作者】王永皎，廖建军编著【出版发行】北京市：清华大学出版社【ISBN号】978-7-302-17683-1【页数】493【丛书名】1+1数据库混合开发技术丛书【主题词】C语言-程序设计-关系数据库-数据库管理系统，SQLServer【中图法分类号】TP312TP311.138(工业技术＞自动化技术、计算机技术＞计算技术、计算机技术＞计算机软件＞程序语言、算法语言)【参考文献格式】王永皎，廖建军编著.VisualStudioC#+SQLServer数据库开发与实例.北京市：清华大学出版社【内容提要】本书共11章，第1~8章主要介绍了.NETFramework及MSDN、C#程序设计语言、C#Windows程序设计、C#Web程序设计，在.NET环境下XML使用及CrystalReports技术、ADL.NET核心技术、SQLServer数据库开发技术，第9章和第10章讲解了两个基于C#+SQLServer应用开发实例，分别是人士管理系统和在线会议管理系统，第1...

原创作者是Zouxy,整个笔记在他博客上，为了方便大家保存阅读，我将其整理成了pdf文档，希望大家多多交流。
目录一、概述 2二、背景 5三、人脑视觉机理 8四、关于特征 104.1、特征表示的粒度 104.2、初级（浅层）特征表示 114.3、结构性特征表示 144.4、需要有多少个特征？ 16五、DeepLearning的基本思想 17六、浅层学习（ShallowLearning）和深度学习（DeepLearning） 18七、Deeplearning与NeuralNetwork 20八、Deeplearning训练过程 218.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 218.2、deeplearning训练过程 22九、DeepLearning的常用模型或者方法 239.1、AutoEncoder自动编码器 239.2、SparseCoding稀疏编码 289.3、RestrictedBoltzmannMachine(RBM)限制波尔兹曼机 319.4、DeepBeliefNetworks深信度网络 359.5、ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络 38十、总结与展望 50十一、参考文献和DeepLearning学习资源（持续更新……） 51

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dpkt安装pipinstalldpkt文献资料最近的新闻该DPKT代码库现在支持Python2和Python3感谢@kylekeppler@jonathanslenders@sunhao2014和许多的努力。
鉴于对Python3支持的大量工作，肯定会出现一些皱纹。
如果发现问题，请提交问题旧版/稳定版是dpkt==1.8.8（），如果有任何麻烦，请使用此版本。
关于该代码基于DugSong领导的，现在由扩展的和集进行维护和改进。
执照BSD3句

液体混合装置控制设计报告.doc目录一设计任务及要求2二系统方案设计2三电气控制系统设计3四程序设计3五系统调试4六总结4七附录4八参考文献4液体混合装置控制设计报告一、设计任务及要求（1）设计任务如右图所示：本装置为两种液体混合装置，SL1、SL2、SL3为液面传感器，液体A、B阀门与混合液阀门由电磁阀YV1、YV2、YV3控制，M为搅匀电机。
（2）设计要求①.装置投入运行时，液体A、B阀门关闭，混合液阀门打开20秒将容器放空后关闭。
②.按下起动按钮SB1，装置就开始按下列约定的规律操作：液体A阀门打开，液体A流入容器。
当液面到达SL2时，SL2接通，关闭液体A阀门，打开液体B阀门。
液面到达SL3时，关闭液体B阀门，搅匀电机开始搅匀。
搅匀电机工作1分钟后停止搅动，混合液体阀门打开，开始放出混合液体。
当液面下降到SL1时，SL1由接通变为断开，再过20秒后，容器放空，混合液阀门关闭，开始下一周期。
③.按下停止按钮SB2后，在当前的混合液操作处理完毕后，才停止操作（停在初始状态上）。
④.熟悉各种基本指令，通过本次课程设计熟练掌握PLC编程的技巧，训练应用PLC技术实现一般生产过程控制能力。
二、系统方案设计完成此控制功能需要的元件有：液位传感器SL1、SL2和SL3，YV1，YV2，YV3为电磁阀，M为搅拌机另外还有控制电磁器和电动机的1个交流接触器KM。
所有这些元件的控制都属于数字量控制，可以通过引线与相应的控制系统连接从而达到控制效果。
(1)初始状态容器是空的，各电磁阀门均关闭(YV1=YV2=YV3=OFF)，液体传感器无液时为断开(SL1=SL2=SL3=OFF)，电动M=OFF。
(2)启动操作

指纹识别好由于在ProtelDXP中使用的元件库为集成元件库，所以我在ProtelDXP中使用Protel以前版本的元件库、或自己做元件库、以及在使用从Protel网站下载的元件库时最好将其转换生成为集成元件库后使用

集锦网上的优秀资料整理的哦，老师还表扬了呢。

案例集速读版是对案例集全文的凝练总结，由综述篇、行业实践篇两部分组成。
综述篇介绍了知识图谱相关产业政策、知识图谱标准化现状、知识图谱产业生态体系、知识图谱实践路径；
行业实践篇介绍了智慧电网、智慧能源、智慧金融、智慧医疗、智慧司法、智慧教育、智慧营销、智能制造、智慧交通、智慧运营商、智慧政务、智慧公安、智慧传媒、科技文献等14个领域的33个知识图谱实践案例，从案例背景、案例成效、系统架构、功能/技术亮点、下一步工作计划等方面分别进行了阐述。

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

三角形网格的曲率计算方法，英语文献，技术资料，被SCI收录，如何从三角片直接得到指定点的曲率。

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。