《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

flatMap和Map差别flatMap2维数组以上可以降维

java写的在线书店，包含论文+源码，毕业生可以作为参考使用，源码可以直接运行，论文不能直接使用，会有查重，需要参考或者进行修改降重后使用，功能包含在线买卖，在线加入购物车，浏览商品，管理员账户等等

命名 {11!，11#，12!，12#，⋯⋯，16!,16#，17!}为最低的八度里的12个音；
{21!，21#，22!，22#，⋯⋯，26!,26#，27!}为高一个的八度里的12个音；
以此类推。
命名中，在数字后加!表示原调（不是降调），加#表示升调。
用!的缘由是!的ASCII码比#小。
这样命名之后，按文件名排序所得顺序即为音符的科学顺序。

武汉理工大学信息处理课设基于LMS算法的多麦克风降噪给定主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声，实现语音加强的目标，得到清晰的语音信号。

MATLAB人脸识别工程（PCA主成分降维完成）包含基于PCA算法完成人脸识别的代码文件和人脸数据库

高功率激光器的建造需要大量的高精度光学平板,其波前检测一般采用相移干涉技术。
由于测试光在光学平板内的多次反射,存在由寄生干涉导致的死条纹现象。
死条纹会在波前检测结果中引入周期性相位噪声,极大降低了波前检测结果的置信度。
针对该问题,提出了一种基于小波变换的降噪方法,可根据死条纹噪声特征对波前检测结果进行降噪,不需要额外硬件或调整测试形态。
实验结果表明,该方法可以有效滤除死条纹引入的相位噪声,且能很好地保留加工特征。

暂时实现的功能有:1.群聊2.私聊3.登陆验证4.注册5.所用的在线用户6.加入7.管理员踢出某用户8.管理员禁止某用户聊天9.管理员提升某用户为管理员10.管理员把某用户降为普通用户

iOSwebRTC提取的webRTC的音频降噪的源码，配合这篇博文运用https://blog.csdn.net/ffffuckyou/article/details/90902281

本书是计算机视觉编程的权威实践指南，依赖Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿势估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。
另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。

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。