据以下格式检测SNMP陷阱：OID的格式为/SNMPv2-(\w+)(::)(\w+)((.)(\d+))

完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

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。