功能介绍：1、自定义首页、个人助力页面、好友助力页面的背景和颜色等；
2、支持自定义活动主题和助力关键词，想助力霸王餐或是助力景区门票，或是助力iPhone6手机，完全自定义的；
3、支持后台设置秒显广告，广告支持设置显示时间和广告链接；
4、后台可以开启是否助力赠送卡券功能，卡券支持设置数量和概率，概率越高被领取的机会越大；
5、可以设置每天赠送多少次自己赚体力的机会；
6、支持开启是否需要填写粉丝信息等，支持输入手机、昵称、地址等；
7、卡券支持设置适用的活动规则；
8、后台可以开启是否强制关注功能，支持自定义关注引导链接，邀请好友数量限制等等。
9、后台可以设置帮助力

随便找个山外的库，把prj，setting复制进来就可以打开了，圆环补线，十字补线，障碍，起跑线都有，通讯什么的也都弄好了，但是超车有概率不成功

基于高斯和的概率假设密度滤波算法的实现程序，测试过，有注释。
用于多对象连续位置估计等应用。

浙大四版高清版（教材+课后习题详解），并包涵ppt课件，每个章节都有相对应的习题测验，是概率论与数理统计初学者的首选。

概率神经网络（ProbabilisticNeuralNetwork）的网络结构类似于RBF神经网络，但不同的是，PNN是一个前向传播的网络，不需要反向传播优化参数。
这是因为PNN结合了贝叶斯决策，来判断测试样本的类别。

美国加利福尼亚大学伯克莱分校应用概率专家，著名教授S.M.Ross所写的“随机过程”一书恰好满足我国广大应用和理论等各方面读者的需要。
十五年来，该书已经被美国的许多著名大学选为包括统计专业在内的各领域的研究生(和本科生)的教科书，是一本公认的优秀的教材，受到各方面的好评。
这本书不需要测度论及高深的数学知识。
微积分和初等概率论的知识对于学会本书是足够的。
尽管如此，该书在第一章还是介绍了虽然不很深，但是很重要的基础知识，给予那些离开课堂较久或手头缺乏概率论参考书的读者以不少方便。
该书以应用为导引但又绝不回避重要的理论概念和数学推导，以加深对问题的理解。
该书的内容包括泊松过程，更新理论，马尔可夫链，随机游动与鞅和随机序关系等常用的随机过程。
所有过程都具有实际背景。
选材宽窄及深度都很合适，为进一步的应用或理论研究打下了可靠的基础。

JudeaPearl是一名美国计算机科学家和哲学家，以倡导人工智能的概率方法和贝叶斯网络的发展而闻名。
他还因为建立了基于结构模型的因果和反事实推理的理论。
他是ACM图灵奖的2011年度获奖者，这是计算机科学中的最高荣誉，“通过发展概率和因果推理的微积分对人工智能做出了重大贡献”。

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
《MATLAB神经网络30个案例分析》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

雷达监测相关的检测概率与SNR、SwerlingMATLAB仿真图

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。