《ARM9嵌入式VxWorks实践教程》是ARM嵌入式技术系列教程之一。
该教程教材采用华中科技大学和武汉创维特信息技术有限公司联合研制的JXARM9-2410嵌入式教学实验系统作为教学实践平台。
VxWorks嵌入式操作系统是目前嵌入式主流操作系统之一，它以超强的实时性、稳定的系统性能以及标准化的软件开发过程被广泛的使用在军工、工业控制等领域，本书结合ARM9嵌入式处理器的特点，介绍了在其上进行VxWorks开发的基本过程和方法。
本书详细地讲解了VxWorks开发平台TornadoII的建立过程、VxWorksBSP板级支持包的移植和开发过程、驱动程序的设计方法以及VxWorks应用程序的设计和开发等，内容覆盖VxWorks开发的全过程，它不仅可以作为嵌入式VxWorks开发的初学者作为实践教程，而且对于VxWorks开发人员也有一定的参考价值。

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

该习题为机械工业出版社出版的《数据挖掘概念与技术_第三版》，由JiaweiHan，MichelineKamber等著。
上传的文档中答案涵盖1、2、3、6、8、9、10章，均为个人所做。
由于个人水平能力有限，如有纰漏，请批评指正。
注：该答案亦有一篇博客版，由于格式原因，部分公式无法显示，因此上传了该PDF版。

CS4410立体声耳机驱动器是针对那些电路板空间很有限的便携设备而设计的。
CS4410采用直驱模式结构，在单电源供电下能产生以地为参考的输出，从而省去了大容量隔直电容，节省了成本、电路板空间，并降低了元件高度。

本书全面讨论了数字信号处理的基本概念、原理和应用。
全书共13章，主要包括离散序列和系统、离散傅里叶变换和其快速算法、有限和无限脉冲响应的滤波器的设计基本原理的基本数字信号处理内容，另外包括数字网络和滤波器、离散希尔伯特变换、抽样率的变换和信号平均、信号数字化及其影响的专业信号处理内容。
给出了多年总结出的数字信号处理的一些技巧，包括如何进行复数的快速乘法、实序列的FFT变换、使用FFT的FIR滤波器设计等。
附录对数字信号处理涉及的数学知识和术语给出了详细介绍和总结。
相比于前版，本书每章都新增了部分内容，并附了习题，便于读者的自学。

abaqus主要用于有限元的分析，功能模块非常全面，可用于结构静力学动力学分析，载荷校核，流体力学计算

分组日期最简单的分组方式：天星期一天中的小时以及更多（下面的完整列表）:party_popper:支持时区-包括夏令时！最好的部分:shortcake:获得整个系列-另一个最好的部分支持PostgreSQL，MySQL和Redshift，以及数组和哈希（以及对有限支持）:heart_with_arrow:与安装将此行添加到您的应用程序的Gemfile中：gem'groupdate'对于MySQL和SQLite，还请遵循。
入门User.group_by_day(:created_at).count#{#Sat,24May2020=＞50,#Sun,25May2020=＞100,#Mon,26May2020=＞34#}默认情况下，结果按升序返回，因此无需排序。
您可以按以下方式分组：第二分钟小时天星期月四分之一年和分

各个飞机由于其飞行情况，乘坐旅客类型，重要程度，旅客对航班延误的耐受度的不同，从而对航班延误的敏感性不同。
即有一些航班非常重要，一旦延误一点时间就会造成巨大损失，有一些航班则不那么重要，就算延误一点时间也无伤大雅。
由于现有的飞行空间有限，可以通过调整各个航班飞机的起飞次序可以使得航班延误造成的损失（时间和经济）最少。
很显然这是可以通过数学上的最优化模型来进行优化，而这种优化很大程度上是对航班起飞计划的优化而很少对硬件设施进行优化，所以花费的成本较低，但产生的效果较好（运输延误和起飞延误的权重相差不大）。
所以我们主要考虑对流量控制进行优化。

matlab入门基础蒙特卡洛模拟金融衍生品有限差分固定收益资产组合这些和金融相关的金融工具像中的基本操作的介绍

MatroxImagingLibraryMIL8.0函数快速查找手册由于时间有限仅仅翻译了部分函数的功能希望网友能继续翻译方便大家开发交流

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。