elm回归及分类：ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。
2004年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。
传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。
极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。

当MATLAB中运行出来的图细节不够明显时，可以采用该函数进行局部放大，只需把该函数复制到对应的文件里，然后再命令行窗口输入magnify指令即可

通过带状自适应建模和正则化利用非局部相似性进行图像降噪

这是高电压技术课程中关于气隙局部放电的simulink仿真，验证了气隙不同（仿真中即为电阻参数不同）将会导致不同的放电效果

局部放电模式识别特征量提取方法研究与特征量相关性分析

将遗传算法和聚类算法有效结合，充分发挥遗传算法的全局寻优能力和聚类算法的局部搜索能力，可以更好地提高聚类质量。

无论您刚接触电脑还是一个有经验的程序员，本书都将有助您学习使用Python语言。
目录表前言本书的读者本书的由来本书目前的状况官方网站约定条款欢迎给我反馈值得思考的一些东西1.介绍简介Python的特色概括为什么不使用Perl？程序员的话2.安装PythonLinux和BSD用户Windows®用户概括3.最初的步骤简介使用带提示符的解释器挑选一个编辑器使用源文件输出它如何工作可执行的Python程序获取帮助概括4.基本概念字面意义上的常量数字符串变量标识符的命名数据类型对象输出它如何工作逻辑行与物理行缩进概括5.运算符与表达式简介运算符运算符优先级计算顺序结合规律表达式使用表达式概括6.控制流简介if语句使用if语句它如何工作while语句使用while语句for循环使用for语句break语句使用break语句continue语句使用continue语句概括7.函数简介定义函数函数形参使用函数形参局部变量使用局部变量使用global语句默认参数值使用默认参数值关键参数使用关键参数return语句使用字面意义上的语句DocStrings使用DocStrings概括8.模块简介使用sys模块字节编译的.pyc文件from..import语句模块的__name__使用模块的__name__制造你自己的模块创建你自己的模块from..importdir()函数使用dir函数概括9.数据结构简介列表对象与类的快速入门使用列表元组使用元组元组与打印语句字典使用字典序列使用序列引用对象与引用更多字符串的内容字符串的方法概括10.解决问题——编写一个Python脚本问题解决方案版本一版本二版本三版本四进一步优化软件开发过程概括11.面向对象的编程简介self类创建一个类对象的方法使用对象的方法__init__方法使用__init__方法类与对象的变量使用类与对象的变量继承使用继承概括12.输入/输出文件使用文件储存器储存与取储存概括13.异常错误try..except处理异常引发异常如何引发异常try..finally使用finally概括14.Python标准库简介sys模块命令行参数更多sys的内容os模块概括15.更多Python的内容特殊的方法单语句块列表综合使用列表综合在函数中接收元组和列表lambda形式使用lambda形式exec和eval语句assert语句repr函数概括16.接下来学习什么？

本文作者@jetpv，从数据的角度来看待运营，其实运营就是运筹和经营的组合。
运筹是提供最优的解决方案，高效计算和分析是重点，在游戏运营的过程中，这点尤为突出，比如我们对于某一个功能，玩法去做A/Btest。
这就是一种典型的最优方案提取，在局部一系列问题的不断解决中，不断优化游戏的品质。
因此这个层级上我们要去钻取数据，通过对具体数据的计算、分析，找到最佳解决方案。
做为经营而言，其实更多的时候是从宏观大局上来了解整体产品的质量，对于游戏开发者或者企业管理者而言，是否要继续为这款游戏继

python-flask框架，实时监控本地系统的cpu、内存使用率，用psutil获得系统进程信息，flaskweb框架，ajax局部刷新获得数据，echarts图表显示，sqlalchemy连接mysql数据库，只要把数据库连接换成自己的就可以用了

为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。
该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。
这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。
将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。
结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。

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。