机器学习正在彻底改变时髦行业的趋势。
从大到小，每个品牌都在使用机器学习技术，以提高收入，增加客户，并保持领先的趋势。
人们喜欢时髦，他们想知道什么看起来最好，他们如何改善自己的风格，提升自己的个性。

在LTE系统中通常采用多输入、多输出技术，主要原因是它能够使系统的信道容量得到明显提高，通过MIMO技术在LTE的下行链路中就能够实现。
但是，在用终端只安装了一根天线，此时在LTE系统中无法运用传统的MIMO技术。
综上所述，为了大幅度的提升上行链路的容量，必须把几个用户联合起来组成虚拟MIMO。
用户配对算法功能的高低直接影响着虚拟MIMO系统的功能。
本文主要对LTE系统中的虚拟MIMO用户配对算法进行研究。
本文主要做了如下工作：首先研究了LET系统上行虚拟MIMO系统的模型，重点介绍了该系统的主要技术。
接着对常用的几种类型的用户配对算法进行了分析，并利用软件对它们做了仿真。
在此基础上提出一种基于正交缺陷度的用户配对算法的新型配对算法。
为了简化计算，进一步提出一种次优的基于正交缺陷度的用户配对算法。
最后对本文所涉及的几种配对算法进行仿真分析，通过比较仿真结果可以发现，与传统的算法相比，基于正交缺陷度的用户配对算法在功能上得到较大的提升，而次优的基于正交缺陷度的用户配对算法虽然功能不及前者，但其计算简便，应用前景光明。

作为国内最大的OTA公司，携程为数以亿计的海内外用户提供优质的旅游产品及服务。
2014年底携程技术中心的框架、系统和运维团队共同启动了架构改造项目，历时2年，涉及所有业务线。
本文回顾了携程在整个技术架构改造过程中的一些实践和收获。
随着携程业务量迅速增长、业务变化越来越敏捷，对于应用交付的效率也提出了更高的要求。
根据统计，截止2014年底携程总应用数在5000个左右，平均每周约有3000次以上的发布需求。
所以作为整体交付环节中极为重要的一环，应用的部署和发布是提高交付效率的关键，然而携程原来的发布系统Croller却成为了障碍交付效率提升的一大瓶颈。
【关于携程火车发布】具体来说，携程Crolle

作为国内最大的OTA公司，携程为数以亿计的海内外用户提供优质的旅游产品及服务。
2014年底携程技术中心的框架、系统和运维团队共同启动了架构改造项目，历时2年，涉及所有业务线。
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随着携程业务量迅速增长、业务变化越来越敏捷，对于应用交付的效率也提出了更高的要求。
根据统计，截止2014年底携程总应用数在5000个左右，平均每周约有3000次以上的发布需求。
所以作为整体交付环节中极为重要的一环，应用的部署和发布是提高交付效率的关键，然而携程原来的发布系统Croller却成为了障碍交付效率提升的一大瓶颈。
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人群管理员语言|项目介绍人群管理是一个后台权限管理系统脚手架，集成了rbac权限管理，消息推送，邮件发送，任务调度，代码生成，elfinder文件管理等常用功能，系统内部各个业务按照模块划分，前台使用H+模板。
一个java新人容易上手，学习之后能够快速整合企业开发的指导项目主要特性项目按功能分解，提升开发，测试效率支持统一输出异常，避免繁琐的判断支持后台消息推送集成elfinder进行文件管理支持数据字典，系统参数配置支持邮件发送，采用activeMQ异步解耦支持在线用户监控，登出等操作支持redis/ehcache切换使用支持ip2region本地化支持多数据源操作前端支持ajax下载文件，js代码简约，清晰，避免过多封装技术选型初步核心框架：春天控制层框架：SpringMVC权限控制：Shiro消息中间件：activeMQ消息推送：W

《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

泛目录站群零碎，免授权，快速提升网站收录和网站权重

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2015年上半年，Pinterest的工程师进行了一次实验，借此将移动Web首页的页面加载功能提升了60%，同时移动注册转化率提升了40%。
然而该实验使用了一种极为烦琐的解决方案，用到了大量“抄近道”的方法，例如提供预先生成的HTML页面，而没有使用内部模版渲染引擎或其他通用资源（JS、CSS）。
为了将实验学到的经验实用化，整个前端引擎、所有页面模版，以及通用元素都必须重写。
这是一项繁重的工作，为此我们首先需要构建一个强壮的指标，对整个系统各方面的实现进度进行追踪。
本文中我们将介绍提高Pinterest页面功能的具体方法，以及这种方法如何在2016年帮助我们实现了用户数量的最大化增长。
首先我们

1、提升八倍音效：不改音响提升六倍音质、八倍音质、六倍音效、八倍音效；
内置360度环绕音效、3D环绕音效、8D超重低音、虚拟dts音效、头顶音效、网传音效等。
2、2.0转5.1环绕声：普通2.0立体声音乐转5.1环绕声功能，支持转为5.1dts、mlp、wav、flac等19种音乐格式，可独立调整5.1声道音量大小，内置声场风格、人声风格、低音风格、增强风格等。
3、自定义音乐效果：非常简单的实现自定义音乐效果，包括声场、高中低音、人声、声音远近、发音位置、声音速度、声音相位、3D延迟、、音量、空间、均衡器等调整项目。
4、制造音乐碟片：一键傻瓜式制造cd、dtscd、dtsaudiodvd、wavaudiodvd、ac3audiodvd、DVDAudio（mlp）、DVDAudio（wav）、DVDAudio（dff）、MTVDVD等数十种无损音乐碟片，支持2.0、5.1等所有音乐格式，其中cd、dtscd碟片可显示歌手、歌名，dvd音乐碟片可制造为纯音乐模式、图片背景模式、视频模式。
5、制造U盘音乐：一键傻瓜式制造数十种音频格式的U盘音乐，可破解奥迪、途锐等车型原车无法U盘播放无损音乐问题（包括dts音乐也可U盘播放）。
6、制造MTV视频音乐：一键批量封装dts、wav、mp3、aac、mp4、avi、mkv、mpg视频MTV音乐，方便U盘播放视频音乐。
7、转换音乐格式：支持所有音频格式批量转换，特别是支持dts、mlp等格式批量转换，可设置码率、采样率、位数、声道数等各种高级参数。
8、音乐工具：智能切割或分割音乐（无需人工确定时间点，智能分析，独家技术）、添加音乐广告（可嵌入音频、文字、图片、歌词到音乐文件中）、音乐合并、音轨抽取、人声提取、伴奏提取、播放列表、音乐标签、EQ均衡器数十项超级音乐工具。

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。