第1章　导论　1　地理信息系统基本概念1.1　数据与信息1.2　地理信息与地理信息系统　2　GIS的基本构成2.1　系统硬件2.2　系统软件2.3　空间数据2.4　应用人员2.5　应用模型　3　GIS的功能简介3.1　基本功能3.2　应用功能　4　GIS的发展透视4.1　发展概况4.2　基础理论思考题第2章　地理信息系统的数据结构　1　地理空间及其表达1.1　地理空间的概念1.2　空间实体的表达　2　地理空间数据及其特征2.1　GIS的空间数据2.2　空间数据的基本特征2.3　空间数据的计算机表示　3　空间数据结构的类型3.1　矢量数据结构3.2　栅格数据结构3.3　矢量与栅格一体化数据结构3.4　矢量与栅格数据结构的比较　4　空间数据结构的建立4.1　系统功能与数据间的关系4.2　空间数据的分类和编码4.3　矢量数据的输入与编辑4.4　栅格数据的输入与编辑　　思考题第3章　空间数据的处理　1　空间数据的坐标变换1.1　几何纠正1.2　投影转换　2　空间数据结构的转换2.1由矢量向栅格的转换2.2　由栅格向矢量的转换　3　多源空间数据的融合3.1　遥感与GIS数据的融合3.2　不同格式数据的融合　4　空间数据的压缩与综合4.1　空间数据的压缩4.2　空间数据的综合　5　空间数据的内插方法5.1　点的内插5.2　区域的内插　6　图幅数据边沿婚配处理6.1　识别和检索相邻图幅的数据6.2　相邻图幅边界点坐标数据的婚配6.3　相同属性多边形公共界线的删除思考题第4章　地理信息系统空间数据库　1　空间数据库概述1.1　空间数据库的概念1.2　空间数据库的设计1.3　空间数据库的实现和维护　……第5章　空间分析的原理与方法第6章　地理信息系统的应用模型第7章　地理信息系统的设计与评价第8章　地理信息系统产品的输出设计附录　国家规范研究组建议的数据分类和项目总表参考文献

011_基于随机森林算法(RF)的数据分类预测Matlab代码完成过程，调用TreeBagger函数完成

基于随机森林算法的数据分类预测，代码全部封装好了，正文也写得非常详细，跑数据的过程中有任何问题可以私信博主

008_基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据分类预测Matlab代码完成过程

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P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的数据预测--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SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章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16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17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30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

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。