BP算法，误差反向传播（ErrorBackPropagation,BP）算法。
BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。
利用python代码实现BP神经网络。

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《天线与电波传播》（宋铮）电子课件，方便学习参考

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测量语言模型中的社会偏见贡献者对应于：（）WuChiyu（）概括TLDR：我们设计了一个基准套件，以测试预训练语言模型中是否存在代表性的社会偏见。
我们的指标捕获了单词和句子级别的偏见，并返回了在公平性和性能之间取得平衡的整体评分。
动机随着机器学习方法被部署在诸如医疗保健，法律系统和社会科学等现实世界中，至关重要的是要认识到它们如何在这些敏感的决策过程中形成社会偏见和成见。
在这样的现实世界中，部署大规模的预训练语言模型（LM）可能会表现出不良的代表性偏见，而这种偏见可能是危险的-刻板印象产生的有害偏见会传播涉及性别，种族，宗教和其他社会建构的负面概括。
为了提高LM的公平性，我们在提出新的基准和度量标准之前，仔细定义了代表偏见的几种来源。
该存储库包含一组工具，用于对LM中的社会偏见进行基准测试。
相关工作最近的工作集中于定义和评估社会偏见[1,2]以及其

本书结合大量的MATLAB例子，详细论述了智能天线所包含的理论与技术。
全书共8章。
第1章介绍智能天线的研究背景、目的、理由和优点。
第2章概述电磁学中的基本原理。
第3章论述一般的天线理论。
第4章论述天线阵原理。
第5章讲述随机变量和随机过程的基本原理。
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第7章讨论各种谱估计方法。
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前阶段在做关于聚类的问题研究，发了篇文章，随附matlab代码。
该程序是基于邻域网格划分实现的聚类。
版权原因，该程序内没有附带相应文章，大家可以根据代码内给定的标题和DOI号自行谷歌下载。
如果希望讨论聚类问题，欢迎根据代码内联系方式联系我，共同学习。
如果只是初级的matlab运行问题，还希望自行谷歌学习。
版权所有，建议使用代码的学者引用内附的文章出处。
未经许可或引用，不得随意传播！

本设计课题任务的内容为：对OFDM系统无线信道进行研究,利用仿真器进行仿真,研究分析电磁波在该无线信道中的传播和变化规律。
具体要求：(1)在研究无线信道传播理论基础上,分析无线信道传播特性,建立各种衰落信道的结构模型,设计无线信道抽头延迟线模型和Jakes仿真模型。
(2)对路径损耗信道模型进行分析,比较各模型的特点,仿真分析模型误差,提出各种模型的适用环境。
(3)利用Jakes仿真器,对小尺度衰落信道进行计算机仿真,验证平坦衰落和频率选择性衰落信道特性,分析小尺度衰落的各种性能参数。
(4)对OFDM系统进行仿真,通过比较加保护间隔和不加保护间隔系统的误码率,给出OFDM具有独特的抗多径衰落特性。
(5)通过分析移动台移动速度和周围环境对系统误码率、信号包络、多普勒功率谱和传递函数等系统参数的影响,给出小尺度衰落随移动台移动速度和周围环境的变化关系。

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。