[神经·模糊·预测控制及其MATLAB实现（第4版）][李国勇,杨丽娟][电子教案(PPT版本)]

应用matlab编写数据外推方法，给出曲线外推在电力负荷短期预测应用实例。

在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。
本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。
参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘，组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率，评估所提交的预测算法。

贝叶斯应用：网络评论预测食品安全案例测试集及源码：数据为2019CCF大数据与计算智能大赛提供的10000条对O2O店铺的评论文本训练数据，分为与食品安全有关和与食品安全无关两个类别。
需要根据训练集构造文本分类模型，预测2000条测试集中的评论是否与食品安全有关。

【TIDM365原版PCB_SCH】是一个与TexasInstruments（TI）的DM365芯片相关的项目，该项目包含的是原始的PCB（印制电路板）设计和SCH（电路原理图）文件。
这个设计是基于OrCAD软件进行的，这是一款广泛用于电子设计自动化（EDA）的专业工具，用于电路设计、仿真、布局和布线。
DM365是TI公司推出的一款基于DaVinci技术的数字媒体处理器，主要应用于高清视频处理和图像处理应用。
它集成了高性能的视频处理器和ARM9CPU，可以处理复杂的多媒体任务，如视频编码、解码、缩放、色彩转换等。
在开发基于DM365的产品时，理解其PCB和SCH设计至关重要，因为它们直接影响到系统的性能、可靠性和成本。
在OrCADDSN文件中，我们可以找到以下关键知识点：1.**电路原理图设计**：EVMDM365_Orcad_RevC.DSN是OrCAD的电路原理图文件，它包含了所有组件的电气连接关系。
工程师可以通过这个文件查看和分析DM365如何与其他组件交互，如电源管理、存储器、接口芯片等。
每个元件都用符号表示，并通过导线连接，展示信号流和电源路径。
2.**元器件库**：OrCAD提供了丰富的元器件库，包括了DM365在内的各种芯片及其引脚定义。
理解这些元器件的特性对于正确设计电路至关重要。
3.**信号完整性**：在设计PCB时，必须考虑信号完整性和电源完整性。
DM365的高速数据传输需要确保信号质量不受损失，这就需要精心设计PCB布线，避免串扰、反射等问题。
4.**热管理**：由于DM365在运行时可能会产生大量热量，所以PCB设计中会涉及到散热解决方案，比如使用散热片或热管，确保芯片不会过热。
5.**电源分配网络(PDN)**：强大的PDN设计能够提供稳定、低噪声的电源，对DM365这样的高性能处理器来说尤其重要。
PDN设计需要考虑电源层的布局、去耦电容的配置以及电源轨的分割。
6.**布局与布线**：OrCAD支持自动和手动布局布线，DM365的PCB设计需要考虑信号的敏感性，合理安排高频和低频元件的位置，优化布线路径以减少干扰。
7.**版本控制**：“RevC”可能表示这是设计的第三版，意味着可能经过了多次迭代和改进，每次修订可能解决了上一版存在的问题或者加入了新的功能。
8.**设计规则检查(DRC)**：在PCB设计完成后，OrCAD会执行DRC检查，确保设计符合制造工艺和电气规则，避免潜在的设计错误。
9.**仿真与验证**：OrCAD支持电路模拟和PCB设计前后的仿真，帮助工程师在制造之前预测并解决可能出现的问题。
这份"TIDM365原版PCB_SCH"资源对于开发者来说是一份宝贵的参考资料，它涵盖了从电路设计到物理实现的全过程，有助于深入理解DM365系统的工作原理和优化设计。

1、资源内容地址：https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/1430861112、代码特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用，不会出现数据造假问题3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！3、课程引用:经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理本文档是关于全国各县域城镇、农村居民收入数据的详细记录，涵盖了2000年至2022年的数据。
这些数据经过精心整理，来源于权威机构，保证了数据的准确性，可以用于学术研究和实证分析，尤其适合撰写经济学、地理学、城市规划、公共政策、社会学和商业管理等相关领域的学术论文。
数据内容真实可靠，避免了数据造假的问题，提高了研究的质量和可信度。
由于数据涉及范围广、时间跨度长，因此对大学生、本科生和研究生等学术研究人员而言，是一个难得的参考资料。
无论是初学者还是有经验的研究者，都容易上手使用。
这份数据可以作为毕业设计的一部分，为课程研究提供丰富的实证素材，同时也适合商业管理等专业的学生在规划和分析城市发展时参考。
数据以压缩包形式提供，便于下载和分发。
用户可以根据需要直接引用这些数据，进行比较分析，探索城镇与农村居民收入的差异，研究经济发展的不平衡性，以及城乡关系等重要议题。
通过这些数据的分析，能够为政策制定者提供决策支持，帮助他们更好地理解和解决城乡发展中的经济问题。
此外，这些数据还能够为地理学研究人员提供详细的地理分布信息，帮助他们分析不同县域的经济发展情况。
城市规划者可以利用这些数据来评估和预测城镇的发展趋势，为城市规划和管理提供科学依据。
社会学者可以通过这些数据深入研究社会结构和社会变迁，增进对社会发展动态的理解。
这份数据集为多学科领域提供了宝贵的第一手资料，有助于深入探讨和理解中国县域城镇和农村居民收入的动态变化，对中国的社会经济发展具有重要的参考价值。

广义预测控制的MATLAB程序

“华为杯华为杯”第十七届中国研究生第十七届中国研究生数学建模竞赛数学建模竞赛E题论文，论文标题：探索大雾演化规律，预测大雾变化趋势

标题中的"NACA2412"指的是一个特定的机翼剖面形状，它属于NACA（美国国家航空咨询委员会）四数字系列。
这个系列的剖面设计是根据四个数字来定义的，其中前两个数字表示机翼厚度的最大百分比在离前缘一定距离处达到，后两个数字表示该最大厚度位置到前缘的距离占整个弦长的百分比。
NACA2412意味着在20%弦长的位置，机翼厚度达到最大，为4%的弦长。
描述中提到的"弦上的涡流分离"是指在飞行中，气流在经过机翼表面时，由于机翼的形状和攻角，会在某些点上产生涡旋分离。
这通常发生在升力降低、阻力增加的不利情况下，例如在大攻角或高速流动时。
涡流分离会导致效率下降，因为它增加了空气流动的不稳定性，并且可能导致噪声和振动。
"Abbott&VonDoenhoff"和"Kuethe&Chow"是两位著名的航空工程师，他们对翼型性能进行了广泛的研究并发表了相关文献。
他们的数据被用作计算和验证机翼表面压力分布的标准参考。
比较这些数据有助于确保计算的准确性和可靠性。
在MATLAB环境下，"hw2.m.zip"可能包含一个名为"hw2.m"的MATLAB脚本文件，用于实现对NACA2412翼型的流体力学分析。
MATLAB是一个强大的数值计算工具，可以用于解决复杂的数学问题，包括求解流体动力学方程，如纳维-斯托克斯方程，以预测翼型表面的压力分布。
这个脚本可能包含了以下步骤：1.定义NACA2412翼型的几何参数。
2.使用数值方法（如有限差分或边界元方法）构建翼型的流场模型。
3.应用适当的边界条件，如无滑移条件（机翼表面的气流速度等于零）和远场条件。
4.解决流体力学方程，计算流场的速度和压力分布。
5.对比计算结果与Abbott&VonDoenhoff和Kuethe&Chow的数据，评估模型的准确性。
通过MATLAB编程，用户不仅可以可视化翼型的压力分布，还可以分析涡旋分离的影响，优化设计，提高飞机性能。
这样的工作对于理解和改进飞行器的气动特性至关重要。

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

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。