介绍了由Flash单片机AT89C51及数码语音芯片ISD2560组成的语音系统，。
实现了语音的分段录取、组合回放，通过软件的修改还可以实现整段录取，循环播放，而且不必使用专门的ISD语音开发设备。

PCA（主成分分析）算法，主要用于数据降维，保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的。
实现数据降维的步骤：1、将原始数据中的每一个样本用向量表示，把所有样本组合起来构成一个矩阵，通常需对样本矩阵进行处理，得到中性化样本矩阵2、求样本矩阵的协方差矩阵3、求协方差矩阵的特征值和特征向量4、将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵。
并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵。
5、用映射矩阵对数据进行映射，达到数据降维的目的。

朋友你还找用WCF,分布式？传统的SOCKET？我告诉你你OUT了因为现在开始你要使用“北风之神”了你还在为组合数据包头痛吗？你还在为性能不达标烦恼吗？现在不必了，因为使用我的吹着北风而构思出来的SOCKET框架一切问题映刃而接里面有2个例子第一个例子看完入门了第二个例子看完登堂入室了2个例子代码量小与100行（排除除了WINFROM生存的代码）赶快下载吧还犹豫什么呢？

遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《AdaptationinNaturalandArtificialSystems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
　　遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。
因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。
由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（geneticoperators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

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性能第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

一个自定义的combobox，目的是换皮肤，而且是全换。
实现方式也不难，主要由static，Dialog，Listbox组合在一起实现的。
滚动条的换肤是最难的，自己写需要花上一点时间。
但是网上的有现成的嘛，所以借来用用。
希望对下载的朋友有帮助。

2018年软件学院C++课程设计课程设计目的：1、熟悉利用面向对象的方法以及C++的编程思想来完成系统的设计；
2、锻炼学生在设计的过程中，建立清晰的类层次，应用继承和多态等面向对象的编程思想；
3、通过本课程设计，加深对面向对象程序设计课程所学知识的理解，熟练掌握和巩固C++语言的基本知识和语法规范,深刻体会面向对象的编程思想，掌握使用面向对象程序设计语言C++，学会编写结构清晰、风格良好的C++语言程序，从而具备利用计算机编程分析解决综合性实际问题的初步能力。
课程设计题目：模拟即时通信系统实现一、题目描述基于社交的即时通信是腾*公司的主要业务，先后有QQ、微信、微博等服务，可能还将继续推出微商、微唱、微走、微笑等产品。
这些软件既可以独立提供服务，又互相辉映关联。
腾*公司希望对各系统进行整合形成统一的立体社交软件平台。
现请完成该平台的设计并实现。
要求如下：1、用户基本信息：号码ID，昵称，出生时间，T龄（号码申请时间）、所在地、好友列表、群列表。
微博与QQ共享ID，微信采用独立ID，但是可以与QQ号码绑定对应。
其他微X产品也分为这两种情况。
2、好友管理（1）实现各功能好友信息的添加、修改、删除、查询的功能。
（2）可以查询微X之间各自共同好友。
如微信可以添加QQ推荐好友。
3、群管理（1）设定每个微X功能已有1001、1002、1003、1004、1005、1006等群号。
（2）加入群、退出群、挨T、查询群成员等。
（3）不同微X之间群的理念不同，比如：QQ群可以申请加入，而微信群则只能推荐加入；
QQ群允许设置临时讨论组（子群），微信群则不允许；
QQ群有以群主为核心的管理员制度，而微信群仅有群主为特权账号。
4、开通管理用户可以选择自己开通该平台的N个微X服务。
5、登录管理各微X之间只要有一个服务登录，则其它服务简单确认后视为自动登录。
6、功能展示要求（main函数）（1）设计约定。
开通服务情况、群成员信息和好友信息可以预先保存到文件中，在系统启动时将这些信息加载到内存中；
（2）一个服务登录后，本人开通的其它所有服务均进入开通状态。
（3）服务之间可以依据本人开通的任意另外一个服务的好友添加好友。
（4）展示一个服务当前群的特色功能；
在群成员数据不受伤害的前提下，动态变换为其他类型群的管理特色。
（5）实现QQ的点对点的TCP通信的收发功能。
(选做）提示：a）需要加载ws2_32.lib静态库，打开头文件winsock.h。
b）百度IP地址、端口等概念；
c）百度socket编程，关注bind、listen、accept、connect、send、receive等函数用法。
二、技术层次要求及说明1、基本层次。
完成上述功能要求，所采用技术不限，比如采用纯面向过程思想实现；
2、支持对象层次。
正确完成了类的切割，利用对象技术实现。
（1）容器类主要包括：例如，微X成员管理。
（2）其它主要类包括：例如，微X信息、群信息、好友信息。
3、抽象、封装层次采用了继承或者组合实现复用，对数据成员提供了必要的接口保护；
（1）抽象出了基础类，并被其它功能复用；
（2）如好友维护、群信息维护等操作均应该提供接口形式；
4、面向对象层次支持多态功能，支持依据设计原则的优化。
好友管理、群管理等；
5、优化提高层次（1）提供简便菜单，以1、2等数字区分几类功能，并允许返回菜单；
（2）I/O操作支持。
基本功能中，已有设定信息，在初始化时候可以固化在程序代码中，也可以存放在文件中，每次容器实例化时读入，析构时写回文件中，以实现断电保存。
（3）可扩展性支持，需要考虑群、好友等与主要服务之间的关系；
（4）灵活性支持。
群的管理模式动态可变；
（5）程序有必要的注释；
（6）可以采用UML工具画出简单类图（7）为防止不诚信行为，要求类的设计均以独立文件存在，且所有的类名称后面应有自己的姓名缩写，如张三设计的QQ信息类名称：TencentZhS。
三、设计步骤(参考)：在清楚上述系统功能要处理是什么的基础上，考虑用如下方式来设计1、确定所需的类及其相互间的关系。
（1）要从问题中归纳出一个概念或实体，从这些概念或实体出发建立相应的类。
（2）尽量使类小而简单，以使其看起来容易理解。
（3）充分利用封装以增加类的可靠性，以便使用时保证更加可靠。
（4）通过继承建立类族，以方便使用多态性。
2、确定每个类的实现。
（1）考虑类的对象应该如何构造和析构。
（2）考虑类的成员函数的建立。
（3）综合考虑各个类在命名和功能方面有哪些共性。
3、细化有关的类，描述他们之间的相互关系，

H+是一个完全响应式，基于Bootstrap3.3.6最新版本开发的扁平化主题，她采用了主流的左右两栏式布局，使用了Html5+CSS3等现代技术，她提供了诸多的强大的可以重新组合的UI组件，并集成了最新的jQuery版本(v2.1.4)，当然，也集成了很多功能强大，用途广泛的jQuery插件，她可以用于所有的Web应用程序，如网站管理后台，网站会员中心，CMS，CRM，OA等等，当然，您也可以对她进行深度定制，以做出更强系统。
资源包含V4.1.0完整源码（含注释）及开发者帮助文档。

这是程序设计语言双语的一个组合的测试卷，里面含有答案确认下载

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。
含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
以上是部分深度学习引文论文合集

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。