ca码的产生及其自相关函数，可以控制自相关函数图的颜色及横纵坐标的范围

本项目使用了Qt5.3.2版本进行开发，使用了设计模式中的简单工厂设计模式，支持四则运算，三角函数运算和幂运算，是属于计算器中的科学计算型计算器

【新能源微电网】新能源微电网是由分布式电源、储能设备、能量转换装置等组成的微型发配电系统，能够在独立或并网状态下运行，具有自我控制、保护和管理能力。
它结合了新能源发电，如太阳能和风能，以提高能源利用率，尤其在偏远地区提供电力供应。
然而，新能源的不稳定性给微电网的运行带来了挑战，如发电量预测和电网管理的困难。
【人工智能神经网络】人工神经网络是人工智能的核心组成部分，模拟生物神经网络结构，用于解决复杂问题，如信息处理和学习。
在新能源微电网领域，神经网络主要用于处理非线性和复杂的预测任务，如风力发电量和电力负荷的预测。
主要的神经网络分词法有：神经网络专家系统分词法和神经网络分词法，前者结合了神经网络的自学特性与专家系统的知识，后者通过神经网络的内在权重来实现正确分词。
【RBF神经网络】径向基函数（RBF）神经网络是神经网络的一种，常用于预测任务。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层使用RBF作为激活函数，实现输入数据的非线性变换，从而适应复杂的数据模式。
在微电网中，RBF神经网络用于短期负荷预测，能有效处理非线性关系，降低外部因素对预测的干扰。
【微电网短期负荷预测】短期负荷预测对于微电网的能量管理和运行优化至关重要。
通过构建RBF神经网络模型，可以预测未来一定时间内的负荷变化。
预测模型的建立通常需要选择与负荷密切相关的输入数据，如时间、气温、风速等，并进行数据预处理。
MATLAB等工具可用于进行网络训练和仿真，以生成预测结果。
【风力发电预测】RBF神经网络同样适用于风力发电量的预测。
通过对风速、气压等相关因素的预测，可以估算微电网系统的风力发电潜力，帮助维持系统的稳定运行，减少风电波动对微电网的影响。
总结来说，人工智能神经网络，尤其是RBF神经网络，为解决新能源微电网中的挑战提供了有效工具。
通过精确预测新能源发电量和电力负荷，可以优化微电网的运行效率，确保其稳定性和自给自足的能力。
此外，这种技术还能促进可再生能源的有效利用，有助于推动能源行业的可持续发展。

非常有戏的机器学习课程设计《基于朴素贝叶斯方法的fMRI数据分析》。
压缩包内附有课程设计原文，word版本。
同时，附有实验用全部程序，由数十个matlab函数组成。
所以，也是学习matlab和朴素贝叶斯的好资料！数据集相信可以从网站下载，也可以向本人索要。

导师给了传递函数，让做的一个dmc控制教程，两输入两输出的，主要是整理的席裕庚的《预测控制》，加上了编程实现过程，每一步都配有详细的讲解过程，输入公式全是公式编辑器编辑，整理的应该算是简单易懂，代码也可以直接粘贴到MATLAB直接使用，适合当做预测控制的入门教程。

官网安装包太大（1G多），安装太浪费时间（下载+安装最少1.5小时），不用安装专门的labviewVISA安装包,只需要安装串口引擎就可以使用labview函数，安装(2分钟)后就重启labview，添加IO口里面的VISA控件，可以扫描visaname，也就是com口，电脑com口安装驱动，安装驱动+安装引擎

:atom_symbol:︎使用内联备忘录React钩子用于在组件中的任何位置记忆值和回调。
与其他挂钩一样，您只能在组件函数的顶部调用和，而不能有条件地使用它们。
内联备忘录使我们可以在任何地方进行记忆，而没有适用于钩子使用的限制！import{Button,TextField}from"@material-ui/core"importReactfrom"react"importuseInlineMemofrom"use-inline-memo"functionNameForm(props){constmemo=useInlineMemo()const[newName,setNewName]=React.useState(props.prevName)//Conditionalreturnprev

用于函数逼近的rbf的matlab代码，有结果图和实验报告，可运行

高斯卷积模板(高斯函数)Matlab代码，可实现二维高斯卷积模板的生成功能。
M文件，可用记事本打开。

复变函数论课后题答案-(第四版-钟玉泉)

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。