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本季课程主要讲解STM32的全新开发方式：使用STM32CubeMX工具做图形化配置，自动生成初始化代码；添加各种中间件；使用HAL库和LL库来操作外设。结合朱老师物联网大讲堂专为nbiot物联网开发而设计的NB476开发板，本季课程能够让大家彻底掌握物联网时代以nbiot和低功耗STM32L4单片机为代表的典型开发模式，实战意义非常重要。 本课程是《朱有鹏老师单片机完全学习系列课程》第5季第2个课程，本部分以时钟和GPIO模块为案例来讲解STM32CubeMX工具加HAL库加MDK5这套开发体系的流程、技术细节，目标是让大家真正入门HAL库方式开发STM32单片机。后续再接着讲其他更复杂外设。

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BP神经网络与RBF神经网络的MATLAB实现辛烷值的预测报告，并附有源代码

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本文利用乌鲁木齐国际机场2007年至2016年的小时观测值，通过深度学习方法建立了机场能见度的回归预测模型。 从结果我们可以看到：每小时能见度的绝对误差为706 m。 当能见度≤1000 m时，绝对误差为325 m，该方法可以预测能见度的趋势。 因此，我们可以使用此方法为将来的航空气象服务提供机场能见度的客观预报指导产品。 本文以乌鲁木齐地区为研究对象，探讨在天气预报应用领域的学习深度，为天气预报人员提供新的能见度回报预报，从而提高能见度水平，以确保机场的安全稳定运行。

包括招聘的机考题，及面试过程中会问到的数据结构的相关内容，排序算法全部包括并且有改进算法，一点点改进可以让你表现的与众不同，如果好的话给点评价吧亲

基于主成分分析与BP神经网络的雾天能见度等级预报，黄政，包云轩，本文利用江苏省昆山市2012-2014年逐时常规气象观测数据、空气质量监测数据和能见度数据，分析了雾天能见度与各要素的相关性，并通过

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Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction Matlab数据降维工具箱，包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU、AutoEncoder、AutoEncoderEA

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并不是完整题库，但是有智鼎在线2019年9、10、11三个月的试题，有十七套以上题目，普通的网申行测题足以对付，可以在做题时自己总结一些规律，都不是很难

用MATLAB实现的主成分分析法，有数据，可直接运行

本课程主要对SNMP的发展历史、专业术语、应用场景、网络结构的解读， 对SNMP通讯过程所涉及的MIB、PDU格式、对象的数据类型、通讯原语、TLV进行深入解读， 接下来实践SNMP的通讯过程并分析所产生的请求和响应报文。 课程特点：1、实操为主，理论讲解为辅； 2、避开难懂的概念，通俗化讲解； 3、通过实例操作理解SNMP； 较快掌握SNMP的基本原理及SNMP通讯过程包的分析方法，为网络工程师、相关研发人员、技术人员及感兴趣的人士提供有价值的参考。

教程共7个课时，批处理（Batch）通常被认为是一种简化的脚本语言，它应用于DOS和Windows系统中，它是由DOS或者Windows系统内嵌的解释。批处理文件具有.bat或者.cmd的扩展名。为什么我们需要用批处理呢？实际上，在很多情况下，批处理的效率要远远高于图形用户界面，批处理还有一个优点，就是它可以使用很多图形用户界面没有的工具。后一个优点，就是它逼哥高，一次执行，必有回响。 掌握windows批处理编程

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基于支持向量机的P300脑电信号分类研究-吕竟雷 本文针对P300脑电信号的特点，通过P300仿真信号和国际标准实验信号， 对支持向量机分类识别P300脑电信号进行了研究。研究结果显示，支持向量机 对P300仿真信号具有很高的识别率和识别速度;对于真实P300脑电信号，在 标准识别方案的基础上，通过多次信号平均和参数优化，并采用整个训练集进 行分类器的训练，识别率达到90. 3%，满足了识别性能要求。值得一提的是， 在分类识别过程中，仅仅采用了15个通道的采样数据和较少的预处理(总通道 数:64 )，识别速度比较快。

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网络上的神经网络对汽油辛烷值进行预测，个人进行了总结与修改并在Matlab上测试，通过训练spectra_data数据，然后测试，生成实际值与预测值对比，精确度较高，代码简单，适合初学者学习。

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