优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
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也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
2022/10/9 15:27:37
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引见了现代数值分析中的重要概念与方法，包括线性和非线性方程与方程组的求解、数值微分和积分、插值、小二乘、常微分方程与偏微分方程的求解、特征值与奇异值的计算、随机数与压缩方法，以及优化技术。
全书穿插引见了收敛、复杂度、条件、压缩和正交这5个数值分析中重要的概念。
本书内容广泛,实例丰富,可作为自然科学、工程技术、计算机科学、数学、金融等专业人员进行教学和研究的参考书。
全书穿插引见了收敛、复杂度、条件、压缩和正交这5个数值分析中重要的概念。
本书内容广泛,实例丰富,可作为自然科学、工程技术、计算机科学、数学、金融等专业人员进行教学和研究的参考书。
2017/9/2 8:57:18
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模糊c均值（FCM）聚类算法已广泛应用于许多医学图像分割中。
但是，由于不考虑空间信息，因而常规的标准FCM算法对噪声敏感。
为了克服上述问题，提出了一种新颖的改进的FCM算法（以后称为FCM-AWA）用于图像分割。
该算法是通过修改常规FCM算法中的目标函数，即通过将空间邻域信息合并到标准FCM算法中来实现的。
给出了自适应加权平均（AWA）滤波器以指示相邻像素对中心像素的空间影响。
在实施加权平均图像时，通过预定义的非线性函数自动确定控制模板（邻居寡妇）的参数（加权系数）。
该算法既适用于人工合成图像，又适用于真实图像。
此外，使用基于算法的分割方法对牙菌斑进行了定量分析。
实验结果表明，与标准FCM算法和另一种FCM算法（由Ahmed提出）相比，该算法对噪声的鲁棒性更高。
此外，使用所提出的方法对牙菌斑进行定量的结果表明，FCM-AWA提供了一种定量，客观和有效的牙菌斑分析方法，具有广阔的前景。
但是，由于不考虑空间信息，因而常规的标准FCM算法对噪声敏感。
为了克服上述问题，提出了一种新颖的改进的FCM算法（以后称为FCM-AWA）用于图像分割。
该算法是通过修改常规FCM算法中的目标函数，即通过将空间邻域信息合并到标准FCM算法中来实现的。
给出了自适应加权平均（AWA）滤波器以指示相邻像素对中心像素的空间影响。
在实施加权平均图像时，通过预定义的非线性函数自动确定控制模板（邻居寡妇）的参数（加权系数）。
该算法既适用于人工合成图像，又适用于真实图像。
此外，使用基于算法的分割方法对牙菌斑进行了定量分析。
实验结果表明，与标准FCM算法和另一种FCM算法（由Ahmed提出）相比，该算法对噪声的鲁棒性更高。
此外，使用所提出的方法对牙菌斑进行定量的结果表明，FCM-AWA提供了一种定量，客观和有效的牙菌斑分析方法，具有广阔的前景。
2015/7/18 7:39:45
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文章介绍了动态系统仿真软件SystemView.并借助软件对GMSK的调制系统在一般的数据率情况下的功率谱密度，抗噪声功能，以及误码率进行仿真分析。
从而加深了对通信原理理论的理解. 随着信息技术的发展，动态系统仿真技术逐步引入到通信类课程教学中。
利用动态系统仿真软件对复杂高功能的通信系统进行仿真分析教学，使学生更直观的理解和掌握这些技术，产生事半功倍的教学效果。
本文通过一个基于SystemView对GMSK分析的完整实例进行探讨和研究，同时给出具体的分析结果。
如何使用SystemView进行GMSK系统仿真 Elanix公司的SystemView是一个完整的动态系统设计、仿真和分析的可视化环境。
利用SystemView可以构造各种复杂的模拟、数字、数模混合系统和各种多速率系统。
可用于各种线性或非线性控制系统的设计和仿真。
SystemView的最大特点是软件仿真与硬件实现的对应关系非常密切。
整个仿真软件系统由信号源、器件库和分析工具构成。
用户在进行系统设计时，只需从SystemView配置的器件库中调出相关器件并进行参数设置，完成器件间的连线，然后运行仿真操作，最终以时域波形、眼图、功率谱等形式给出系统的仿真分析结果.
从而加深了对通信原理理论的理解. 随着信息技术的发展，动态系统仿真技术逐步引入到通信类课程教学中。
利用动态系统仿真软件对复杂高功能的通信系统进行仿真分析教学，使学生更直观的理解和掌握这些技术，产生事半功倍的教学效果。
本文通过一个基于SystemView对GMSK分析的完整实例进行探讨和研究，同时给出具体的分析结果。
如何使用SystemView进行GMSK系统仿真 Elanix公司的SystemView是一个完整的动态系统设计、仿真和分析的可视化环境。
利用SystemView可以构造各种复杂的模拟、数字、数模混合系统和各种多速率系统。
可用于各种线性或非线性控制系统的设计和仿真。
SystemView的最大特点是软件仿真与硬件实现的对应关系非常密切。
整个仿真软件系统由信号源、器件库和分析工具构成。
用户在进行系统设计时，只需从SystemView配置的器件库中调出相关器件并进行参数设置，完成器件间的连线，然后运行仿真操作，最终以时域波形、眼图、功率谱等形式给出系统的仿真分析结果.
2022/9/28 11:00:24
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文章介绍了动态系统仿真软件SystemView.并借助软件对GMSK的调制系统在一般的数据率情况下的功率谱密度，抗噪声功能，以及误码率进行仿真分析。
从而加深了对通信原理理论的理解. 随着信息技术的发展，动态系统仿真技术逐步引入到通信类课程教学中。
利用动态系统仿真软件对复杂高功能的通信系统进行仿真分析教学，使学生更直观的理解和掌握这些技术，产生事半功倍的教学效果。
本文通过一个基于SystemView对GMSK分析的完整实例进行探讨和研究，同时给出具体的分析结果。
如何使用SystemView进行GMSK系统仿真 Elanix公司的SystemView是一个完整的动态系统设计、仿真和分析的可视化环境。
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可用于各种线性或非线性控制系统的设计和仿真。
SystemView的最大特点是软件仿真与硬件实现的对应关系非常密切。
整个仿真软件系统由信号源、器件库和分析工具构成。
用户在进行系统设计时，只需从SystemView配置的器件库中调出相关器件并进行参数设置，完成器件间的连线，然后运行仿真操作，最终以时域波形、眼图、功率谱等形式给出系统的仿真分析结果.
从而加深了对通信原理理论的理解. 随着信息技术的发展，动态系统仿真技术逐步引入到通信类课程教学中。
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本文通过一个基于SystemView对GMSK分析的完整实例进行探讨和研究，同时给出具体的分析结果。
如何使用SystemView进行GMSK系统仿真 Elanix公司的SystemView是一个完整的动态系统设计、仿真和分析的可视化环境。
利用SystemView可以构造各种复杂的模拟、数字、数模混合系统和各种多速率系统。
可用于各种线性或非线性控制系统的设计和仿真。
SystemView的最大特点是软件仿真与硬件实现的对应关系非常密切。
整个仿真软件系统由信号源、器件库和分析工具构成。
用户在进行系统设计时，只需从SystemView配置的器件库中调出相关器件并进行参数设置，完成器件间的连线，然后运行仿真操作，最终以时域波形、眼图、功率谱等形式给出系统的仿真分析结果.
2022/9/28 10:58:14
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由SimonHaykin著，郑宝玉等译、电子工业出版社出版。
其中详细引见了各种线性自适应滤波器和基于多层感知器的非线性自适应滤波器的原理与方法。
特别清晰，十分难得的好书，全面讲述了各种自适应滤波算法
其中详细引见了各种线性自适应滤波器和基于多层感知器的非线性自适应滤波器的原理与方法。
特别清晰，十分难得的好书，全面讲述了各种自适应滤波算法
2016/4/24 15:34:27
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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。
2024-04-09 15:03
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