人工智能里的宽度学习，该代码为matlab版本，有空可以比较深度学习

写成类，便捷挪用，有demon，基于python语言有bls底子模子以及四种增量模子，有下场能够私信博主

挪用了复位校准函数ADC_ResetCalibration()以及末了校准函数ADC_StartCalibration(),必需查验标志位期待校准实现,确保实现后才末了ADC转换.(建议是每一次上电后都校准一次咯)ADC_SoftwareStartConvCmd(ADC1,ENABLE);配置配备枚举ADC1的方式为软件触发方式.挪用这个函数之后,ADC就末了举行转换了,每一次转换实现后,由DMA抑制器把转换从ADC数据寄存器(ADC_DR)中转移到变量ADC_ConvertedValue中,当DMA传输实现后,在main函数中使用ADC_ConvertedValue的内容便是ADC的转换值了.盘算电压值:在main函数中,ADC_ConvertedValueLoca是一个float尺度变量,它留存了有转换值盘算进去的电压值,盘算的公式是ADC通用的实际电压=ADC转换值*LSBLSB为Vref+接的参考电压/ADC的精度(LSB=3.3/2的12次方)PS:这外面ADC_ConvertedValue是用volatile润色的,用volatile申明的尺度变量展现能够被某些编译器未知的因素变更，譬如:操作体系、硬件大概另内线程等。
由于ADC_ConvertedValue这个变量值随时都是会被DMA抑制器窜改的，所以用volatile来润色它，确保每一次读取到的都是实时的ADC转

CNN+BLSTM+CTC的训练布置套件

为了处理传统遗传算法中易早熟和陷入局部最优，造成收敛慢，效率低的问题，提出了一种改进的遗传算法GBLSA(GeneticBasedonLink-StateAlgorithm)。
对遗传算法的基本算子进行改进，其中将链路状态算法强大的寻优能力融入交叉算子中，保证个体逐代进化。
引入与遗传代数相关的自适应概率，提高了遗传算法的搜索效率和收敛速度。
仿真实验表明，与传统遗传算法和TSPLIB标准值相比，提出的方法得到的结果路径更优，效率更高。

GRBLXY结构伺服版舵机控制，写字机的源码．不是常见的CoreXY结构的那种，亲测可以使用．这个版本资源很少．压缩包用ＡＲＤＵＩＮＯ１.８９加载到库文件　，然后编验证上传就可以了，我本人用光驱步进电机加舵机控制做了个写字机．

当前最成功的三种图像去噪方法Matlab运转程序比较，包括著名的BLS-GSM，Nonlocalmeans以及BM3D(BlockMatching3D)方法。
运转目录下的Denoising_Demo.m即可得到结果。

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。

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

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。