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主要以下模型文件：1、《HFSS电磁仿真设计应用详解》课后14个模型2、HFSS6个微波电路仿真实例模型3、HFSS24个仿真实例模型（各种类型的都有）4、HFSSDipole极子天线仿真模型5、HFSSRCS计算例子模型6、HFSSVivaldi天线模型7、HFSS波纹喇叭设计模型8、HFSS仿真2.4G微带天线阵列模型9、HFSS仿真平面微带天线模型10、HFSS复杂封装结构模拟：焊盘2模型11、HFSS共面波导仿真模型12、HFSS环型电桥实例模型13、HFSS矩形微带天线实例模型14、HFSS微带天线的设计与仿真实例模型15、HFSS左手材料仿真源文件模型

随着无线端的快速普及，前后端分离技术走上前台，而Node由于它的一些特性被工程师快速接受尤其是前端工程师，所以产生了很多Node是否会引起新的技术变革的讨论。
我本人是淘系的一个Web开发人员，基本上经历了淘系关于Node和Java技术选型讨论的过程，所以今天我给大家推演一下在像淘系这个环境下Node能否会成为主流的Web开发技术，当然后面也给出了我认为比较适合的场景。
在百度中搜索Node可以得到105w个结果，图书出版方面13年3月到15年6月2年时间有近20种相关的Node书出版，实践方面国外公司PayPal、LinkedIn、groupon也都在使用，国内大公司阿里、腾讯、百度也都有实践项

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

Achecksumisanalgorithmthatscansapacketofdataandreturnsasinglenumber.Theideaisthatifthepacketischanged,thechecksumwillalsochange,sochecksumsareoftenusedfordetectingtransmissionerrors,validatingdocumentcontents,andinmanyothersituationswhereitisnecessarytodetectundesirablechangesindata.Forthisproblem,youwillimplementachecksumalgorithmcalledQuicksum.AQuicksumpacketallowsonlyuppercaselettersandspaces.Italwaysbeginsandendswithanuppercaseletter.Otherwise,spacesandletterscanoccurinanycombination,includingconsecutivespaces.AQuicksumisthesumoftheproductsofeachcharacter'spositioninthepackettimesthecharacter'svalue.Aspacehasavalueofzero,whilelettershaveavalueequaltotheirpositioninthealphabet.So,A=1,B=2,etc.,throughZ=26.HereareexampleQuicksumcalculationsforthepackets"ACM"and"MIDCENTRAL":ACM:1*1+2*3+3*13=46MIDCENTRAL:1*13+2*9+3*4+4*0+5*3+6*5+7*14+8*20+9*18+10*1+11*12=650InputTheinputconsistsofoneormorepacketsfollowedbyalinecontainingonly#thatsignalstheendoftheinput.Eachpacketisonalinebyitself,doesnotbeginorendwithaspace,andcontainsfrom1to255characters.OutputForeachpacket,outputitsQuicksumonaseparatelineintheoutput.SampleInputACMMIDCENTRALREGIONALPROGRAMMINGCONTESTACNACMABCBBC#SampleOutput46650469049751415

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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。