利用matlab和神经网络进行信号调制识别的程序，程序很完好，能够进行信号选择并且输出识别率。

这里面包含整个基于神经网络深度学习，实现人脸识别项目，包括原始数据，训练数据训练模型测试数据等，包含演示同步ppt文件，使用的开发工具是pycharm，基于python3实现，该案例可做为本科毕设的入门参考，ppt内容包含整个讲解过程，从人脸识别到cnn，卷积，从欧式距离到人脸表情变化的计算详情以及整个卷积的引见，可以做为入门以及会议上引见使用的文档。
参考文件基于CNN卷积神经网络实现人脸识别-人脸表情识别-同步ppt引见及基于python3实现识别源代码。

包含“王权富贵-MNIST-BP神经网络”“王权富贵-MNIST-BP神经网络仅训练部分版本”“王权富贵-MNIST-数据集熟习+线性神经网络”这些系列！每句话备注！

1、利用历史数据进行风电功率预测，数据的质量对预测准确度有很大的影响，此外，了解风速、功率在不同时段的变化特性，采取针对性、差异化的参数配置，有助于提高预测算法的效率和模型对具体数据的顺应性。
本课题主要采用K均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类，剔除不合理的数据，再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。
2、BP神经网络、kmeans聚类算法。
3、matlab仿真；

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。