一、实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。
二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只需用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。
在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。

无人驾驶汽车系统入门-Autoware_UsersManual_v1.1Autoware-用于城市自主驾驶的集成开源软件，支持以下功能：3D本地化3D映射路径规划路径跟随加速/制动/转向控制数据记录汽车/行人/物体检测交通信号检测交通灯识别车道检测对象跟踪传感器校准传感器融合面向云的地图连接自动化智能手机导航软件仿真虚拟现实Autoware受BSD许可证保护。
请自行担任使用。
为了安全使用，我们为不拥有真正自主车辆的人提供基于ROSBAG的仿真方法。
如果您使用Autoware与真正的自主车辆，请在现场测试之前制定安全措施和风险评估。

这是从学校图书馆库下载的关于混沌的论文，希望对有需要的人有所协助，大家都可以参考参考。

文档内包含BurpSuite_v2.0工具及教程下载链接，关于BurpSuite,它是进行Web应用安全测试的一个集成平台，无缝融合各种安全工具并提供全面的接口适配，支持完整的Web应用测试流程，从最后的映射和应用程序的攻击面分析到发现和利用安全漏洞等领域均适用

1、首先，Matlab产生16QAM映射方式的OFDM符号，然后在产生ACO-OFDM信号。
2、在每个ACO-OFDM符号前添加循环前缀，然后编写ACO-OFDM信号发送接收程序。
3、信道运用高斯白噪声（AWGN）信道。
4、Matlab绘出时域ACO-OFDM信号，均衡后的接收信号的星座图。

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运转。

流形学习算法之一，具有较强的数据发掘能力，能够用于模式识别。

采用文件映射(CreateFileMapping与MapViewOfFile)可快速实现大文件（＞4G）的逆序输入，并且能快速根据行号索引行号内容！

博客地址：http://blog.csdn.net/vipbooks不断以来根据数据库表结构自动生成JavaBean、自动生成MyBaits的Mapper映射配置文件、自动生成数据库设计文档都是一件让人很头痛的事情，既浪费时间又很繁琐，看着几十上百个表的成千上万个字段，真是一件让人痛苦的事情。
我们也想过很多办法解决这个问题，包括用MyEclipse连接数据库生成JavaBean，但多多少少还是会有一些不尽人意的地方，包括表和表字段的comment总是无法生成，而且还会生成很多无用的注释代码，让代码看起来一点都不干净，配置非常繁琐等等问题。
于是一怒之下，自己动手丰衣足食，于是就自己用Swing写了一个基于数据库的自动化生成工具，支持MySQL、Oracle、SQLServce、PostgreSQL，完美支持JPA注解，可以同时生成Entity和DTO等，可以自动去除表前缀，支持单个和批量生成JavaBean，现在不但成员变量上能生成备注了，而且在Getter和Setter上也能有注释了。
更重要的是还能自动生成数据库设计文档和MyBaits的Mapper映射配置文件，如果有多个数据源还能批量生成，使用非常方便。
所有的配置都保存在本地，只要配置过一次，下次使用的时候完全可以秒生成JavaBean、MyBaits的Mapper映射配置文件和数据库设计文档，并且还集成各种实用工具，使得工作效率瞬间爆棚，生产力瞬间爆表！

Ubuntu桌面pycharm开辟的docker-compose文件，包括磁盘映射、分辨率配置、端口映射和网络配置！

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。