BP神经网络的仿真，能够拟合各种函数，支持梯度下降法和LM两种训练算法。
所有代码本人编写，没有使用matlab自带的函数，是学习的最佳范本。
所有代码本人编写，没有使用matlab自带的函数，是学习的最佳范本。
2017/1/4 12:39:27
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针对FDK算法重建图像异常耗时的成绩,提出了一种极坐标反投影快速重建算法。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。
实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。
2016/4/5 16:13:47
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6轴加速度传感器LMS6DS3TR_C驱动程序，里面包含两种算法，计算姿势角，利用四轴上位机工具协议可发送数据显示状态。
2017/5/22 20:01:28
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注：数据集太大，可在压缩包中的数据集html页面中点击链接下载完整数据集。
本项目采用ASSISTments2012数据集，在所有数据集中，问题通常只有一种技能，但极少数可能与两种或三种技能相关联。
它通常取决于内容创建者给出的结构。
一些研究人员通过复制将具有多种技能的记录分成多个单一技能记录。
Wilson[6]声称这种类型的数据处理可以人为地显著提高预测结果，因为这些重复行可以占到DKT模型的Assistment09数据集中大约25%的记录。
因此，为了比较的公正性，我们在所有数据集中去掉了重复和多技能重复记录。
本项目基于pandas+Matplotlib+seaborn等工具包对学生的测试数据进行可视化统计分析，并利用学生2012年和2013年上半年不同类型题目的测试结果数据，构建机器学习面向，实现对学生的画像建模，以此预测2013年下半年测试对不同类型问题的表现。
可以看出，该决策树模型的预测结果如下，可以较好的依据用户测试的行为数据（测试过的试题种类、测试时间、犹豫情况、提示次数等等），预测该学生能否能考试达标（测试准确率＞60%）
本项目采用ASSISTments2012数据集，在所有数据集中，问题通常只有一种技能，但极少数可能与两种或三种技能相关联。
它通常取决于内容创建者给出的结构。
一些研究人员通过复制将具有多种技能的记录分成多个单一技能记录。
Wilson[6]声称这种类型的数据处理可以人为地显著提高预测结果，因为这些重复行可以占到DKT模型的Assistment09数据集中大约25%的记录。
因此，为了比较的公正性，我们在所有数据集中去掉了重复和多技能重复记录。
本项目基于pandas+Matplotlib+seaborn等工具包对学生的测试数据进行可视化统计分析，并利用学生2012年和2013年上半年不同类型题目的测试结果数据，构建机器学习面向，实现对学生的画像建模，以此预测2013年下半年测试对不同类型问题的表现。
可以看出，该决策树模型的预测结果如下，可以较好的依据用户测试的行为数据（测试过的试题种类、测试时间、犹豫情况、提示次数等等），预测该学生能否能考试达标（测试准确率＞60%）
2017/4/11 3:14:22
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4．5喷涂机器人喷枪轨迹生成根据喷涂机器人喷涂工艺的要求，喷枪到工件表面的垂直距离为H，喷枪的运动轨迹参数可采用如下偏置算法获取：1)如图4．13所示，对采样点Q沿法矢量方向偏置距离H，可以得到采样点以的偏置点q，数学表达式如下：q咖嘣(4．17)其中。
i包含坐标值和单位法矢量一南两种信息，也即触IJ了喷枪在点。
i的位置和方向。
2)用同样的方法遍历采样点集Q中所有的点可以得到偏置点集O，从而整个点集O包含的信息就代表了喷枪在喷涂过程中所在运转曲面上的轨迹参数(位置和方向)。
Ql图4-13喷枪的轨迹参数60
i包含坐标值和单位法矢量一南两种信息，也即触IJ了喷枪在点。
i的位置和方向。
2)用同样的方法遍历采样点集Q中所有的点可以得到偏置点集O，从而整个点集O包含的信息就代表了喷枪在喷涂过程中所在运转曲面上的轨迹参数(位置和方向)。
Ql图4-13喷枪的轨迹参数60
2021/5/22 9:50:12
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此模型是基于微电网零碎中储能双向逆变器开发出来的，与之对应的VF模式、下垂模式为其工作的三种模式，后续会上传另外两种模式的仿真。
此仿真用的软件为MATLAB2016a，兼容其他版本MATLAB。
基于此模型可做并离网切换，突加突卸负载实验。
此仿真用的软件为MATLAB2016a，兼容其他版本MATLAB。
基于此模型可做并离网切换，突加突卸负载实验。
2015/7/24 17:24:04
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完整源码，示意了NetworkOnMainThreadException产生位置，及两种修改方法；
根源就是android不允许主线程进行费时的网络IO；
关联博文http://blog.csdn.net/do_script/article/details/28658475
根源就是android不允许主线程进行费时的网络IO；
关联博文http://blog.csdn.net/do_script/article/details/28658475
2020/9/24 13:41:49
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2021/10/14 18:15:15
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电影购票系统的设计与实现使用技术：后端：Springboot、spring、springmvc、springdata、数据库MySQL、前台：FreeMarker、css、javascript等主要实现功能：后台功能模块：1）地域管理2）电影管理（添加、编辑、删除：支持上传多图及视频预告）、电影评价管理3）影院管理（添加、编辑、删除：支持上传图片）、影院评价管理4）影厅管理（包括添加、编辑、删除及座位批量生成和管理）5）拍片场次管理（对每个电影进行排片、支持自动检测影厅时间冲突）6）旧事咨询管理（添加、编辑、删除）7）用户管理（可编辑用户状态，使之不能登录等）8）订单管理（查看全部系统订单）9）支付管理（用户充值的在线支付近路查看）10）统计类：包括用户、电影、影院、票房等等的统计前台功能模块：1）正在上映的电影浏览查看，可在线播放预告视频2）影院信息浏览查看，包括各影院上映场次数3）旧事咨询信息浏览查看4）地域信息查看切换5）用户注册登录，登录支持发送短信验证码登录和密码登录两种方式6）电影排期查看，可按照影院、时间检索上映场次。
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2018/10/22 9:23:01
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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。
2024-04-09 15:03
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