用MATLAB神经网络预测股票价格BP神经网络算法的matlab代码，本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。

用MATLAB实现ARIMA模型实现某些变量对时间序列的预测

基于二胎政策开发后人口预测三种模型的讲解，含MATLAB代码

用粒子群算法优化支持向量机的matlab程序，用于对股价、经济的预测作用，优化后预测精确

神经网络预测天气的气温数据集，包括了：year,moth,day,week分别表示的具体的时间；
temp_2：前天的最高温度值；
temp_1：昨天的最高温度值；
average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值；
actual：这就是我们的标签值了，当天的真实最高温度；
friend：这列用不到暂不用管

stormcore.jar是一款综合编程类应用程序，提供ApacheKafka集成改进、StormSQL数据库、PMML（预测模型标记语言）支持、HDFS喷口等功能，是用户实现汇编语言的有效助手

利用PSO训练BP神经网络的matlab代码。
粒子群算法优化BP神经网络，可用于指标预测(BPneuralnetworkoptimizedbyParticleswarmoptimization(PSO)thatcanbeusedforindexprediction)

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第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性能第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

本书结合力学、机械学和材料学等学科，从理论到试验阐述多轴疲劳强度理论。
主要内容包括：绪论，多轴疲劳力学基础，材料的多轴循环应力应变特性，多轴疲劳裂纹扩展机理与断口特征，多轴循环应力应变关系，多轴疲劳损伤参量，多轴疲劳损伤累积模型，多轴疲劳寿命预测方法，变幅多轴疲劳，缺口多轴疲劳，高温多轴疲劳及有限元分析在多轴疲劳中的应用。
本书可作为机械、航空、固体力学等专业研究生的参考书，也可供相关专业的高校教师、工程设计人员和科技工作者参考。

#多元线性回归预测房子的价格，构建一个房子价格的python模型。
##ex1data2.txt中包含了房子价格的训练组。
第一列是房子的尺寸（平方英尺），第二列是卧室的数量，第三列是房子的价格。

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。