电机优化在建参数变量时有两种变量：1、ProjectVariables。
相当于全局变量；
2、localVariables。
相当于局部变量；
ProjectVariables能在一个project下各个2D、3D、RMxprt下用，设置在DesignProperties下建立；
localVariables则只能在一个project下的某一个模型下用。
设置在designproperties下建立；
在建参数变量时有两种变量：1、ProjectVariables。
相当于全局变量；
2、localVariables。
相当于局部变量；
ProjectVariables能在一个project下各个2D、3D、RMxprt下用，设置在DesignProperties下建立；
localVariables则只能在一个project下的某一个模型下用。
设置在designproperties下建立；
在建参数变量时有两种变量：1、ProjectVariables。
相当于全局变量；
2、localVariables。
相当于局部变量；
ProjectVariables能在一个project下各个2D、3D、RMxprt下用，设置在DesignProperties下建立；
localVariables则只能在一个project下的某一个模型下用。
设置在designproperties下建立；
电机

基于局部视觉特征聚合的图像检索，用VLAD方法降低图像特征向量维数。

很简单的局部均值分解代码，可能不够完善，需要修改能够使用

一种基于LBP和CNN的人脸识别算法，徐镇，刘阳，针对直接将人脸图像作为卷积神经网络的输入，往往会出现人脸图像维数过高且会忽略人脸局部结构特征信息等问题，本文主要研究一种

人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
为了解决多变量函数优化问题.

元胞自动机是一种用来仿真局部规则和局部联系的方法，典型的元胞自动机是定义在网格上的，每一个点上的网格代表一个元胞与一种有限的状态。
元胞自动机已被应用于物理模拟，生物模拟等领域。

用LabVIEW编写的音乐播放器，来源于GSDzone-LabVIEW图形化门户设计网站，著作权属于ZengLi。
本版本在其基础上做了局部修改，纯属学习之用。
本播放器只能播放WAV格式音乐，但研究一下对学习LabVIEW有很大好处。
当然，仍存在许多小bug和改进之处，改进它，那就是大家的乐趣所在了。

1、问题描述：参加运动会有n个学校，学校编号为1……n。
比赛分成m个男子项目，和w个女子项目。
项目编号为男子1……m，女子m+1……m+w。
不同的项目取前五名或前三名积分；
取前五名的积分分别为：7、5、3、2、1，前三名的积分分别为：5、3、2；
哪些取前五名或前三名由学生自己设定。
（m＜=20,n＜=20）2、功能要求：(1)可以输入各个项目的前三名或前五名的成绩；
(2)能统计各学校总分，(3)可以按学校编号或名称、学校总分、男女团体总分排序输出；
(4)可以按学校编号查询学校某个项目的情况；
可以按项目编号查询取得前三或前五名的学校。
(5)数据存入文件并能随时查询(6)规定：输入数据形式和范围：可以输入学校的名称，运动项目的名称3、输出形式：有中文提示，各学校分数为整形4、界面要求：有合理的提示，每个功能可以设立菜单，根据提示，可以完成相关的功能要求。
5、存储结构：学生自己根据系统功能要求自己设计，但是要求运动会的相关数据要存储在数据文件中。
（数据文件的数据读写方法等相关内容在c语言程序设计的书上，请自学解决）请在最后的上交资料中指明你用到的存储结构；
6、测试数据：要求使用1、全部合法数据；
2、整体非法数据；
3、局部非法数据。
进行程序测试，以保证程序的稳定。
测试数据及测试结果请在上交的资料中写明；

"计算机系统结构张晨曦版课后答案"本资源摘要信息将对计算机系统结构的基本概念、虚拟机、翻译、计算机系统结构、计算机组成、计算机实现、系统加速比、Amdahl定律、程序的局部性原理、CPI、测试程序套件、存储程序计算机、系列机、软件兼容、向上（下）兼容、向后（前）兼容、兼容机、模拟、仿真、并行性、时间重叠、资源重复、资源共享、耦合度、紧密耦合系统、松散耦合系统、异构型多处理机系统、同构型多处理机系统等进行详细的解释和分析。
计算机系统结构是指计算机的逻辑设计和物理实现，它是计算机科学的基础。
计算机系统结构可以分为多级层次结构，每一层以一种不同的语言为特征。
这种层次结构包括微程序机器级、传统机器语言机器级、汇编语言机器级、高级语言机器级、应用语言机器级等。
虚拟机是指用软件实现的机器，可以模拟其他计算机的指令系统。
翻译是指将高一级机器上的程序转换为低一级机器上的等效程序，然后在低一级机器上运行，实现程序的功能。
计算机系统结构的逻辑实现是计算机组成，包括物理机器级中的数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。
计算机实现是计算机组成的物理实现，包括处理机、主存等部件的物理结构、器件的集成度和速度、模块、插件、底板的划分与连接、信号传输、电源、冷卻及整机装配技术等。
系统加速比是对系统中某部分进行改进时，改进后系统性能提高的倍数。
Amdahl定律是指当对一个系统中的某个部件进行改进后，所能获得的整个系统性能的提高，受限于该部件的执行时间占总执行时间的百分比。
程序的局部性原理是指程序执行时所访问的存储器地址不是随机分布的，而是相对地簇聚。
CPI是每条指令执行的平均时钟周期数。
测试程序套件是由各种不同的真实应用程序构成的一组测试程序，用来测试计算机在各个方面的处理性能。
存储程序计算机是冯诺依曼结构计算机，其基本点是指令驱动。
程序预先存放在计算机存储器中，机器一旦启动，就能按照程序指定的逻辑顺序执行这些程序，自动完成由程序所描述的处理工作。
系列机是由同一厂家生产的具有相同系统结构、但具有不同组成和实现的一系列不同型号的计算机。
软件兼容是指一个软件可以不经修改或者只需少量修改就可以由一台计算机移植到另一台计算机上运行。
向上（下）兼容是指按某档计算机编制的程序，不加修改就能运行于比它高（低）档的计算机。
向后（前）兼容是指按某个时期投入市场的某种型号计算机编制的程序，不加修改地就能运行于在它之后（前）投入市场的计算机。
兼容机是由不同公司厂家生产的具有相同系统结构的计算机。
模拟是用软件的方法在一台现有的计算机（称为宿主机）上实现另一台计算机（称为虚拟机）的指令系统。
仿真是用一台现有计算机（称为宿主机）上的微程序去解释实现另一台计算机（称为目标机）的指令系统。
并行性是计算机系统在同一时刻或者同一时间间隔内进行多种运算或操作。
只要在时间上相互重叠，就存在并行性。
它包括同时性与并发性两种含义。
时间重叠是指在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得速度。
资源重复是指在并行性概念中引入空间因素，以数量取胜。
通过重复设置硬件资源，大幅度地提高计算机系统的性能。
资源共享是这是一种软件方法，它使多个任务按一定时间顺序轮流使用同一套硬件设备。
耦合度是反映多机系统中各计算机之间物理连接的紧密程度和交互作用能力的强弱。
紧密耦合系统是指计算机之间的物理连接的频带较高，一般是通过总线或高速开关互连，可以共享主存。
松散耦合系统是指计算机之间的物理连接的频带较低，一般是通过通道或通信线路实现计算机之间的互连，可以共享外存设备（磁盘、磁带等）。
异构型多处理机系统是指由多个不同类型、至少担负不同功能的处理机组成，它们按照作业要求的顺序，利用时间重叠原理，依次对它们的多个任务进行加工，各自完成规定的功能动作。
同构型多处理机系统是指由多个同类型或至少担负同等功能的处理机组成，它们同时处理同一作业中能并行执行的多个任务。

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

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。