用于开发诺基亚支持的程序，有说明文档，资源分很高，但是实用价值无比高

脉冲数据采集系统是以单片机AT89S52为核心的八通道数据采集系统,该数据采集系统具有结构简单、原理清晰、功耗低、可靠性高等优点,能实现对多路模拟通道信号的数据采集与处理。
并将采集的数据传送A/D转换电路，将非电信号转换为模拟信号，再由模拟信号再转化为数字信号并且通过数显器显示脉冲数据从而驱动控制电机。

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

这是上一届学生做的微机课程设计---射击的模拟设计

给定控制参数可以输出仿真结果，青霉素生产发酵过程是一种具有时变性、多阶段操作性以及非高斯性等特点的典型的间歇生产过程，可利用青霉素仿真软件对所提出的方法的状态监测性能进行测试与验证，通过改动初始条件和控制参数，模拟出不同的发酵结果。
里面包含了一份软件的使用说明文档，帮助大家学习！

MATLAB对海浪模拟，波形的仿真，可以调整不同的等级强度，模拟不同海风级数下，海浪仿真出来的大小。

实现EEPROM芯片的读取和写入数据模拟IIC实现MSP430F149单片机可以移植到STM32STC51等其他系列单片机

PCDMIS2019中文注册安装说明文件，快速完成软件注册，方便用户使用。

机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为，这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。
机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。
优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。
对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题，提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法。
利用可编程片上技术，使得视频检测摆脱PC平台的依赖。
以NiosII软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台,结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口，以μC/OS为操作系统,实现了视频检测的硬件与软件结合的嵌入式检测技术。
最后实验验证了设计的有效性。

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。