matlab罕用代码大全，帮手你科研，论文实证阐发，数模竞赛第44章条理阐发法第45章灰色联系瓜葛度第46章熵权法第47章主成份阐发第48章主成份回归第49章偏最小二乘第50章垂垂回归阐发第51章模拟退火第52章RBF,GRNN,PNN-神经收集第53章相助神经收集与SOM神经收集第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色料想GM1-1第56章模糊综合评估第57章交织验证神经收集第58章多项式拟合plotfit第59章非线性拟合lsqcurefit第60章kmeans聚类第61章FCM聚类第62章arima功夫序列第63章topsis第1章BP神经收集的数据分类——语音特色信号分类第2章BP神经收集的非线性体系建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第4章神经收集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的强分类器方案——公司财政预警建模第6章PID神经元收集解耦抑制算法——多变量体系抑制第7章RBF收集的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN收集的料想----基于狭义回归神经收集的货运量料想第9章离散Hopfield神经收集的遥想影像——数字识别第10章离散Hopfield神经收集的分类——高校科研才气评估第11章络续Hopfield神经收集的优化——遨游商下场优化盘算第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的数据分类料想——意大利葡萄酒品种识别第15章SVM的参数优化——若何更好的提升分类器的成果第16章基于SVM的回归料想阐发——上证指数收盘指数料想.第17章基于SVM的信息粒化时序回归料想——上证指数收盘指数变更趋向以及变更空间料想第18章基于SVM的图像联系-真玄色图像联系第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate货物箱及GUI版本介绍与使用第21章自结构相助收集在方式分类中的使用—患者癌症发病料想第22章SOM神经收集的数据分类--柴油机缺陷诊断第23章Elman神经收集的数据料想----电力负荷料想模子钻研第24章概率神经收集的分类料想--基于PNN的变压器缺陷诊断第25章基于MIV的神经收集变量遴选----基于BP神经收集的变量遴选第26章LVQ神经收集的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经收集的料想——人脸朝向识别第28章遴选树分类器的使用钻研——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类下场中的使用钻研——比力试验第30章基于随机森林脑子的组合分类器方案——乳腺癌诊断第31章脑子进化算法优化BP神经收集——非线性函数拟合第32章小波神经收集的功夫序列料想——短时交通流量料想第33章模糊神经收集的料想算法——嘉陵江水质评估第34章狭义神经收集的聚类算法——收集入侵聚类第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章遗传算法优化盘算——建模自变量降维第37章基于灰色神经收集的料想算法钻研——定单需要料想第38章基于Kohonen收集的聚类算法——收集入侵聚类第39章神经收集GUI的实现——基于GUI的神经收集拟合、方式识别、聚类第40章动态神经收集功夫序列料想钻研——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经收集的实现——神经收集的本能化建模与仿真第42章并背运算与神经收集——基于CPU/GPU的并行神经收集运算第43章神经收集高效编程本领——基于MATLABR2012b新版本特色的谈判

文件为doc版，可自行转成txt，在手机上看挺好的。
本资源来自收集，若有漠视还请告知，如感应还不错，请留言告知起初人，谢谢！！！！！入门学习Linux罕用必会60个召唤实例详解Linux必学的60个召唤Linux提供了大宗的召唤，行使它能够实用地实现大宗的责任，如磁盘操作、文件存取、目录操作、进程管理、文件权限设定等。
所以，在Linux体系上责任离不开使用体系提供的召唤。
要想真正知道Linux体系，就必需从Linux召唤学起，经由底子的召唤学习能够进一步知道Linux体系。
不合Linux发行版的召唤数目不同样，但Linux发行版本起码的召唤也有200多个。
这里笔者把比力弥留以及使用频率至多的召唤，依据它们在体系中的传染分成上面六个部份逐个介绍。
◆装置以及登录召唤：login、shutdown、halt、reboot、install、mount、umount、chsh、exit、last；
◆文件处置召唤：file、mkdir、grep、dd、find、mv、ls、diff、cat、ln；
◆体系管理相关召唤：df、top、free、quota、at、lp、adduser、groupadd、kill、crontab；
◆收集操作召唤：ifconfig、ip、ping、netstat、telnet、ftp、route、rlogin、rcp、finger、mail、nslookup；
◆体系清静相关召唤：passwd、su、umask、chgrp、chmod、chown、chattr、sudops、who；
◆另外召唤：tar、unzip、gunzip、unarj、mtools、man、unendcode、uudecode。
本文以MandrakeLinux9.1(Kenrel2.4.21)为例，介绍Linux下的装置以及登录召唤。
i妹妹ortality按：请用ctrl+f在本页中查找某一部份的内容或者某一召唤的用法。
--------------------------------------------------------------------------------Linux必学的60个召唤(1)-装置与上岸召唤login1.传染login的传染是登录体系，它的使用权限是齐全用户。
2.格式login[name][－p][－h主机称谓]3.首要参数－p:告知login相持普通的情景参数。
－h:用来向短途登录的之间传输用户名。
假如遴选用召唤行方式登录Linux的话，那末看到的第一个Linux召唤便是login：。
普通界面是如许的：ManddrakeLinuxrelease9.1(Bamboo)fori586renrel2.4.21－0.13mdkoni686/tty1localhostlogin:rootpassword:上面代码中，第一行是Linux发行版本号，第二行是内核版本号以及登录的虚构抑制台，咱们在第三行输入登录名，按“Enter”键在Password后输入账户密码，就可登录体系。
出于清静思考，输入账户密码时字符不会在屏幕上回显，光标也不挪动。
登录后会看到上面这个界面（以超级用户为例）：[root@localhostroot]#lastlogin:Tue,Nov1810:00:55onvc/1上面展现的是登录星期、月、日、功夫以及使用的虚构抑制台。
4.使用本领Linux是一个真正的多用户操作体系，能够同时接受多个用户登录，还应承一个用户举行频频登录。
这是由于Linux以及许多版本的Unix同样，提供了虚构抑制台的晤面方式，应承用户在对于立功夫从抑制台（体系的抑制台是与体系直接相连的把守器以及键盘）举行频频登录。
每一个虚构抑制台能够看做是一个自力的责任站，责任台之间能够切换。
虚构抑制台的切换能够经由按下Alt键以及一个成果键来实现，每一每一使用F1-F6。
譬如，用户登录后，按一下“Alt+F2”键，用户就能够看到上面涌现的“login:”揭示符，阐发用户看到了第二个虚构抑制台。
而后惟独按“Alt+F1”键，就能够回到第一个虚构抑制台。
一个新装置的Linux体系应承用户使用“Alt+F1”到“Alt+F6”键来晤眼前六个虚构抑制台。
虚构抑制台最实用的是，当一个法度圭表标准侵蚀组成体系去世锁时，能够切换到另外虚构抑制台责任，封锁这个法度圭表标准。
shutdown1.传染shutdown召唤的传染是封锁盘算机，它的使用权限是超级用户。
2.格式shutdown[－h][－i][－k][－m][－t]3.弥留参数－t：在窜改到另外运行级别以前，

这本《ANSYSICEMCFD网格松散本领实例详解(附光盘)》由纪兵兵、陈金瓶编著，经由大宗实例体系地介绍了ANSYSICEMCFD建模以及天生网格的详尽进程，其工程配景深挚、内容丰厚、教学详尽，内容枚举深入浅出。
　　本书共分为11章，第1章介绍网格天生底子学识，第2章约莫介绍ANSYSICEMCFD，第3章以及第4章介绍非结构网格天生方式，第5章以及第6章介绍结构网格天生方式，第7章介绍结构网格Block的建树方式，第8章介绍节点配置原则，第9章介绍若干、块以及网格的底子操作，第10章介绍若何实用普及网格品质，第11章是ICEM罕有下场的汇总及处置方式。
　　本书在写作进程中看重条理递进，既介绍了网格天生底子原理，又详尽介绍了ICEM天生网格操作。
经由大宗丰厚、贴近工程的使用案例教学ANSYsICEMCFD的使用，对于处置实际工程以及科研下场会有很大帮手。
　　《ANSYSICEMCFD网格松散本领实例详解(附光盘)》既可作为盘算流膂力学从业人员的指点书，也可作为低级院校相关业余本科生以及钻研生的教学参考书。

CAE阐发大系ANSYSCFD疑难下场实例详解作者：胡坤，顾中浩，马海峰出书发行:北京：庶民邮电出书社,2017.07ISBN号：978-7-115-45469-0页数：432原书定价:79.00主题辞:有限元阐发-使用软件中图法分类号:O241.82-39(数理迷信以及化学-＞数学-＞盘算数学-＞数值阐发)参考文献格式:胡坤，顾中浩，马海峰.CAE阐发大系ANSYSCFD疑难下场实例详解[M].北京：庶民邮电出书社,2017.07.

ANSYSWorkbench工程实例详解许京荆优化残缺版ANSYSWorkbench工程实例详解许京荆优化残缺版

MATLAB图像处置实例详解，教学的尤为详尽，提供很片面的案例阐发，阻滞对于巨匠的学习有帮手。

《MATLAB图像处理实例详解》书中代码实例有详细正文。

本书从实用角度出发，通过大量的实例分析，向读者详细讲解了ANSYSWorkbench14?0建模仿真技术及应用方法。
主要内容包括：ANSYSWorkbench基础知识、DesignModeller建模、ANSYSWorkbench前处理、结构静力分析实例、动力学分析实例、优化设计实例、疲劳分析实例、热分析实例、电磁场分析实例、计算流体动力学分析等。
本书每一章的编写都根据软件实际应用的步骤，由浅入深、图文并茂地引见其具体的使用方法和操作技巧，并引入实例详解其操作过程，旨在使读者熟练掌握每个模块的操作步骤，最终能够独立完成较为复杂的ANSYSWorkbench建模与仿真工作。
本书可供从事产品设计、仿真与优化的工程技术人员和广大CAE爱好者学习参考，也可作为机械、化工、能源、电子通信、工程力学、航空航天等专业的高年级本科生、研究生和教师的参考书、教学用书和实验指导书。

ANSYSICEMCFD网格划分技能实例详解纪兵兵，陈金瓶编著几何文件

《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

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。