正交频分复用(OFDM)技术以其频谱利用率高、抗多径和脉冲噪声、在高效带宽利用率情况下的高速传输能力、根据信道条件对子载波进行灵活调制及功率分配的能力，并成为第四代移动通信的关键技术之一。
本课程论文次要涉及了OFDM系统中的FFT/IFFT、时钟同步、循环前缀、频偏估计、峰平比等关键技术。
压缩包中有完整代码且有word文档
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2023/3/12 6:58:10
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绿色大气的在线教育培训网站源码。
英语辅导、小学辅导、中学辅导在线直播课程教育平台网站模板下载。
次要有：课程体系、免费直播课、实力保证、名师堂、关于我们、免费学、联系我们等模块页面。
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2023/3/8 6:05:03
28.96MB
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三种机器学习方法和使用CNN训练FashionMNIST的功能比较，三种机器学习方法分别为:随机森林、KNN、朴素贝叶斯。
包含完整代码和测试文档
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2023/3/6 18:31:53
30.39MB
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接上文，本文介绍了CNN-LSTM模型实现单、多变量多时间步预测的家庭用电量预测任务。
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
文章目录1.CNN-LSTM1.1CNN模型1.2完整代码1.CNN-LSTM1.1CNN模型卷积神经网络（CNN）可用作编码器-解码器结构中的编码器。
CNN不直接支持序列输入；
相反，一维CNN能够读取序列输入并自动学习显着特征。
然后可以由LSTM解码器解释这些内容。
CNN和LSTM的混合模型称为CNN-LSTM模型，在编码器-解码器结构中一起使用。
CNN希望输入的数据具有与LSTM模型相同的3D结构，虽然将多个特征作为不同的通道读取，但效果相同。
为简化示例，重点放在具有单变量输
2023/3/5 21:30:23
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北大青鸟S28.0机试模仿题，（共17套）里面含有高清的原题文档并且带有数据库和完整代码，代码完美运行。
题目中所有要求全部实现（包含分页，多表等各种题型全部实现）。
欢迎大家学习和指导。
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2023/2/23 20:55:32
63.85MB
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下载后是一个txt，txt内有百度云链接和直链包含完整代码，是用eclipse写的，下载即可运转，新手可以参考下如有问题，请联系邮箱：aliulf@foxmail.com
2023/2/18 5:10:25
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这是学生成绩管理系统的完整代码，包括学生信息表，教师信息表，课程表以及课程和学号相关的一个表。
另外还有数据库文件，和word文档。
csdn上的那个例子只是引见了学生信息表
另外还有数据库文件，和word文档。
csdn上的那个例子只是引见了学生信息表
2023/2/14 1:48:50
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课程模糊控制大作业及其完整代码实现，包括模糊控制，自顺应模糊控制的matlabsimulink仿真代码，以及m函数编写的自顺应模糊控制器可以实现动态的修改模糊规则权重和隶属度函数
2023/2/9 1:16:40
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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。
2024-04-09 15:03
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