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【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
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36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
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73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
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141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
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153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

C语言编写，密码学实验，得分90+，可参考。
文档为实验报告，可执行程序在我的其他资源中，按需下载。

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ST7789/ST7789V201中景园电子1.3寸IPS-LCD-51(模拟SPI中文显示)02中景园电子1.3寸IPS-LCD(要求大于16KROM的单片机)03中景园电子1.3寸IPS-LCDSTM32F103C8程序04中景园电子1.3寸IPS-LCDSTM32F103RC程序05中景园电子1.3寸IPS-LCDSTM32F103C8程序_旋转90度06中景园电子1.3寸IPS-LCDSTM32F103RC程序_旋转90度图片取模软件(赠送)文字取模软件(赠送)中景园1.3寸240x240IPS显示屏规格书.pdf中景园1.3寸240x240控制芯片手册.pdf中景园1.3寸240x240元件清单.xlsx中景园1.3寸240x240初始化参数.c中景园1.3寸240x240原理图.pdf中景园1.3寸240x240结构图纸.pdf

非常清晰，共14章第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1§1.1测绘学的任务及作用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1§1.2数字测图的发展概况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3§1.3学习数字测图原理与方法的目的和要求⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4第二章测量的基本知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6§2.1地球形状和大小⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6§2.2测量常用坐标系和参考椭球定位⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯8§2.3地图投影和高斯平面直角坐标系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯12§2.4高程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯19§2.5用水平面代替水准面的限度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯20§2.6方位角⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22§2.7地形图的基本知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯24§2.8地形图的分幅与编号⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31第三章测量误差基本知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42§3.1观测误差的分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42§3.2衡量精度的标准⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯45§3.3算术平均值及观测值的中误差⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯48§3.4误差传播定律⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51§3.5加权平均值及其精度评定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯55§3.6间接平差原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯58第四章水准测量和水准仪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62§4.1水准测量原理与方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62§4.2水准仪和水准尺⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯65§4.3水准测量外业施测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯81§4.4水准测量的误差分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯88目录1§4.5水准仪的检验与校正⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯90第五章角度、距离测量与全站仪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯103§5.1角度测量原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯103§5.2经纬仪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯104§5.3角度观测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯115§5.4水平角观测的误差和精度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯123§5.5经纬仪的检验和校正⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯132§5.6距离测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯137§5.7光电测距误差分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯154§5.8光电测距仪的检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯158§5.9全站仪和自动全站仪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯162§5.10三角高程测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯166第六章控制测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯172§6.1控制测量概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯172§6.2导线测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯181§6.3交会测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯195§6.4三角网测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯204§6.5高程控制测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯210§6.6全球定位系统(GPS)在控制测量中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯219第七章碎部测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯226§7.1碎部

学生信息管理系统V6.0：设计一个学生信息管理系统，包括学生成绩信息数据的求和、排序、查找、模糊查找、分类统计、输出、读写文件等基本操作，要求编程实现如下菜单驱动的学生信息管理系统：（1）录入每个学生的学号、姓名、学院和各科考试成绩；
（2）计算每个学生的总分和平均分；
（3）计算每门课程的总分和平均分；
（4）计算每个学院的学生人数；
（5）按每个学生的总分由高到低排出名次表；
（6）按姓名的字典顺序排出成绩表；
（7）按学号查询学生排名及其考试成绩；
（8）按姓名查询学生排名及其考试成绩；
（9）模糊查找：打印出学号以用户输入的数字开头的学生的信息；
（10）按A（90~100）、B（70~89）、C（0~69）3个类别，对每门课程分别统计每个类别的人数以及所占的百分比；
（11）输出每个学生的学号、姓名、学院、各科考试成绩，以及所有课程的总分、平均分、排名；
（12）将每个学生的记录信息写入文件；
（13）从文件中读出每个学生的记录信息并显示；
(14)结束程序。

android自定义日期选择器，可自由选择需要的天数，和选择项背景、字体大小、颜色等前后翻页显示例如90天内的单月数据；
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1.本课题的目的及意义本次课题开发的目的是建立一个网络系统把一些资源整合在一起而形成一个网络资源，从而给用户提供资源。
网络硬盘，是一种可以用户基于互联网登录网站的进行信息数据上传、下载、共享等操作的信息数据存储空间。
也称为：网络磁盘、网络空间、网络U盘、网络优盘等等。
目前网络硬盘有很多种，主要分成免费和收费的。
免费的网络硬盘的可用空间较少，一般对文件大小、下载速度、存放时间等限制；
收费的网盘能提供大容量空间，文件大小、下载速度、存放时间及格式都不限制。
把大量的资源集合在一起，对不同的用户提供不同的资源及材料，给需求者带来很大的方便。
2.本课题在国内外的研究动态随着现代信息技术的迅速发展，自动化和信息化的管理方式已经扩展到了各行各业。
网络硬盘是存储信息的一种存储资源，有着三个阶段的发展。
第一阶段，上世纪90年代之前，网络硬盘的主要功能是存储功能，及用户只能上传下载信息数据简单操作。
提供网络硬盘产品的服务商较少，以电信营业商为主，赢利模式以有偿服务（收费）为主。
第二阶段，上世纪90年代至21世纪初，随着信息技术不断发展，网络硬盘功能逐步加强，很多互联网纷纷推出网络硬盘产品作为营销亮点，吸引留着用户，功能丰富，与其他互联网产品兼容方便，这个阶段网络硬盘产品的提供者主要以邮箱服务提供商为主。
赢利模式以免费和收费共存。
第三阶段，21世纪初至2009年，互联网的迅猛发展，为网络硬盘发展提供了广阔的市场前景，这时出现了专业提供网络硬盘服务的营运商，但在收费还没有被培养起来的市场竞争环境中，营运商一直难于摆脱亏损的窘境。
直到云计算（存储）技术的应用，才给网络硬盘营运商带来了一丝曙光，最具代表性的就是数据银行的出现，数据银行是一个构建在高速分布式存储网络上的数据中心，它将网络中大量不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，形成一个安全的数据存储和访问的系统，适用于各大中小型企业与个人用户的数据资料存储、备份、归档等一系列需求。
数据银行最大优势在于将存储产品转换为存储服务，甚至，在未来数据银行可能像传统银行储蓄有利息一样衍生出更多信息数据增值服务，比如：用户通过存储数据并共享，从中受益。
3.本课题的研究内容本课题将深入了解网络硬盘及网络硬盘的作用，上传或者下载资源，从而使更多的用户从中获取更加丰富的资源。
利用网络的普遍，提高网络资源的利用率及为普遍的用户带来方便。
本课题研究的内容包括有：（1）上传和下载资源：上传的资源及下载限制的速度及一些内容。
（2）设置资源的共享方式：免费制.者收费制或者设置VIP会员。
（3）开发出一个安全简单而又实在的网络硬盘系统。
4.本课题的实行方案本课题利用ASP.NET技术开发一个网络硬盘系统。
实行方案如下：（1）构建基本系统结构及对系统进行需求分析（2）收集资料，认识系统开发工具并利用开发ASP.NET建立网页。
（3）规划系统模块，设计系统模块功能，包括文件的上传，资料的下载，设计各种用户管理等。
（4）测试系统各个模块，优化系统模块并美化外观。
（5）系统开发完成。
（6）撰写论文。
5.已查阅参考文献：

支持Delphi10.3RioRaizeComponents包含了90个Delphi和C++Builder的控件组，它的一些特点如：制定窗体框架、高级的编辑控件等都使开发者很容易的设计出灵活的、自己喜欢的样式的应用程序。

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。