线性规划、常微分方程的解法、马氏链模型、神经网络模型、偏最小二乘、回归时间序列、灰色系统理论及其使用、对策论、排队论、方差分析等29个数学建模必备通用模型及matlab解法

采用一种基于深度学习的人脸识别系统，通过逐层预训练的方法训练网络的初始权值，随后再精调网络，可使网络达到全局最优，避免网络模型陷入局部最优。

对公共场所中人群监控准确性和实时性低的问题,提出一种基于运动显著图的人群异常行为检测方法。
该方法首先利用Lucas-Kanade法计算稀疏特征点的光流场,并对光流场进行时间和空间上的滤波处理,然后计算特征点的运动方向、速度和加速度。
为了准确描述人群行为,将人群的速度幅值、运动方向变化量和加速度幅值分别映射为图像的R、G、B三个通道,并以此合成代表人群运动特征的运动显著图。
最后,设计和训练面向人群运动显著图的卷积神经网络模型,并利用该模型检测人群中能否存在异常行为。

目录第一章无线传感器网络概述 6概述 61.1NS-2 61.2OPNET 61.3SensorSim 71.4EmStar 71.5GloMoSim 71.6TOSSIM 71.7PowerTOSSIM 8第二章OMNET＋＋简介 9概述 92.1OMNeT++框架 92.1.1OMNeT++组成 92.1.2OMNeT++结构 102.2OMNeT++的安装 112.3OMNeT++语法 122.3.1NED语言 122.3.1.1NED总概述 122.3.1.2Ned描述的组件 132.3.1.3函数 152.3.2简单模块 172.3.2.1OMNET＋＋中离散事件 172.3.2.2包传输模型 172.3.2.3定义简单模块 182.3.2.4简单模块中的主要成员函数 202.3.3消息 212.3.3.1cMessage类 212.3.3.2消息定义 212.3.3.3消息的收发 222.3.4模块参数、门及连接的访问 232.3.4.1消息参数的访问 232.3.4.2门和连接的访问 242.3.4.3门的传输状态 262.3.3.4连接的状态 262.4仿真过程 272.5配置文件omnetpp.ini 282.6结果分析工具 292.6.1矢量描绘工具Plove 292.6.2标量工具Scalar 2927、结束语 30第三章物理层仿真（信道） 323.1UWB的基础知识 323.1.1UWB信号的应用背景 323.1.2UWB信号的定义 323.1.3UWB的脉冲生成方式(高斯脉冲,非高斯脉冲) 343.1.4UWB的调制方式 343.1.5用功率控制多址接入方法来进行链路的建立控制 363.2用OMNeT++对UWB进行仿真 373.2.1算法仿真的概述 373.2.2算法的具体流程 393.2.3算法的主要代码 413.2.4仿真结果分析 583.2.5应用前景 58参考文献 59第四章MAC层仿真 60概述 604.1无线传感器网络MAC层特性及分类 604.1.1无线信道特性 604.1.2MAC设计特性分析 614.1.3无线传感器网络典型MAC协议的分类 614.2基于随机竞争的MAC协议 624.2.1S-MAC协议[12] 624.2.2T-MAC协议 644.2.3AC-MAC协议 654.3基于时分复用的MAC协议 654.3.1D-MAC协议 654.3.2TRAMA协议 664.3.3AI-LMAC协议 664.4其他类型的MAC协议 674.4.1SMACS/EAR协议 674.4.2基于CDMA技术的MAC协议 674.4.3DCC-MAC 684.5基于OMNeT++的MAC层协议仿真 694.5.1S-MAC协议的仿真 694.5.2S-MAC协议流程图 704.5.3S-MAC协议的分析 714.6小结 86参考文献 86第五章网络层仿真 88概述 885.1无线传感器网络路由协议研究 885.1.1无线传感器网络协议分类 885.1.2无线传感器网络中平面路由 905.1.3无线传感器网络中层次化路由 915.1.4经典算法的OMNET仿真 935.2无线传感器网络路由协议研究的发展趋势 1045.3无线传感器网络层路由协议与OMNET++仿真 1045.3.1无线传感器网络层路由与OMNET++仿真的基本概念[19] 1045.3.1.1传感器网络的体系结构 1055.3.1.1.1传感节点的物理结构 1055.3.1.1.2传感器网络的体系结构与网络模型 1065.3.2传感器网络层路由协议的基本概念 1065.3.2.1网络通信模式[28] 1065.3.2.1.1单播： 1075.3.2.1.2广播： 1075.3.2.1.3组播： 1085.3.2.2传感器网络层设计[29] 1085.3.3OMNET++仿真软件的基本概念 1095.4无线传感器网络路由协议引见 1105.4.1泛洪法(Flooding)[32] 1115.4.2定向扩散(DirectedDiffusion：DD)[33] 1125.4.3LEACH(EnergyAdaptiveClusteringHierarchy)[34] 1135.5.OMNET++仿真实例 1145.5.1泛洪

野生神经网络模型matlab源码.zip

BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前使用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。

包括各种queuestability的定义，不同的随机排队网络模型，最小drift网络控制算法设计原理以及Lyapunovdrift零碎分析。

复杂网络模型、研讨。
郭雷的2006年的著作

网络模型与多目标遗传算法参考材料，内含《网络模型与多目标遗传算法（玄光男）》等经典文献。

kaldi工具箱，kaldi是一款语音辨认工具库，由DanielPovey进行开发和维护，整个框架比较成熟，在容纳经久不衰的GMM-HMM、SGMM-HMM、DNN-HMM等多种语音辨认模型之外，还将现阶段比较“火”的DNN、CNN、LSTM、BLSTM等深度神经网络模型加入其中，获得了广大科研工作者和不少企业公司研发团队的青睐。

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。