深度学习笔记-赠送资源（含代码深度学习笔记_代码_数据），神经网络与深度学习根据BP算法手动编写一个两层网络，并生成模拟数据测试该网络。
人工智能学习入门的好资料很好资料分享给大家

提出了一种基于深度学习的车位智能检测方式。
行使TensorFlow深度学习平台对于车辆目的识别模子举行了熬炼,提取了实用车辆图像的优化距离,给出了车辆漫衍的精准识别下场,实现为了对于车辆漫衍识别下场的有序编号以及车位空缺情景的准确分辨。
行使模拟数据以及实际收集数据,分别验证了车位漫衍的智能识别、车位智能编号以及空车位辨另外牢靠性。

设一个时隙Aloha系统的时隙长度为1，所有节点的数据包均等长且等于时隙长度。
网络中的节点数为m，各节点数据包以泊松过程到达。
1假定每个节点的数据包到达强度均为λ/m，在不同的λ下，仿真时隙Aloha数据包传送的成功概率，绘制呼入强度和成功概率的曲线，和理论结果进行对照。
仿真思路：1）生成一个二项分布列来模拟数据包的到达过程2）因为数据包以泊松过程到达，所以二项分布的P定为（1-meλ−）3）对生成的数列求和，只有当其和恰等于1即有且仅有一个数据包到达时，才可以成功发送，这时成功个数计数+14）对每个给定的λ值进行N次实验，数理统计；
遍历不同λ值，作图

摘要：SARS是一种严重的呼吸道传染病，对人类的健康和生命曾经造成巨大的威胁，对SARS的传播进行定量的分析，建立有效的数学模型，具有重要的现实意义和学术价值，SARS的传播具有一定的规律和特点，如何有效预防和控制SARS的传播和蔓延对疫情传播作出合理预测和估计是建立数学模型的主要动机。
面对这一险恶的传染病——SARS，我们深刻认识到预测和控制传染病蔓延的重要性，本论文讨论了它的传播问题及其给国民经济带来的深刻影响。
首先，根据题目所给的信息，我们建立了比附件1所提供的模型更为优化的数学模型。
其次，SARS的传播也给我国的经济发展带来了重大的损失，尤其对旅游业在短期内的影响更为明显。
因而，我们以旅游产品收汇总额为指标，建立了SARS的传播对我国旅游业影响的数学模型。
最后，根据微分方程自身的缺陷，指出了模型改进的有效方向。
关键词：微分方程模拟数据曲线拟合微分方程概率平均旅游产品收汇总额

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。