自己写的matlab代码TSP，Hopfiled神经网络，代码功力不高见谅

资源中包含神经网络、遗传算法、支持向量机、退火算法、粒子群算法等算法matlab源码、工具包及数据集。

利用鱼群算法优化BP神经网络权值，本代码包括完整的鱼群算法，BP神经网络算法和运行数据，可以直接运行。

一个简单的matlab神经网络例子,帮助新人学习神经网络参考,非常有效

神经网络在信号处理中的应用，非常不错的资源，给予需要的人

用动量梯度下降算法训练BP网络使用的主要函数如下：NEWFF——生成一个新的前向神经网络TRAIN——对BP神经网络进行训练SIM——对BP神经网络进行仿真

概率神经网络（ProbabilisticNeuralNetwork）的网络结构类似于RBF神经网络，但不同的是，PNN是一个前向传播的网络，不需要反向传播优化参数。
这是因为PNN结合了贝叶斯决策，来判断测试样本的类别。

详细用数学知识推导BP神经网络，清晰描绘了神经网络的原理。

基于集合经验模态分解与Elman神经网络的线椒株高预测

#3D_Garment_Tryon_System3D虚拟试衣系统随着网络的普及和虚拟现实技术的发展，三维虚拟试衣技术已成为国内外学术界普遍关注和研究的重要课题。
三维服装虚拟试衣系统(3DGarmentVirtualTry-OnSystem)主要包括四个部分：用户试衣时的人体识别、姿势检测；
三维虚拟人体模型的构建与匹配，三维虚拟衣物模型的构建，三维衣物在虚拟人体的着装试穿。
目前我们在三维试衣系统相关理论的基础上，从研究三维人体、衣物建模理论出发，结合物理模型、图形处理等方法，实现了以上四个部分，并对其中一些关键技术进行了研究。
人体识别和姿势检测的研究方面，针对精准度要求较高的情况，我们采用N-best人体识别模型，用深度置信神经网络来对模型进行训练，能够检测出图片中任意姿势各个身体部件；
针对实时性要求较高的情况，我们采用SVM模型，可以判断出几种常见的人们试衣时的动作。
三维虚拟人体建模中，首先我们建立集成于软件中的人体模型库，主要是使用专用的三维人体造型软件Poser，将其中人体模型导出为OBJ文件，再根据OBJ文件的存储格式，提取出人体曲面的顶点信息，然后采用稀疏表示和三角剖分技术，利用一个个小三角形来逼近人体各部件的曲面；
而用户人体模型则是根据用户输入的人体信息，查找模型库中相匹配的人体模型并进行一定调整，最后结合检测到的用户姿势来展示用户特定的人体模型。
对于虚拟试衣，通过衣片三角剖分优化、二维到三维的转化、三维衣片虚拟缝合，构建了简单的衣物模型，基于碰撞检测技术，研究并实现了衣物虚拟穿在了人体模型身上的真实样子，如有褶皱、垂悬等等效果。

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。