通晓VisualStudio2015VisualStudio2015包含大量有助于提高编程效率的新功能以及专用于跨平台开发的新工具。
综合性指南VisualStudio2015高级编程(第6版)遵循“由程序员为程序员而著”的理念，涵盖所有增强的开发工具，帮你快速掌握VisualStudio的新变化。
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dokuwiki模板命名空间一个基于flexbox的实验性，高度可定制的DokuWiki模板，具有许多与名称空间相关的功能。
它基于Dokuwiki的默认模板。
Seetemplate.info.txtfortemplatedetailsSeeLICENSEforlicenseinfo学分第三方模块可以从GoogleWebFonts很好地加载字体，这些字体是在下分发的，根据分发添加了现代且高度可识别的identicon，在下上下文徽标Lighbox效果使用（根据ToC滚动效果由，根据额外的默认的可选背景图案来自“SVG图标来自“可免费用于非商业用途从图像中提取颜色来自上的评论用于示例UI图像（横幅，widebanner和sidebar.png）的字体是：Reckoner。
特别要感激DokuWiki模板的作者Giusep

AQUAS是一个Unity3d功能强大且功能齐全的水零碎,其中包含一套12平台的水平着色器,用于各种平台,环境和游戏,它是高度可定制的,功能丰富,适合所有需求

基于Leslie模型的人口增长预测与研究：：随着社会的发展，人类生活水平的不断提高，人口数量在不断的增长。
由于地球的资源有限，随着人口的添加，人与人的矛盾日渐突出,人口问题已成为当今世界最备关注的问题之一,当然人口增长规律的探究以及对人口总量的预测在一个国家定制长远的发展规划上面有着非常重要的价值。

1、这是我们竞赛时的第二个实验，要求是制作一个DDS信号发生器。
2、我在网上找了很多的资料，现在也一并共享吧。
有南京理工大学的一个与这个实验相近的一个讲解，我觉得这个给我的帮忙是很大的。
另外一个对我帮忙很大的一个文档是NH文件---基于FPGA的DDS信号源的设计。
这两个文件由于与我的实验课题是一样的，所以参考价值很大，几乎我的设计思想由这两个文件左右的3、我先讲解一下我在这个实验中遇到的问题，如果有遇到相类似问题的朋友，希望可以对你有所协助。
首先是ROM的定制问题，就是正弦函数查找表的设计，可以用两种方法。
一种是用MATLAB，一种用excil，为了方便我把这两个文件一起放在这里了。
（一个是makedata,用MATLAB打开就可以了，另外一个就是“rom--数据.xcl”文件，里面的设置可能不同，能看得懂本质是一样的，两者弄出来的数据是不同的，因为我在制作中修改了许多次的缘故。
4.最后，我把输出是16进制的整个文件作为参考一并放在这个文件夹里就是“dds_16_show—-作为参考”这个文件夹。
（考虑到FPGA里的显示管有限的缘故，因为如果用10进制的，要6个数码管，而用16进制的就只用5个就OＫ了）

XMOS驱动2.19伟良定制极限版（第二版驱动程序XS1-L2）目前世界上唯一不死机的驱动，音色甜美通透，层次分明且过渡平滑，音场宽广，动态凌利，人听虽然没有第一版那样靠前突出，但与环境音乐非常融洽，非常自然温馨。

在研究自抗扰控制技术的基础上，以MATLAB/SIMULINK为仿真平台，编写M_Funtion程序实现特殊非线性函数、应用S_Funtion定制跟踪微分器和扩张状态观测器等新型动态系统模块、利用子系统封装技术完成控制律组合和常用自抗扰控制器算法，按照模块化建模思想，创建了用户自定义的自抗扰控制器模块库。
通过串级调速自抗扰控制系统的仿真实例，说明利用该模块库，实现了自抗扰控制技术的图形化建模，参数设置修改直观方便，而且创建方法简单易行、可扩充性强，不只为自抗扰控制技术的仿真研究提供了有效工具，并且对相关领域的仿真模型库扩建具有参考价值。

包含常用精简完整源代码四个文件。
内含官方实例。
ECharts，一个使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅的运转在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第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第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于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第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

在2015年3月21日的北京SparkMeetup第六次活动上，尹绪森就如何使用PredictionIO打造一个定制化推荐引擎进行了详细引见，白刚则分享了新浪在大规模多标签分类上的探索。
在2015年3月21日的北京SparkMeetup第六次活动上，一场基于Spark的机器学习专题分享由微软JulienPierre、新浪网白刚与Intel研究院尹绪森联手打造。
JulienPierre首先进行了开场发言，并为大家分享Spark在ASG团队的应用情况。
通过Julien了解到，其团队主要工作集中在SparkSQL和MLlib两个组件，基于Spark做一些交互式分析，其中包括：将Spark与现有的查询

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。