前言： 本文写于2014年2月，五年弹指一挥间，近期整理发表，本文出自门心叼龙的博客，属于原创...1.1 课题研究背景及意义 3 1.1.1 课题研究背景 3 1.1.2 基于WebGIS的车联网平台应用介绍 3 1.2 论文的主要研...

文章目录简介第1章 设置第2章 初始测试和配置第3章 故障排除和性能调整第4章 从单个到多个节点第5章GPRS第6章 OpenRegistration第7章NodeManager API第8章 向前和向上附录A快速参考附录B操作系统安装 ...

CRM产生背景 1990年前后，许多美国企业...1996年后一些公司开始把SFA和CSS两个系统合并起来，再加上营销策划(Marketing)、现场服务(Field service)，在此基础上再集成CTI（计算机电话集成技术）形成集销售(Sales)...

为保证设计和施工程序的严密性，如有设计变更，应按有关程序办理签证并保存相应的文档资料。 设计施工单位必须认真做好施工组织设计和准备工作。 设计施工单位须依照国内及国际最新颁布的标准、规范进行各系统的...

第一部分 总则 第一章 电脑维修的基本原则和方法 这里所述原则、方法等是第二部分分类判断的基础，需要认真遵守执行。 §1.1 进行电脑维修应遵循的基本原则： 一、 ... 2、 电脑所表现的现象、显示的内容，及它们与

第一部分---总则　第一章 电脑维修的基本原则和方法　第二章 电脑维修步骤与维修操作注意事项　第二部分 常见故障判断　本部分将计算机从开机一直到关机期间的故障进行分类。每一类的判断、定位过程都是第一部分中...

联想维修站的内部发行资料 来自联想维修站...第三章 磁盘类故障 第四章 显示类故障 第五章 安装类故障 第六章 操作与应用类故障 第七章 局域网类故障 第八章 internet类故障 第九章 端口与外设故障 第十章 音视频类故障

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第一部分总则... 1第一章电脑维修的基本原则和方法... 1第二章电脑维修步骤与维修操作注意事项...... 13第四章显示类故障... 17第五章安装类故障... 20第六章操作与应用类故障... 23第七章局域网类故障... 25第八

第一部分 总则 第一章 电脑维修的基本原则和方法 第二章 电脑维修步骤与维修操作注意事项 第二部分 常见故障判断 第一章 加电类故障 第二章 启动与关闭类故障 第三章 磁盘类故障 第四章 显示类故障 ...

1、python的数据类型有哪些 答：Python基本数据类型一般分为：数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。 浮点型、复数类型、布尔型(布尔型就是只有两个值的整型)、这几种数字类型。...

最详细的手机资料名词术语解释 <br /> 网络应用与频率 <br /> 关于网络频率，请看多普达900和诺基亚N70的介绍，有提及的频率就表示这台机支持这个功能~ <br /> 多普达900的网络频率：...

2021华中杯第一问配套思路，内涵第一问处理后的可读数据，输出结果，可视化图片，RGB转换函数。（R语言代码） 声明：只可自己使用，不可商用。违者必究。 具体思路见：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

代码文件与B站上的视频教程同步，记录完整的模型分析建模过程，还有注意事项，包括我自己走的弯路，代码内容与接下来我要发布的博客同步。

数学建模最常用的30种算法！ 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年，来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队（本科38573队、专科3555队）、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

常见的30种数学模型，比较详细，非常适合搞数学建模的学生使用

不管是html／css，还是bootstrap，这些是让你能够设计网页的。然而网站大部分是动态的，需要持续的更新和维护，所以只是网页是无法实现动态网站的，我们需要把这些静态的网页和我们的数据库建立连接。使用wordpress制作的网站，模板就是连接前端网页和数据库的桥梁，所以这套视频我们就是教你学会模板制作的。 掌握wordpress模板结构，把之前制作的网页制作为一个wordpress模板

MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法；详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法；最后结合一些应用实例，说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析，简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论，重在讲述有关基本理论和物理背景，避开繁复的推导和中间过程，结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法，并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

数据结构课程是计算机类专业的专业基础课程，在IT人才培养中，起着重要的作用。课程按照大学计算机类专业课程大纲的要求，安排教学内容，满足需要系统学习数据结构的人。系列课程包含11个部分，本课为第1部分，介绍与数据结构、程序、算法相关的概念，训练初步的数据逻辑结构表达能力，和初步的算法分析能力。 系列课程的目标是帮助学习者系统掌握数据结构课程的相关知识，具备利用这些知识分析问题、解决问题的能力。课程提供视频、课件、例程、自测、实践要求、参考解答等整套的解决方案，帮助学习者达到目标。本课是系列课程中的第1部分，具体目标包括：了解数据结构在计算机类人才培养中的重要意义、掌握数据结构的基本概念、掌握数据结构的分类、理解抽象数据类型ADT及其作用，以及初步学会算法分析的“套路”。

深入浅出Lua学习 深入浅出Lua学习

在企业级项目开发中一个非常重要的设计就是如何有效地管理内存资源。在C语言中，关于内存管理的知识点比较多，如函数变量、作用域、指针、堆 、栈、 常量区、全局静态区、要想真正掌握和理解C语言，就必须先精通C语言内存管理机制。 黄老师精选内存相关知识点，循序渐进，最后以一个复杂的内存池设计实现贯穿对整个课程知识要点，让学员真正透彻理解C语言内存管理！

自己做的五一赛论文，代码数据都在附录。本文针对股票投资组合问题进行了研究，建立了投资效用与多目标规划模 型，运用了历史模拟、灰色关联等方法，旨在确定股票投资组合策略。

这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差，满足初中高级Java工程师的面试需求。

本资源包含数据，代码，解释，相应的文件。代码是练习用的，文章中的代码都可以运行出来，是很好的一个练手项目。

2020年，“51”数学建模C类问题，关于饲料配比问题以及加工优化方案。论文采用统计分析，建立了关于饲料加工的多目标优化模型。并利用蒙特卡罗算法对目标函数进行优化，解决了饲料加工质量最优配比问题并进行了成本控制。

ARIMA模型-matlab代码，可以根据自己的实际情况进行参数调节，实现所需要的效果。

各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码，还包含Si，sir，sis的代码，是做数学建模比赛整理的资料，具全，带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律，是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题，通过对各个国家疫情状况数据的分析，采用……方法，建立……模型，获得……，同时以……为优化目标，获得……最优模型。 针对问题一，为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日～2月5日的疫情数据分析，考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型，基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096～3.613之间。 针对问题二，针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性，结合国内公开的疫情防控数据，考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型，与logistic模型和传统的SEIR模型比较，预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据，采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。

2020年五一数学建模A题解题思路 最容易建模的是秦皇岛港动力煤价格的主要因素的影响，分别统计2019年5月1日至2020年4月30日一年内影响煤炭价格数据变化，（主要因素包括气候变化、出行方式、能源消耗方式、国际煤炭市场）。建立预测模型（时间序列预测模型， Elman神经网络预测模型等），预测煤炭价格变化。

自动驾驶模型的建立