BP神经网络、ELM极限学习机、SVM支持向量机MATLAB代码，以及测试数据，用于回归预测，相关细节可以在下方评论，看到时一一解答。

《GDAL源码剖析与开发指南》书籍中的代码和测试数据。
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申请评分卡训练测试数据

电动汽车中电池管理系统（BMS）是决定电池寿命和车辆安全的关键技术；
针对如何提高BMS对电池状态估算的准确性，采用MATLAB/simulink对电池的化学特性进行抽象，得到可以用数学表达式进行计算的物理模型，通过hppc试验，将测试数据导入simulink模型，利用simulink强大的计算能力，得到模型中各个关键参数值。
将试验数据导入创建的模型和实际试验数据进行对比，得出创建的模型几乎和实际电池的充放电特性完全一致的结论，因此可以用此模型模拟电池实际的放电过程。

csv表格中为随机森林分类器的测试数据，属性：DisbursedExisting_EMIIDLoan_Amount_AppliedLoan_Tenure_AppliedMonthly_IncomeVar4Var5AgeEMI_Loan_Submitted_MissingInterest_Rate_MissingLoan_Amount_Submitted_MissingLoan_Tenure_Submitted_MissingProcessing_Fee_MissingDevice_Type_0Device_Type_1Filled_Form_0Filled_Form_1Gender_0Gender_1Var1_0Var1_1Var1_2Var1_3Var1_4Var1_5Var1_6Var1_7Var1_8Var1_9Var1_10Var1_11Var1_12Var1_13Var1_14Var1_15Var1_16Var1_17Var1_18Var2_0Var2_1Var2_2Var2_3Var2_4Var2_5Var2_6Mobile_Verified_0Mobile_Verified_1Source_0Source_1Source_2

实验一：词法分析一、实验目的通过设计一个具体的词法分析程序，加深对词法分析原理的理解。
并掌握在对程序设计语言源程序进行扫描过程中将其分解为各类单词的词法分析方法。
编制一个读单词过程，从输入的源程序中，识别出各个具有独立意义的单词，即基本保留字、标识符、常数、运算符、分隔符五大类。
并依次输出各个单词的内部编码及单词符号自身值。
二、实验预习提示1、 词法分析器的功能和输出格式词法分析器的功能是输入源程序，输出单词符号。
词法分析器的单词符号常常表示成以下的二元式(单词种别码，单词符号的属性值)。
本实验中，采用的是一类符号对应一个种别码的方式。
2、 单词的BNF表示---_----_----_-+---_--等等3、 模块结构（见课本P95-96）(可根据自己的理解适当修改)三、实验过程和指导：（一） 准备：1. 阅读课本有关章节，明确语言的语法，写出基本保留字、标识符、常数、运算符、分隔符和程序例。
2. 初步编制好程序。
3. 准备好多组测试数据。
（二） 上机：（三） 程序要求：1． 要求用C++Builder或者Dephi或者VC、VB等可视化编程工具编写；
要求有界面（即一般windows下应用程序界面）。
2． 输入为某语言源代码。
程序输入/输出示例：如源程序为C语言。
输入如下一段：main(){inta,b;a=10;b=a+20;}要求输出如下（并以文件形式输出）。
（2，”main”）（5，”（“）（5，”）“）（5，”{“}（1，”int”）（2，”a”）（5，”,”）（2，”b”）（5，”;”）（2，”a”）（4，”=”）（3，”10”）（5，”;”）（2，”b”）（4，”=”）（2，”a”）（4，”+”）（3，”20”）（5，”;”）（5，”}“）注：为右大括号要求（可根据实际情况加以扩充和修改）：识别保留字：if、int、for、while、do、return、break、continue等等，单词种别码为1。
其他的标识符，单词种别码为2。
常数为无符号数，单词种别码为3。
运算符包括：+、-、*、/、=、＞、=、＜=、!=；
单词种别码为4。
分隔符包括：“，”“；
”“（”“）”“{”“}”等等，单词种别码为5。
（四） 程序思路（仅供参考）：0. 定义部分：定义常量、变量、数据结构。
1. 初始化：从文件将源程序输入到字符缓冲区中。
2. 取单词前：去掉多余空白。
调用过程GETNB();3. 提取字符组成单词，利用课本P97图4.5转换图构造单词扫描过程SCAN()，需要根据实际情况加以修改。
4. 判断单词的种别码，调用过程LOOKUP();5. 显示（导出）结果。

USACO全部的测试数据，历年比赛加USACO网站测试数据只要1积分

CAE，CNN，NN，SAE等等matlab版深度学习算法合集，以及相关测试数据，拿到就能直接用。

可以实现icp(iterativeclosestpoint)的演算法，但需要安装openCVlibrary.

NOIP95-07提高组试题及测试数据

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。