《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

深度卷积神经网络在各类计算机视觉使用中取得了显著的成功，语义分割也不例外。
DeepLab-v3是由谷歌开发的语义分割网络

游戏引擎和界面的结合，付论文讲述思想，清楚明白，合适初学者。
人工智能，AI级别选择。
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尚硅谷周阳老师mysql高级+尚硅谷springcloud思想导图.mmap

跳过思想火炬Skip-Thoughts.torch是到Pytorch和Torch7的轻量级移植，它们是经过移植。
对火炬的跳过考虑跳过火炬7

你很恬静，在内心深处寻求自己的思想空间，你渴望像成人一样做自己想做的事情，给人以“深藏不露”的感觉。
学习上比较认真，只需你下定决心，你的成绩就会突飞猛进。
愿你在新的一年中能坚定目标，勤奋执着地追求成功，让自己的生命之树结出累累硕果。
你每天都能认真学习，用自己的辛勤努力换来理想的成绩。
虽然时时能体会到学习的艰辛，但是你总是能勇敢地迎接挑战，努力让自己做得更好。
希望在新的学期中，你能调整学习方法，争取成绩进步。

这个程序使用MATLABR2011b仿真，思想源于参考文献。
次要包括5个程序：wave_ehc_zxp_test、wave_ehc_zpx、wave_zpx、xiaobo_zengqiang、xiaobo_zengqiang1。
其中：wave_ehc_zpx是主程序wave_ehc_zpx_test是主程序的测试程序（程序中的图片读取的地方需要改动）其他均为程序中的子程序

算法设计实验报告，包括：蛮力法、分治法和减治法求最大子段和问题各自的基本思想、时间复杂度分析，C++实现代码，三种算法运转时间的比较，运转截图，实验心得。

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大数据时代：生活,工作与思想的大变革Vitkor.Big.Data.A.Revolution.That.Will.Transform.How.We.Live.Work.and.Think.2013.epub以及epub阅读器，包含中英文两个版

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。