支持最新的ArcGISDesktop10.1，可以增加一个工具条并扩展工具箱。
安装后用patch文件夹下的文件覆盖安装目录下同名文件即可。
请自行试用，概不担任！

冈萨雷斯一书的程序集,及dipum工具箱代码，数字图像处理的Matlab完成的，.p文件

若vc或者vs缺省MicrosoftADOdatacontrol6.0，可以安装这两个东西获取。
用cmd运转"regsvr32msadodc.ocx"和"regsvr32msdatgrd.ocx"。
（也可以在运转里直接运转这两条命令）。
打开vs，工具箱右键－〉选择项……－〉com组件－〉选MicrosoftADOdatacontrol6.0。

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用cmd运转"regsvr32msadodc.ocx"和"regsvr32msdatgrd.ocx"。
（也可以在运转里直接运转这两条命令）。
打开vs，工具箱右键－〉选择项……－〉com组件－〉选MicrosoftADOdatacontrol6.0。

利用MATLAB模糊逻辑工具箱改写的基于c++完成的模糊逻辑可供参考

利用MATLAB模糊逻辑工具箱改写的基于c++完成的模糊逻辑可供参考

《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

设计师和程序员无需编写任何代码就可以创建游戏机制和交互系统。
程序员在工具箱中添加功能强大的可视状态机编辑器。
与脚本接口或使用自定义操作扩展Playmaker::新的集成Mecanim插件。
::新的IntegratedPhysics2D插件。
::新增协同支持的举动。
::在一个直观的图形视图中构建行为。
::拖放操作-没有语法错误！::通过复制/粘贴和模板节省时间。
::访问脚本和第三方插件。
::享受强大的运行时调试：::观看国家，变量和事件。
::调试流程暂停和倒带时间。
::下载热门插件的举动包：::NGUI，2DToolkit，Photon，iTween...::用自定义操作扩展Playmaker

设计师和程序员无需编写任何代码就可以创建游戏机制和交互系统。
程序员在工具箱中添加功能强大的可视状态机编辑器。
与脚本接口或使用自定义操作扩展Playmaker::新的集成Mecanim插件。
::新的IntegratedPhysics2D插件。
::新增协同支持的举动。
::在一个直观的图形视图中构建行为。
::拖放操作-没有语法错误！::通过复制/粘贴和模板节省时间。
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SKlearn工具箱matlab版本，可供调试，喜欢的科研下载，用于深度学习，机械学习

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。