《神经.模糊.预测控制及其MATLAB实现》李国勇杨丽娟（第3版）MATLAB程序

可以用的模糊pid.原代码，稍加修改变成自己的，c语言，注释详细

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）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。
本书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。
-------目录第1章P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的数据预测——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SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章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16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17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30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MATLAB

模糊背景（blurredbackgrounds）长时间以来都是作为一个基本的照片效果，但在最近模糊背景已做为使设计元素脱颖而出的非凡工具，而受到很多设计师的青睐。
这种做法相当容易，悄无声息又自然的给予内容适当突出，图标和图形就能脱颖而出。
这样做能够二鸟一石。
首先，你可以为你的项目增加些不一样的效果；
其次，适当的增加这种设计效果对小尺寸的手机屏幕很有必要，能有效地提高可读性体验。
模糊的背景还提供了其他潜在的好处。
例如，你可以轻易减少你的调色板，而只侧重于一个主色，尤其是在使用白色为基调的设计，在模糊背景下看起来绝对精彩、干净。
至于图形，你可以使用面或线形的图形，都能很好地与这样的图像进行呼应。
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深入理解计算机系统kindle版，prc格式的深入理解计算机系统,比较模糊

功能说明：1、 提供其他FTP工具不能提供的计划执行（每天，每小时）2、 并可使用通配符和字符格式模糊指定文件名下载（Gb*[yyyy]?[MM][dd][HH][mm]）

清华刘宝碇老师的的讲义（PPT）,多目标规划，模糊规划，可信度理论等内容

像素音乐这是一款用于Android的漂亮的非官方网易云音乐播放器:partying_face:！注意：该项目仍在进行中。
由于我的功课，我每两周更新一次。
在哪里获得测试APK:winking_face::winking_face::winking_face::winking_face::winking_face::winking_face::winking_face::winking_face:我应该从哪里获得测试版apk？QQ群：1026441579屏幕截图0.1.0-alpha03：2021年2月10日技术特点Kotlin1.4.30科多1.5.1Androidx快照7155479Jetpack撰写快照（1.0.0-beta02）ExoPlayer2.12.3建造要求AndroidStudioArcticFox|2020.3.1Canary6或更高版本，或IDEAGradle7.0-milestone-1或更高特别感谢GoogleSans圆形字体：振幅可视化：图像模糊：

用Radon变换，来求取运动模糊图像的参数估计，内容简洁易懂

C语言实现了对BMP图像的读取、存入、水平翻转、竖直翻转、马赛克模糊处理、灰度二极化处理，有代码注释

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。