springBoot整合mybatis完整详细版，简单清晰明了，适合新手拿来研究训练学习，整合教程博客https://blog.csdn.net/iku5200/article/details/82856621

本资源包含一个Mnist手写体的训练脚本，可在环境配置好的情况下直接训练学习模型，然后可以根据模型输出任意照片，预测结果，直接可用，适合入门者。

，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。