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近些年来，随着国民经济的发展和人民生活水平的提高，新媒体行业的发展迅猛。
新媒体是新的技术支撑体系下出现的媒体形态，如网络视频、数字杂志、数字报纸、数字广播、手机短信、移动电视、数字电视、触摸媒体等。
相对于报刊、户外、广播、电视四大传统意义上的媒体，新媒体被形象地称为“第五媒体”。
无线通信在过去20年经历了突飞猛进的发展，从以话音为主的2G时代，发展到以数据为主的3G/4G时代，目前正在步入万物互联的5G时代。
2019年6月6日，随着5G牌照的发放，我国正式进入5G商用元年。
5G以全新的网络架构，提供10Gbps以上的带宽、毫秒级时延、超高密度连接，实现网络性能新的跃升。
新媒体行业快速发展的同时，对通信技术提出了新的需求。
媒体行业激增的数据量对网络传输能力提出了前所未有的挑战。
5G技术能够使得媒体行业实时高清渲染和大幅降低设备对本地计算能力的需求得以落地，可以使大量数据被实时传输，降低网络延时，不仅可满足超高清视频直播，还能让AR/VR对画质和时延要求较高的应用获得长足发展。
本白皮书将给出新媒体的业务分析、新媒体行业的通信需求、基于5G技术的新媒体行业解决方案和应用案例，并对基于5G技术的新媒体行业未来发展进行了展望。

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借国庆长假的机会写了这篇长文，全面地整理了个人从虚拟化到云计算各个层面的看法。
主要的内容涉及虚拟化、虚拟化管理、数据中心虚拟化、云计算、公有云与私有云、以及开放源代码。
本文的全部内容均属于作者的个人观点，而不代表任何公司的观点。
欢迎讨论。
虚拟化是指在同一台物理机器上模拟多台虚拟机的能力。
每台虚拟机在逻辑上拥有独立的处理器、内存、硬盘和网络接口。
使用虚拟化技术能够提高硬件资源的利用率，使得多个应用能够运行在同一台物理机上各自拥有彼此隔离的运行环境。
虚拟化的也有不同的层次，例如硬件层面的虚拟化和软件层面的虚拟化。
硬件虚拟化指的是通过模拟硬件的方式获得一个类似于真实计算机的环境，可以运行一个完整的操

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由于电子表格缺乏设计和分析可选方案的能力，所以仅用电子表格来估算一个事件发生的概率是不合适的。
而加载了水晶球软件的电子表格模型就能具备这样的功能，从而帮助用户洞察模型运行和结果产生的机制。
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【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
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36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章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141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16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153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出；
在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA-IPSO）方法在大多数实验中都是如此。
换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。

语音电路原理以及语音播放，掌握电路原理图和PCB图的绘制，学会手工制作电路板，提高动手能力，了解整个系统的编写思路，时间系统的设计和12864的液晶显示驱动。
学会编程单片机程序和对电路的调试。
系统设计要求实现以下功能： （交报告时红色字体要删除）                    1、液晶12864显示时间，时间可设置和调整。
(可以根据客户要求增加显示日历) 2、液晶12864显示对应的站名和下一站信息。
 (站点和公交线路由客户提供) 3、语音芯片ISD4003播放对应的站名，模拟播放4个站。
           4.可以播放一些温馨提示语。
                     5.GPS自动定位报站。
（和站点位置比较，接近时自动报站，有演示视频感兴趣者可以向客服索取）6、公交站点GPS位置可以自行设定，方便根据客户实际演示。
7、可以查看已设置的公交站点GPS位置信息。
8.附加功能：应急时可以手动通过按键模拟报站。
9.具有上行和下行切换功能。
---------------------作者：mjqing来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/mjqing/article/details/78337167版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

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。