优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。

编程实现一个4维的立方体网络仿真，网络节点按照如下方式运行，实验要求：1.网络节点按照默认的顺序，如节点标识0，1，…，15从小到大的顺序依次产生一个数据包。
2.节点产生（或接收到）一个数据包后，随机选择一个相邻节点发送数据包，依此规则重复执行，直至产生数据包的节点接收到自己的数据包后，直接删除该数据包。
超级立方体网络指具有d个维度的网络具有2d个网络节点，网络节点按照0，1，2，…2d-1顺序进行编号。
标识i的节点采用二进制方式可表示为d位的二进制序列，网络任意两个节点二进制方式表示的d位标识符，对应位只有某一位不同时，表示节点是直接相邻接，否则，两个节点之间不存在直接相邻接。
例如，对于一个3维的超级立方体网络，网络中存在8（8=23）个网络节点，如0(000)，1(001)，2(010)，3(011)，4(100)，5(101)，6(110)，7(111)。
网络拓扑结构按照如下方式连接，节点0(000)与节点1(001)，2(010)，4(100)直接相临接，因节点0(000)与节点1，2，4分别在第1位，第2位，第3位不同（从左往右数），其他节点按此规律相邻接。

针对连续型生产企业的变频器在电网“晃电”时发生低压跳闸的现象，借鉴UPS系统中备用电池组对系统进行“晃电”瞬时支撑的思想，采用变频器DC-BANK直流支撑技术，结合变频器的结构特点，采用对变频器直流母线进行直流电压支撑的方法，实现了对变频器系统的抗“晃电”改造。
引见了将变频器进行抗“晃电”改造的几种技术路线，通过对几种方案所采用的支撑原理、拓扑结构和电路组成等进行分析对比，明确了各方案的优缺点。

第一章网络系统设计概述.................................................................................................................................51.1项目背景及现状分析.................................................................................................................................51.2项目需求.....................................................................................................................................................61.3编制依据.....................................................................................................................................................6第二章网络系统设计.........................................................................................................................................82.1网络设计准绳.............................................................................................................................................82.2设计目标.....................................................................................................................................................82.3设备选型.....................................................................................................................................................82.4内部网络拓扑结构设计.............................................................................................................................92.4.1内部网络设计.........................................................122.4.1.2汇聚层的设计.......................................................132.4.1.3接入层设计........

细讲解了校园网配置的全过程，包括零碎组成，需求分析，网络拓扑结构，设备选定，VLAN划分和IP设定，基于各层的交换机和路由器参数配置的详细命令，以及零碎测试等完整方案。
在实例当中巩固网工知识。

第一章网络规划1.1需求分析1.2网络的总体设计原1.3网络方案设计1.4、设备选型1.5、投资预算第二章综合布线工程规划2.1工程概况2.2设计概述2.3需求分析2.4设计的标准、准绳2.5根据网络拓扑结构确定综合布线的系统结构2.6设备选型：2.7绘制图纸第三章网络设备的配....第四章服务器配置....第五章总结：致谢参考文献

本文介绍了家居防盗系统的国内外发展概况，综合比较了目前流行的几种短距离无线通信技术，认为ZigBee这种新兴的低功耗、低数据速率、低成本的无线网络技术是愈加适合无线家居防盗系统的技术标准。
所以选择ZigBee技术组建了家居防盗系统无线通信网络，该网络采用网状网络拓扑结构，具有自组网、自修复、传感器节点动态加入、自动报警功能。
并采用TI公司的芯片CC2530解决方案设计实现了一个基于ZigBee家居防盗系统，设计内容包括系统总体规划、系统硬件设计和系统软件设计

一、概述1.1××信息系统维护外包的重要意义1.2客户现状1.3××网络拓扑结构1.4客户需求1.5处理方案二、服务的维护方法与保障机制三、××维护设备清单四、主要维护内容及整体处理方案五、维护管理制度六、附件七、维护案例八、报价部分

第一章网络规划1.1需求分析1.2网络的总体设计原1.3网络方案设计1.4、设备选型1.5、投资预算第二章综合布线工程规划2.1工程概况2.2设计概述2.3需求分析2.4设计的标准、准绳2.5根据网络拓扑结构确定综合布线的系统结构2.6设备选型：2.7绘制图纸第三章网络设备的配....第四章服务器配置....第五章总结：致谢参考文献

，利用TOPSIS法计算网络训练理想输出样本值。
首先建立起包括3个投入和4个产出的企业技术创新测度评价目标体系，然后根据综合评价要求和网络训练学习的可行性、有效性，设计出3．1O．1拓扑结构的BP神经网络模型，其中，网络输入为3个技术创新投入测度，网络输出为1个技术创新测度评价值，而用于神经网络训练学习的理想输出是根据4个技术创新产出测度，运用TOPSIS法计算得出的综合评价值。
实证部分，以9家上市企业近四年技术创新投入产出目标值样本为例，运用本文所提出的方法，借助MATLAB神经网络工具箱，通过大量的学习样本的测试和训练，使模型的误差值达到预定的范围内，从而建立起可用于企业技术创新测度综合评价的神经网络模型。

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。