vs2015是微软推出的软件开发平台,官方全称为visualstudio2015。
新版本提供了许多新的和令人兴奋的功能,包括统一软件开发环境,支持android、iOS、windows、linux、WindowsPhone等平台,用户可以跨桌面、设备和云创建应用程序;
增强了团队协作能力,可以有效消除各角色之间的障碍,如代码评审、代码批注、利益相关者反馈以及轻量型要求定义等。
vs2015全新的改变和更新让程序设计员可以开发出更加富有创意的产品。
链接:https://pan.baidu.com/s/1mUef3-m4eIBB_iADh6DHsg提取码:y1e3
2024/3/7 23:30:54 116B vs
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最​新​整​理​收​集​的​汽​车​车​型​数​据​​,​总​共​收​录​了3万多​条​车​型信息​,涵盖全部进口、国​产​车​型​车系
2024/3/7 12:07:51 665KB 汽车之家 车型 车系
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皮尔逊三型曲线的matlab源代码,可以供大家利用,进行水文频率计算分析
2024/3/5 10:24:02 221KB 皮尔逊三型
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matlab编写的箱型图异常值清除程序,主要可用于数据清洗等前期的数据处理手段
2024/3/4 9:13:36 1KB matlab delete abnor
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最好的关系型数据Oracle集群部署详细指导文件.1\基于Oracle11gR2.04版本2\基于现实最新Centos7系统(17年)3\详细指导
2024/3/3 8:04:38 4.53MB Oracle RAC Centos
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案例一:石匣村“仲秋红”酸枣基地种枣大王(一)案例介绍:“农村之光”社会实践团队展开都市型农业调研的第三天,来到了济南市“仲秋红”酸枣基地石匣村,采访了当地的“种枣大王”王大爷。
石匣村地处十六里河山区地方,种酸枣的历史已超过三百年。
但野酸枣生长期长,产量少,并不适宜作为农副产品种植。
幸运的是,偏僻的石匣村出了一个神奇的王大爷,立志于要在酸枣种植上下功夫。
他历时三年走访各地寻找优良的酸枣品种,并找到当地农办林办寻求帮助,终于培育出了“仲秋红”脆酸枣,开始了大面积种植。
王大爷将“仲秋红”嫁接在本地的野酸枣上,既利用了优良酸枣果实酸脆爽口的特性,又利用了本地酸枣生命力强的适应性,保证了农业高产、稳产,实现了农业增收。
2024/3/3 6:52:28 20KB 种枣大王采访稿
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T型三电平Simulink仿真模型开环控制-OpenLoopThreeLevel.mdl利用matlab2011版本的simulink仿真库搭建T型三电平仿真模型。
模型包括IGBT模块搭建、三电平SVPWM调制信号生成、驱动脉冲生成。
仿真后可观察相关电压波形、电流波形,结合该模型有助于对T型三电平基础知识的理解。
2024/3/1 22:49:14 103KB matlab
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主要以下模型文件:1、《HFSS电磁仿真设计应用详解》课后14个模型2、HFSS6个微波电路仿真实例模型3、HFSS24个仿真实例模型(各种类型的都有)4、HFSSDipole极子天线仿真模型5、HFSSRCS计算例子模型6、HFSSVivaldi天线模型7、HFSS波纹喇叭设计模型8、HFSS仿真2.4G微带天线阵列模型9、HFSS仿真平面微带天线模型10、HFSS复杂封装结构模拟:焊盘2模型11、HFSS共面波导仿真模型12、HFSS环型电桥实例模型13、HFSS矩形微带天线实例模型14、HFSS微带天线的设计与仿真实例模型15、HFSS左手材料仿真源文件模型
2024/3/1 6:50:55 3.38MB HFSS 仿真 实例模型
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目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1
2024/3/1 2:25:47 10.12MB MATLAB R2016a 神经网络 案例分析
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对一、二级倒立摆进行数学建模,用二次型最优控制引入反馈控制率,用MATLAB编写仿真程序仿真分析得到满足性能指标的最优控制。
结合实验数据对实验结果进行分析。
2024/2/28 22:15:37 532KB 倒立摆 实验报告 仿真程序 最优控制
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡