1、有5个学生，每个学生有三门课成绩，从键盘键入以上数据（包括学生号、姓名、3门课成绩），并存放在磁盘文件stud中。
2、将上题stud文件中的数据，读出stud文件中的内容并计算平均分后按平均分大小进行处理，将已排序的学生数据存入到一个新文件stu_sort中。
再向文件stu_sort写入数据后，应检查验证stu_sort文件中的内容是否正确。
（注：请先在D盘下建俩个文件夹stud.txt,stu_sort.txt，路径为D:\\stud.txt,D:\\stu_sort.txt）

工程文件，IAR6.9；
KL26+OV7725；
速度两米三四左右，需要的可以下载参考一下。
只要是用摄像头的组别都可以参考此程序里的中线提取、赛道识别等方法。
当然还有对于偏差的加权平均等。

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

数学分析方法选讲作者：刘德祥，刘绍武，冯立新主编出版时间：2014年版内容简介　　《数学分析方法选讲》共分6章。
第1章主要阐述分析证明中的一些最常见的基本处理方法与技巧。
根据教学上的考虑和作者自己的体会，把这些常用的处理方法适当命名后止式地予以提出，作者认为这样做有利于学生加深对方法本身的理解。
第2章是Abel方法及应用简介。
在第3章不等式与估值问题部分中，作者利用幂平均函数对各种平均值不等式统一进行了处理。
考虑到交换运算次序在级数求和及积分计算中的重要性，作者在第4章对它进行了一些讨论，并给出了判断级数和积分不一致收敛的比较简单并且使用方便的方法。
第5章简略地介绍了阶的估计及其在极限计算和级数与积分收敛性中的应用。
第6章用较多的例题介绍极限存在性问题的证法和各种极限的求值方法。
各章的内容都有较大的独立性，因此读者在阅读时可根据自己的需要加以选择。
目录第1章分析证明中的几种常用处理方法与技巧1.1截断习题1.11.2叠加习题1.21.3局部化方法习题1.31.4借助辅助函数习题1.41.5离散型问题与连续型问题的相互转换习题1.51.6ε逼迫方法习题1.61.7借助于构造点列和抽取子列习题1.71.8关于利用实数空间基本定理证明问题的几点注释1.8.1有理数集的性质1.8.2实数集的性质1.8.3关于利用实数空间基本定理证明问题的几点注释习题1.8第2章Abel方法2.1Abel变换与Abel引理习题2.12.2Abel方法在级数收敛性判别中的应用2.2.1数项级数收敛性的判别法.2.2.2函数项级数一致收敛性判别法习题2.2.2.3Abel方法在广义积分收敛性判别中的应用2.3.1分部积分公式与积分第二中值定理2.3.2无穷限广义积分收敛性的Abel判别法与Dmchlet判别法2.3.3带参变量广义积分一致收敛性的Abel判别法与Dirichlet判别法习题2.32.4Abel级数求和法习题2.42.5差分的概念及简单应用习题2.5第3章不等式与估值问题3.1不等式的初等证法习题3.13.2证明不等式的凸函数方法3.2.1凸函数的定义及基本性质3.2.2证明不等式的凸函数方法习题3.23.3利用微分学证明不等式习题3.33.4利用积分学证明不等式习题3.43.5估值问题习题3.5第4章几种运算次序的交换性4.1一致收敛性4.1.1函数项级数的一致收敛性4.1.2含参变量积分的一致收敛性习题4.14.2运算次序的交换性4.2.1求和与其他运算的可换性4.2.2积分与其他运算次序的可换性习题4.2第5章阶的估计及应用5.1阶的定义及运算5.1.1无穷小量与无穷大量的阶的定义5.1.2阶的性质和运算习题5.15.2阶的估计5.2.1函数的Taylor展开式5.2.2阶与主部的求法习题5.25.3阶的应用5.3.1利用阶计算极限5.3.2阶的估计在级数与广义积分收敛性中的应用习题5.3第6章极限的存在性与求值问题6.1关于极限定义的若干注释6.1.1关于过程的刻画和变量的刻画6.1.2关于变量不存在极限的描述6.1.3变量趋于无穷大的情形习题6.16.2关于极限的存在性习题6.26.3极限的求值6.3.1利用定义和两边夹原理求极限6.3.2利用Stolz定理和L'Hospital法则求极限6.3.3建立以极限值为变元的方程求极限6.3.4利用积分和求极限6.3.5利用Reimann引理求极限6.3.6利用Toeplitz定理求极限6.3.7求极限的其他方法习题6.3附录IPeano曲线附录II关于e的超越性主要参考书目

C语言入门，学生成绩管理系统，使用结构体数组储存数据，可以根据姓名，分数排序，统计不同科目的平均分等等。

借助多物理场软件模拟火箭系统中的平均流增强声场

CDA_JAVA首字母高级语言Java

本书全面讨论了数字信号处理的基本概念、原理和应用。
全书共13章，主要包括离散序列和系统、离散傅里叶变换和其快速算法、有限和无限脉冲响应的滤波器的设计基本原理的基本数字信号处理内容，另外包括数字网络和滤波器、离散希尔伯特变换、抽样率的变换和信号平均、信号数字化及其影响的专业信号处理内容。
给出了多年总结出的数字信号处理的一些技巧，包括如何进行复数的快速乘法、实序列的FFT变换、使用FFT的FIR滤波器设计等。
附录对数字信号处理涉及的数学知识和术语给出了详细介绍和总结。
相比于前版，本书每章都新增了部分内容，并附了习题，便于读者的自学。

华中科技大学汇编实验源代码及实验报告2.1任务1.《80X86汇编语言程序设计》教材中P31的1.14题。
要求：(1)直接在TD中输入指令，完成两个数的求和、求差的功能。
求和/差后的结果放在(AH)中。
(2)请事先指出执行指令后(AH)、标志位SF、OF、CF、ZF的内容。
(3)记录上机执行后的结果，与（2）中对应的内容比较。
(4)求差运算中，若将A、B视为有符号数，且A＞B,标志位有何特点？若将A、B视为无符号数，且A＞B,标志位又有何特点？2.2任务2.《80X86汇编语言程序设计》教材中P45的2.3题。
要求：(1)分别记录执行到“MOVCX，10”和“INT21H”之前的(BX),(BP),(SI),(DI)各是多少。
(2)记录程序执行到退出之前数据段开始40个字节的内容，指出程序运行结果是否与设想的一致。
(3)在标号LOPA前加上一段程序，实现新的功能：先显示提示信息“Pressanykeytobegin!”,然后，在按了一个键之后继续执行LOPA处的程序。
2.3任务3.《80X86汇编语言程序设计》教材中P45的2.4题的改写。
要求：(1)实现的功能不变，对数据段中变量访问时所用到的寻址方式中的寄存器改成32位寄存器。
(2)内存单元中数据的访问采用变址寻址方式。
(3)记录程序执行到退出之前数据段开始40个字节的内容，检查程序运行结果是否与设想的一致。
(4)在TD代码窗口中观察并记录机器指令代码在内存中的存放形式，并与TD中提供的反汇编语句及自己编写的源程序语句进行对照，也与任务2做对比。
（相似语句记录一条即可，重点理解机器码与汇编语句的对应关系，尤其注意操作数寻址方式的形式）。
（5）观察连续存放的二进制串在反汇编成汇编语言语句时，从不同字节位置开始反汇编，结果怎样？理解IP/EIP指明指令起始位置的重要性。
2.4设计实现一个学生成绩查询的程序。
1、实验背景在以BUF为首址的字节数据存储区中，存放着n个学生的课程成绩表（百分制），每个学生的相关信息包括：姓名（占10个字节，结束符为数值0），语文成绩（1个字节），数学成绩（1个字节），英语成绩（1个字节），平均成绩（1个字节）。
2、功能一：提示并输入待查询成绩的学生姓名（1）使用9号DOS系统功能调用，提示用户输入学生姓名。
（2）使用10号DOS系统功能调用，输入学生姓名。
输入的姓名字符串放在以in_name为首址的存储区中。
（3）若只是输入了回车，则回到“(1)”处重新提示与输入；
若仅仅输入字符q，则程序退出,否则，准备进入下一步处理。
3、功能二：以学生姓名查询有无该学生（1）使用循环程序结构，在成绩表中查找该学生。
（2）若未找到，就提示用户该学生不存在，并回到“功能一（1）”的位置，提示并重新输入姓名。
（3）若找到，则将该学生课程成绩表的起始偏移地址保存到POIN字变量中。
4、功能三：计算所有学生的平均成绩使用算数运算相关指令计算并保存每一个学生的平均成绩。
平均成绩计算公式：(A*2+B+C/2)/3.5，即将语文成绩A乘以权重2、英语成绩C除以权重2后，与数学成绩B一起求和，再计算该生的平均成绩。
要求避免溢出。
5、功能四：将功能二查到的学生的平均成绩进行等级判断，并显示判断结果。
（1）平均成绩等级显示方式：若平均成绩大于等于90分，显示“A”；
大于等于80分，显示“B”；
大于等于70分，显示“C”；
大于等于60分，显示“D”；
小于60分，显示“F”。
提示：使用分支程序结构，采用2号DOS系统功能调用显示结果。
（2）使用转移指令回到“功能一（1）”处（提示并输入姓名）

 社会网络分析是对社会关系结构及其属性加以分析的一套规范和方法。
这篇文章旨在研究社会网络的异常检测问题。
以社会网络分析技术为基础，在Matlab数据分析环境中利用Wavelab小波分析工具包中的平稳小波对社会网络的异常情况进行动态检测。
首先归纳了平均通信量这一社会网络数据特征，搜集一组需要的真实数据，然后对数据进行平稳小波分解，并且运用梯度加权方法对分解结果进行了相应的处理，最终得到了较为理想的实验结果。

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。