gh0st1.0Version原版,真正的gh0st1.0，编译无错，已经集成XTP，非仿制版，真正的1.0，通讯很稳定，适合二次开发

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

格式：PDG作者：邓华出版社：人民邮电出版社出版日期：2003-09-01内容简介本书着重介绍了MATLAB在通信仿真，尤其是移动通信仿真中的应用，通过丰富具体的实例来加深读者对通信系统仿真的理解和掌握。
全书共分10章，前3章介绍MATLAB通信仿真的基础，包括Simulink和S-函数；
第4~8章分别介绍了信源和信宿、信道传输、信源编码、信道编码、信号交织以及信号调制的仿真模块及其仿真实现过程；
第9章介绍了在通信系统的仿真和调试过程中经常遇到的问题及其解决办法；
最后，第10章以cdma2000为例介绍了移动通信系统的设计和仿真。
本书适用于通信行业的大专院校学生和研究人员，既可以作为初学者的入门教材，也可以用作中高级读者和研究人员的速查手册。
第1章MATLAB与通信仿真11.1MATLAB简介11.1.1MATLAB集成开发环境21.1.2MATLAB编程语言61.2通信仿真81.2.1通信仿真的概念81.2.2通信仿真的一般步骤9第2章Simulink入门122.1Simulink简介122.2Simulink工作环境132.2.1Simulink模型库132.2.2设计仿真模型142.2.3运行仿真142.2.4建立子系统152.2.5封装子系统172.3Simulink模型库20第3章S-函数233.1S-函数简介233.1.1S-函数的工作原理233.1.2S-函数基本概念243.2M文件S-函数263.2.1M文件S-函数简介263.2.2M文件S-函数的编写示例303.3C语言S-函数463.3.1C语言S-函数简介463.3.2C语言S-函数的编写示例513.4C++语言S-函数60第4章信源和信宿664.1信源664.1.1压控振荡器664.1.2从文件中读取数据684.1.3数据源724.1.4噪声源784.1.5序列生成器854.1.6实例4.1--通过压控振荡器实现BFSK调制994.2信宿1014.2.1示波器1014.2.2错误率统计1034.2.3将结果输出到文件1054.2.4眼图、发散图和轨迹图108第5章信道1165.1加性高斯白噪声信道1165.1.1函数awgn()1165.1.2函数wgn()1185.1.3加性高斯白噪声信道模块1205.1.4实例5.1--BFSK在高斯白噪声信道中的传输性能1225.2二进制对称信道1275.2.1二进制对称信道模块1275.2.2实例5.2--卷积编码器在二进制对称信道中的性能1285.3多径瑞利衰落信道1325.3.1多径瑞利衰落信道模块1325.3.2实例5.3--BFSK在多径瑞利衰落信道中的传输性能1345.4伦琴衰落信道1385.4.1伦琴衰落信道模块1385.4.2实例5.4——BFSK在多径瑞利衰落信道中的传输性能1395.5射频损耗1425.5.1自由空间路径损耗模块1425.5.2接收机热噪声模块1445.5.3相位噪声模块1455.5.4相位/频率偏移模块1465.5.5I/Q支路失衡模块1485.5.6无记忆非线性模块149第6章信源编码1536.1压缩和扩展1536.1.1A律压缩模块1536.1.2A律扩展模块1546.1.3μ律压缩模块1556.1.4μ律扩展模块1566.2量化和编码1576.2.1抽样量化编码器1576.2.2触发式量化编码器1586.2.3量化解码器1596.2.4实例6.1--A律十三折与μ律十五折的量化误差1596.3差分编码1626.3.1差分编码器1626.3.2差分解码器1636.4DPCM编码和解码1646.4.1DPCM编码器1646.4.2DPCM解码器1666.4.3实例6.2--DPCM与PCM系统的量化噪声166第7章信道编码和交织1727.1分组编码1727.1.1二进制线性码1727.1.2二进制循环码1747.1.3BCH码176

1stOpt（FirstOptimization）是七维高科有限公司（7D-SoftHighTechnologyInc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro，Matlab，SAS，SPSS，DataFit，GraphPad，TableCurve2D，TableCurve3D等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（大于90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。

一种分子形成的多层L-B膜由于相邻层的分子取向相反而使非线性极化抵消,总的X~(2)=0.本文用光学二次谐波方法确定了带有不同极性基团的L-B单分子层的有效非线性系数的大小和符号,对有效非线性系数符号相反的两种单分子层交替组装,使相邻单分子层的非线性极化相互叠加,得到了具有较大二阶非线性系数的组装L-B膜.

mulStablePoint用不动点迭代法求非线性方程组的一个根mulNewton用牛顿法法求非线性方程组的一个根mulDiscNewton用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根mulMix用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根mulNewtonSOR用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一个根mulDNewton用牛顿下山法求非线性方程组的一个根mulGXF1用两点割线法的第一种形式求非线性方程组的一个根mulGXF2用两点割线法的第二种形式求非线性方程组的一个根mulVNewton用拟牛顿法求非线性方程组的一组解mulRank1用对称秩1算法求非线性方程组的一个根mulDFP用D-F-P算法求非线性方程组的一组解mulBFS用B-F-S算法求非线性方程组的一个根mulNumYT用数值延拓法求非线性方程组的一组解DiffParam1用参数微分法中的欧拉法求非线性方程组的一组解DiffParam2用参数微分法中的中点积分法求非线性方程组的一组解mulFastDown用最速下降法求非线性方程组的一组解mulGSND用高斯牛顿法求非线性方程组的一组解mulConj用共轭梯度法求非线性方程组的一组解mulDamp用阻尼最小二乘法求非线性方程组的一组解

科研分步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；
（2）用linkage函数定义变量之间的连接；
（3）用cophenetic函数评价聚类信息；
（4）用cluster函数进行聚类。

MFCTabControl模态框非模态框例程序肩带数据传递，细心看代码就能看到数据在各个类之间是如何传递数据的

网格划分代码，并动态显示划分过程。
采用matlab语言

本标准要求涵盖服务，通信，信息，教育和娱乐（SCIEE）机器人的机器人功能的安全性。
这些要求补充了相关标识标准中描述的预期的非机器人产品功能的安全性要求，并在适用时涵盖了室内和室外使用的机器人。
范围包括旨在用于商业用途的服务机器人，其中机器人的持续运行在操作过程中不需要经过指导或熟练的人员干预。

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。