为了说明训练过程，本示例将训练SegNet，一种用于图像语义分割的卷积神经网络(CNN)。
用于语义分割的其他类型网络包括全卷积网络(FCN)和U-Net。
以下所示训练过程也可应用于这些网络。
本示例使用来自剑桥大学的CamVid数据集展开训练。
此数据集是包含驾驶时所获得的街道级视图的图像集合。
该数据集为32种语义类提供了像素级标签，包括车辆、行人和道路。
本示例创建了SegNet网络，其权重从VGG-16网络初始化。
要获取VGG-16，请安装NeuralNetworkToolbox?ModelforVGG-16Network：安装完成后，运行以下代码以验证是否安装正确。
此外，请下载预训练版SegN

yoloV4网络下的COCO数据集预训练权重文件，正确率很高，可以作为迁移学习的先导权重文件，可以省去很多的训练事件。

华中科技大学汇编实验源代码及实验报告2.1任务1.《80X86汇编语言程序设计》教材中P31的1.14题。
要求：(1)直接在TD中输入指令，完成两个数的求和、求差的功能。
求和/差后的结果放在(AH)中。
(2)请事先指出执行指令后(AH)、标志位SF、OF、CF、ZF的内容。
(3)记录上机执行后的结果，与（2）中对应的内容比较。
(4)求差运算中，若将A、B视为有符号数，且A＞B,标志位有何特点？若将A、B视为无符号数，且A＞B,标志位又有何特点？2.2任务2.《80X86汇编语言程序设计》教材中P45的2.3题。
要求：(1)分别记录执行到“MOVCX，10”和“INT21H”之前的(BX),(BP),(SI),(DI)各是多少。
(2)记录程序执行到退出之前数据段开始40个字节的内容，指出程序运行结果是否与设想的一致。
(3)在标号LOPA前加上一段程序，实现新的功能：先显示提示信息“Pressanykeytobegin!”,然后，在按了一个键之后继续执行LOPA处的程序。
2.3任务3.《80X86汇编语言程序设计》教材中P45的2.4题的改写。
要求：(1)实现的功能不变，对数据段中变量访问时所用到的寻址方式中的寄存器改成32位寄存器。
(2)内存单元中数据的访问采用变址寻址方式。
(3)记录程序执行到退出之前数据段开始40个字节的内容，检查程序运行结果是否与设想的一致。
(4)在TD代码窗口中观察并记录机器指令代码在内存中的存放形式，并与TD中提供的反汇编语句及自己编写的源程序语句进行对照，也与任务2做对比。
（相似语句记录一条即可，重点理解机器码与汇编语句的对应关系，尤其注意操作数寻址方式的形式）。
（5）观察连续存放的二进制串在反汇编成汇编语言语句时，从不同字节位置开始反汇编，结果怎样？理解IP/EIP指明指令起始位置的重要性。
2.4设计实现一个学生成绩查询的程序。
1、实验背景在以BUF为首址的字节数据存储区中，存放着n个学生的课程成绩表（百分制），每个学生的相关信息包括：姓名（占10个字节，结束符为数值0），语文成绩（1个字节），数学成绩（1个字节），英语成绩（1个字节），平均成绩（1个字节）。
2、功能一：提示并输入待查询成绩的学生姓名（1）使用9号DOS系统功能调用，提示用户输入学生姓名。
（2）使用10号DOS系统功能调用，输入学生姓名。
输入的姓名字符串放在以in_name为首址的存储区中。
（3）若只是输入了回车，则回到“(1)”处重新提示与输入；
若仅仅输入字符q，则程序退出,否则，准备进入下一步处理。
3、功能二：以学生姓名查询有无该学生（1）使用循环程序结构，在成绩表中查找该学生。
（2）若未找到，就提示用户该学生不存在，并回到“功能一（1）”的位置，提示并重新输入姓名。
（3）若找到，则将该学生课程成绩表的起始偏移地址保存到POIN字变量中。
4、功能三：计算所有学生的平均成绩使用算数运算相关指令计算并保存每一个学生的平均成绩。
平均成绩计算公式：(A*2+B+C/2)/3.5，即将语文成绩A乘以权重2、英语成绩C除以权重2后，与数学成绩B一起求和，再计算该生的平均成绩。
要求避免溢出。
5、功能四：将功能二查到的学生的平均成绩进行等级判断，并显示判断结果。
（1）平均成绩等级显示方式：若平均成绩大于等于90分，显示“A”；
大于等于80分，显示“B”；
大于等于70分，显示“C”；
大于等于60分，显示“D”；
小于60分，显示“F”。
提示：使用分支程序结构，采用2号DOS系统功能调用显示结果。
（2）使用转移指令回到“功能一（1）”处（提示并输入姓名）

实现文本分类的主要包括几个步骤文本分词处理，特征选择，特征权重计算，文本特征向量表示，基于训练文本的特征向量数据训练SVM模型，对于测试集进行特征向量表示代入训练得到的svm模型中进行预测分类，达到93%的准确率

各个飞机由于其飞行情况，乘坐旅客类型，重要程度，旅客对航班延误的耐受度的不同，从而对航班延误的敏感性不同。
即有一些航班非常重要，一旦延误一点时间就会造成巨大损失，有一些航班则不那么重要，就算延误一点时间也无伤大雅。
由于现有的飞行空间有限，可以通过调整各个航班飞机的起飞次序可以使得航班延误造成的损失（时间和经济）最少。
很显然这是可以通过数学上的最优化模型来进行优化，而这种优化很大程度上是对航班起飞计划的优化而很少对硬件设施进行优化，所以花费的成本较低，但产生的效果较好（运输延误和起飞延误的权重相差不大）。
所以我们主要考虑对流量控制进行优化。

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matlab开发-2加权多项式拟合与估值。
两个脚本：polyFitWeighted2用权重拟合二维数据，polyVal2计算二维多项式

空间距离权重矩阵，用于使用空间计量模型中的权重矩阵。

熵权法是一种客观赋权方法。
在具体使用过程中，熵权法根据各指标的变异程度，利用信息熵计算出各指标的熵权，再通过熵权对各指标的权重进行修正，从而得出较为客观的指标权重。

这是用matlab实现的一个多层感知机，由三个全连接层组成，压缩包中的脚本可直接运行。
运行顺序为：1.data_gen.m(在工作空间生成数据集data.mat，因为压缩包本来已经有数据集了，这一步可以跳过，画出数据集的分布)2.mlp_relu.m(训练网络，会在工作区生成网络权重的参数variable.mat，工作空间已经有这个了，也可以跳过，耗时大概2，3秒，电脑性能决定，画出损失函数变化曲线)3.valuate_variable(测试第二步的网络的性能，画出可视化图形)

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。