使用户可以基于服务器进行影像和大数据的分析处理，以及物联网实时数据的持续接入和处理，并在各种终端（桌面、Web、移动设备）访问地图和使用；
含有最新版ArcGIS10.8版本的ArcGIS_Server_Windows、ArcGISPortal_for_ArcGIS_Windows、ArcGISWeb_Adaptor_Java_Windows、ArcGISWeb_Adaptor_for_Microsoft_IIS、ArcGISArcGIS_DataStore_Windows四件套全套软件安装包。

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P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的数据预测--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SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章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16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17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30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

seoulouba_admin构建设置#installdependencies$yarninstall#servewithhotreloadatlocalhost:3000$yarndev#buildforproductionandlaunchserver$yarnbuild$yarnstart#generatestaticproject$yarngenerate有关工作原理的详细阐明，请查看。
公众用户达索尔·科利（DasolColley）

自顺应滤波算法与实现(第四版)，英文版，PauloS.R.Diniz，2013

程序是基于STM32F407的任意波形发生器，可以通过STM32自带的DAC实现生成任意需要的波形，目前本人测试过正弦波和三角波没有问题，波形的时序是通过定时器出发来控制的，先通过函数生成对应的波形点图，然后通过定时器定时触发来控制输出波形的频率，以此来实现任意波形的发生！程序用到了DMADACTimer程序运行时CPU时间占用很少适合嵌入大工程里面使用！

作者：ProfessorKwang-ChengChen，ProfessorRamjeePrasad出书：Wiley2009目录Prefacexi1WirelessCommunications11.1WirelessCommunicationsSystems11.2OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing(OFDM)31.2.1OFDMConcepts41.2.2MathematicalModelofOFDMSystem51.2.3OFDMDesignIssues91.2.4OFDMA211.3MIMO241.3.1Space-TimeCodes241.3.2SpatialMultiplexingUsingAdaptiveMultipleAntennaTechniques271.3.3Open-loopMIMOSolutions271.3.4Closed-loopMIMOSolutions291.3.5MIMOReceiverStructure311.4Multi-userDetection(MUD)341.4.1Multi-user(CDMA)Receiver341.4.2SuboptimumDS/CDMAReceivers37References402SoftwareDefinedRadio412.1SoftwareDefinedRadioArchitecture412.2DigitalSignalProcessorandSDRBasebandArchitecture432.3ReconfigurableWirelessCommunicationSystems462.3.1UnifiedCommunicationAlgorithm462.3.2ReconfigurableOFDMImplementation472.3.3ReconfigurableOFDMandCDMA472.4DigitalRadioProcessing482.4.1ConventionalRF482.4.2DigitalRadioProcessing(DRP)BasedSystemArchitecture52References583WirelessNetworks593.1MultipleAccessCommunicationsandALOHA603.1.1ALOHASystemsandSlottedMultipleAccess613.1.2SlottedALOHA613.1.3StabilisedSlottedALOHA643.1.4ApproximateDelayAnalysis653.1.5UnslottedALOHA663.2SplittingAlgorithms663.2.1TreeAlgorithms673.2.2FCFSSplittingAlgorithm683.2.3AnalysisofFCFSSplittingAlgorithm693.3CarrierSensing713.3.1CSMASlottedALOHA713.3.2SlottedCSMA763.3.3CarrierSenseMultipleAccesswithCollisionDetection(CSMA/CD)793.4Routing823.4.1FloodingandBroadcasting833.4.2ShortestPathRouting833.4.3OptimalRouting833.4.4HotPotato(Reflection)Routing843.4.5Cut-throughRouting843.4.6InterconnectedNetworkRouting843.4.7ShortestPathRoutingAlgorithms843.5FlowControl893.5.1WindowFlowControl893.5.2RateControlSchemes913.5.3QueuingAnalysisoftheLeakyBucketScheme9

Progra妹妹ingElixir1.6Functional|＞Concurrent|＞Pragmatic|＞FunbyDaveThomasPages:410Published:2018-05-16Release:P1.0(2018-05-17)ISBN:978-1-68050-299-2ThisbookistheintroductiontoElixirforexperiencedprogra妹妹ers,completelyupdatedforElixir1.6andbeyond.Explorefunctionalprogra妹妹ingwithouttheacademicovertones(tellmeaboutmonadsjustonemoretime).Createconcurrentapplications,butgetthemrightwithoutallthelockingandconsistencyheadaches.MeetElixir,amodern,functional,concurrentlanguagebuiltontherock-solidErlangVM.Elixir’spragmaticsyntaxandbuilt-insupportformetaprogra妹妹ingwillmakeyouproductiveandkeepyouinterestedforthelonghaul.MaybethetimeisrightfortheNextBigThing.Maybeit’sElixir.

OMGF|在本地托管Google字体OMGF自动在本地缓存主题/插件使用的Google字体。
无需配置（或大脑）！描述通过Google服务使用字体怎么可能会违反GDPR？事实是，当用户的浏览器请求字体时，其IP由Google记录并用于分析。
—Lifehacker利用OMGF，以100％符合GDPR的方式利用浏览器缓存，最小化DNS请求并为您的Google字体提供服务！OMGF在编写时会考虑功能和用户友好性。
它使用GoogleFontsHelperAPI自动缓存主题和插件使用的字体，以最小化DNS请求并加快WordPress网站的速度。
它是如何工作的？安装插件后，OMGF会在后台静默运行，并捕获对fonts.googleapis.com或fonts.gstatic.com的所有请求。
首次加载网页时，它将这些请求重新路由到其自己的DownloadAPI，并将字体复制到您的服务器上。
然后，它将为您的字体生成样式表，包括EOT，TTF，WOFF和WOFF2格式，以确保最大的跨浏览器兼容性！下载字体并生成样式表后，它将指向fonts.googlea

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。