本书作者EricFreeman；
ElElisabethFreeman是作家、讲师和技术顾问。
本书的产品设计应用神经生物学、认知科学，以及学习理论，这使得这本书能够将这些知识深深地印在你的脑海里，不容易被遗忘。
本书的编写方式采用引导式教学。
以大量的生活化故事当背景，以图片做背景，阅读起来生动有趣。
书中模式告白节目，将设计模式拟人化成节目来宾，畅谈其内在的一切。
本书大量采用uML的classDiagram(StaticStructureDiagram)。

本资源为GraphPadPrismv8.0.2.263[中文版\免安装]，仅限用于学习交流。
严禁商用！！！GraphPadPrism是一款高效易用的科研绘图工具，它可以将科学图形、综合曲线拟合(非线性回归)、可理解的统计数据、数据组织结合在一起。
GraphPadPrism最初是为医学院校和制药公司的实验生物学家设计的，尤其是药理学和生理学的生物学家。
Prism现在被各种生物学家以及社会和物理科学家广泛使用。
超过110个国家的超过20万名科学家依靠Prism来分析，绘制和展示他们的科学数据。
它也被本科生和研究生广泛使用。

MATLAB能做什么MATLAB是一个可视化的计算程序，被广泛地使用于从个人计算机到超级计算机范围内的各种计算机上。
MATLAB包括命令控制、可编程，有上百个预先定义好的命令和函数。
这些函数能通过用户自定义函数进一步扩展。
MATLAB有许多强有力的命令。
例如，MATLAB能够用一个单一的命令求解线性系统，能完成大量的高级矩阵处理。
MATLAB有强有力的二维、三维图形工具。
MATLAB能与其他程序一起使用。
例如，MATLAB的图形功能，可以在一个FORTRAN程序中完成可视化计算。
25个不同的MATLAB工具箱可应用于特殊的应用领域。
MATLAB在以下的领域里解决各种问题是一个十分有效的工具：•工业研究与开发。
•数学教学，特别是线性代数。
所有基本概念都能涉及。
•在数值分析和科学计算方面的教学与研究。
能够详细地研究和比较各种算法。
•在诸如电子学、控制理论和物理学等工程和科学学科方面的教学与研究。
•在诸如经济学、化学和生物学等有计算问题的所有其他领域中的教学与研究。
•在MATLAB中创建的组是矩阵，MATLAB的名字取自矩阵实验室(MATrixLABoratory)。

目录第1章线性神经网络的工程应用1.1系统辨识的MATLAB实现1.2自适应系统辨识的MATLAB实现1.3线性系统预测的MATLAB实现1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现第2章神经网络预测的实例分析2.1地震预报的MATLAB实现2.1.1概述2.1.2地震预报的MATLAB实例分析2.2交通运输能力预测的MATLAB实现2.2.1概述2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析2.3农作物虫情预测的MATLAB实现2.3.1概述2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析2.4基于概率神经网络的故障诊断2.4.1概述2.4.2基于PNN的故障诊断实例分析2.5基于BP网络和Elman网络的齿轮箱故障诊断2.5.1概述2.5.2基于BP网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.5.3基于Elman网络的齿轮箱故障诊断实例分析2.6基于RBF网络的船用柴油机故障诊断2.6.1概述2.6.2基于RBF网络的船用柴油机故障诊断实例分析第3章BP网络算法分析与工程应用3.1数值优化的BP网络训练算法3.1.1拟牛顿法3.1.2共轭梯度法3.1.3LevenbergMarquardt法3.2BP网络的工程应用3.2.1BP网络在分类中的应用3.2.2函数逼近3.2.3BP网络用于胆固醇含量的估计3.2.4模式识别第4章神经网络算法分析与实现4.1Elman神经网络4.1.1Elman神经网络结构4.1.2Elman神经网络的训练4.1.3Elman神经网络的MATLAB实现4.2Boltzmann机网络4.2.1BM网络结构4.2.2BM网络的规则4.2.3用BM网络解TSP4.2.4BM网络的MATLAB实现4.3BSB模型4.3.1BSB神经模型概述4.3.2BSB的MATLAB实现第5章预测控制算法分析与实现5.1系统辨识5.2自校正控制5.2.1单步输出预测5.2.2最小方差控制5.2.3最小方差间接自校正控制5.2.4最小方差直接自校正控制5.3自适应控制5.3.1MIT自适应律5.3.2MIT归一化算法第6章改进的广义预测控制算法分析与实现6.1预测控制6.1.1基于CARIMA模型的JGPC6.1.2基于CARMA模型的JGPC6.2神经网络预测控制的MATLAB实现第7章SOFM网络算法分析与应用7.1SOFM网络的生物学基础7.2SOFM网络的拓扑结构7.3SOFM网络学习算法7.4SOFM网络的训练过程7.5SOFM网络的MATLAB实现7.6SOFM网络在实际工程中的应用7.6.1SOFM网络在人口分类中的应用7.6.2SOFM网络在土壤分类中的应用第8章几种网络算法分析与应用8.1竞争型神经网络的概念与原理8.1.1竞争型神经网络的概念8.1.2竞争型神经网络的原理8.2几种联想学习规则8.2.1内星学习规则8.2.2外星学习规则8.2.3科荷伦学习规则第9章Hopfield神经网络算法分析与实现9.1离散Hopfield神经网络9.1.1网络的结构与工作方式9.1.2吸引子与能量函数9.1.3网络的权值设计9.2连续Hopfield神经网络9.3联想记忆9.3.1联想记忆网络9.3.2联想记忆网络的改进9.4Hopfield神经网络的MATLAB实现第10章学习向量量化与对向传播网络算法分析与实现10.1学习向量量化网络10.1.1LVQ网络模型10.1.2LVQ网络学习算法10.1.3LVQ网络学习的MATLAB实现10.2对向传播网络10.2.1对向传播网络概述10.2.2CPN网络学习及规则10.2.3对向传播网络的实际应用第11章NARMAL2控制算法分析与实现11.1反馈线性化控制系统原理11.2反馈线性控制的MATLAB实现11.3NARMAL2控制器原理及实例分析11.3.1NARMAL2控制器原理11.3.2NARMAL2控制器实例分析第12章神经网络函数及其导函数12.1神经网络的学习函数12.2神经网络的输入函数及其导函数12.3神经网络的性能函数及其导函数12.3.1性能函数12.3.2性能函数的导函数第13章Simulink神经网络设计13.1Simulink交互式仿真集成环境13.1.1Simulink模型创建1

自述文件Timur是一个数据浏览器。
它主要用于消耗来自数据仓库Magma的数据。
与Timur互动的方式有以下三种：浏览“浏览”视图旨在允许简单的记录查看和编辑。
Magma发布描述每个模型的JSON模板和描述每个记录的JSON文档；
Timur仅使用从此模板构建的视图来渲染每个文档。
这使我们可以使用单个通用查看器浏览和编辑Magma中的任何记录。
由于Magma会发布某些固定数据类型，因此Timur通过检查模型的类型并适当地呈现它来显示每条记录（例如，“Date”类型的属性将在查看时根据当地时间设置格式，并显示日期/时间选择器编辑时）。
有时，我们希望向模型的视图中添加自定义属性，或更改特定属性的显示方式（例如，我们可能总是希望以开罗时间显示日期）。
在这些情况下，Timur将修补模板并记录以描述新属性，并在记录中包含其他必需数据，然后再将其传递给客户端（Web浏览器）

机械手是一种典型的机电一体化产品，工业机器人手臂是机械手研究领域的热点。
研究工业机器人手臂需要结合机械、电子、信息论、人工智能、生物学以及计算机等诸多学科知识，同时其自身的发展也促进了这些学科的发展。
本文对一种使用在工业机器人手臂的结构进行设计，并完成总装配图和零件图的绘制。
要求对机械手模型进行力学分析，估算各关节所需转矩和功率，完成电机和减速器的选型。
其次从电机和减速器的连接和固定出发，设计关节结构，并对机构中的重要连接件进行强度校核。

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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。