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目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

包含hdfs,flume,yarn,kafka,sqoop,streamsql,inceptor,hyperbase,guardian等

rtcm3decoder在实时数据处理中，需要使用到RTCM格式的数据，其中包括观测数据流和广播星历等。
=============================================================TheUniversityofNewSouthWales,Australia TheSchoolofSurveying&SpatialInformationSystemsSatelliteNavigationAndPositioningLaboratoryAuthorYongHeo(yong.heo@unsw.edu.au)LastModified05/FEB/2009Versionrtcm3decoderversion2.3 -GPSobservationmessagetype: 1001~1004 -AntennareferencepointX,Y,Z: 1005~1006 -Antennadescriptionandserialnumber:1007~1008 -GLONASSobservationmessagetype: 1009~1012 -GenerateRINEXfile -query&displayasouceinfomration

pyomo的运筹学与优化|关注/与我联系：捐赠/支持查看我的作品（进行中！）关注/与我联系关注/与我联系你好:waving_hand:，欢迎来到这个令人惊叹，维护良好且详细的资料库-“Pyomo的操作-研究和优化-”。
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本文报道了一种在铜片上采用原位生长法制备的Cu2O-AgSERS基底的方法。
通过优化制备Cu2O的退火温度和时间及制备Cu2O-Ag的AgNO3浓度和反应时间，获得的原位生长Cu2O-Ag基底具有良好的拉曼增强效果。
通过对基底的表征及仿真模拟，发现基底表面形成的凹型空间和均匀密布的AgNPs提供了丰富的SERS“热点”，且该基底具有较好的疏水性，因此SERS活性显著。
该基底对多种违禁药物都有很好的灵敏度，拉曼强度与药物浓度具有良好的定量关系，孔雀石绿、恩诺沙星和呋喃西林的检测线分别为4.9nM、0.72μM和0.12μM。
本文提出的基底制备方法具有工艺简单、成本低且SERS活性高等优点，在环境监测领域具有较好的应用前景。

A星寻路算法（A*算法）源码实现，用MFC程序模拟动态寻路过程。
只实现了最简单的A*算法，MFC消息处理的也不好，仅作参考。

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一、出示图片，导入新课。
1.出示图片：法国梧桐树（课件出示2）　　同学们，见过这种植物吗？对，它就是法国梧桐树。
2.交流收集到的资料。
（课件出示3）　　法国梧桐树，大乔木，高可达20-30m,树冠阔钟形；
干皮灰褐色至灰白色，呈薄片状剥落。
幼枝、幼叶密生褐色星状毛。
叶掌状，花黄绿色。
多数坚果聚全叶球形，3-6球成一串，呈刺毛状，果柄长而下垂。
花期4-5月；
果9-10月成熟。
它适应性强，又耐修剪整形，对多种有毒气体抗性较强，并能吸收有害气体，广泛应用于城市绿化，是世界著名的优良庭荫树和行道树。
3.谈话导题。
这节课我们要学习的课文就与法国梧桐树有着密切的联系，板书课题：铺满金色巴掌的水泥道。
（1）质疑：读了课题，你有什么疑问？　　疏疑：巴掌为什么是金色的？水泥道上怎么会铺满金色巴掌？（2）联系对梧桐树的介绍，请你把梧桐树和

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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。