不错的前端JS特效、页面功能的代码，很适合练习前端的各种特效和功能，也可直接拿来适当调整后使用，用于练手、学习，也是很不错的

1、客户录入和查询功能： 录入的客户基本信息包括投保人、性别、级别、类别、电话、手机、QQ、邮箱、公司名称、客户职业、家庭地址、联系地址、登记时间（如果您觉得这些还不够，可以通过资料定制随意添加，非常灵活），并可以按照客户类别属性的条件不同，快速搜索查询客户信息，也可以通过自行设定查询字段来查询。 2、保单管理功能： 包括投保人、被保人、险种名称、交费日期、期交保费、交费资料等等； 3、事件提醒功能： 可以设置任意一段时间范围内，对目标客户做任意事件的提醒。比如客户生日，交费日期、停效预警，拜访等等提醒功能； 4、短信发送功能： 可以对单一客户或者大批量客户群发短信，过年过节、客户生日等只需要选择下客户就可以发送短信，可以给客户或者陌生客户发送产品信息，有助于业务推广（此功能跟电信合作，是要收费的，8分/条，量大更优惠）； 5、邮件发送和接收功能： 可以方便快捷的对一个客户或一定数量的客户发送邮件，用作客户交费通知和产品宣传都可以； 6、客户拜访跟进功能： 针对每个客户，都可以填写一对一的客户拜访跟进发展情况，业务员可以随时点击客户查看情况； 7、业绩管理： 可以简单的统计今日业绩，本月业绩和总业绩，让您对业务一目了然； 8、QQ在线功能： 根据不同客户属性类别， “一键”搜索QQ在线客户，点击就可以通过QQ跟客户洽谈； 9、客户级别和类别自由设定功能： 在以上所有的客户信息类别之外，还可以根据您的个性需求去设置。比如：还可以改成准客户、准保户、保户、孤儿单等等任意您想要的类别属性； 10、客户资料永久保存功能： 自动备份客户资料，平时也要做好资料备份，可以备份到电脑硬盘也可以备份到网盘里，以免发生客户资料丢失。

最大相关和最小冗余算法mRMR特征选择，mRMR分类预测，多变量输入模型。 在特征选择过程中，有一种算法叫做mRMR（Max-Relevance and Min-Redundancy）。其原理非常简单，就是在原始特征集合中找到与最终输出结果相关性最大（Max-Relevance），但是特征彼此之间相关性最小的一组特征（Min-Redundancy）。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图

容灾系统是指在相隔较远的异地，建立两套或多套功能相同的IT系统，互相之间可以进行健康状态监视和功能切换，当一处系统因意外(如火灾、地震等)停止工作时，整个应用系统可以切换到另一处，使得该系统功能可以继续正常工作。

【资源说明】 基于python+mitbih数据集实现的心律失常分类源码.zip 基于python+mitbih数据集实现的心律失常分类源码.zip 基于python+mitbih数据集实现的心律失常分类源码.zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

这个项目是一个基于深度学习的图像分类器，旨在实现对玉米叶子的健康状况的准确识别和分类。数据集包含四种类别：blight（病斑）、common rust（锈病）、gray leaf spot（灰斑病）和healthy（健康状态）。通过对数据集进行预处理和增强，使用resnet模型进行特征提取和分类，实现对不同病害的玉米叶子图像的自动分类。在模型训练过程中，采用了交叉验证来避免过拟合，并使用一些优化技术如批量归一化和随机失活来提高模型的泛化能力和准确性。最终，通过对模型的评估和测试，得到了高精度和高可靠性的玉米叶子分类器，可以在农业生产中发挥重要作用。

在LDA建模的基础上，使用各种分类器对文本分类，即利用LDA的建模结果提高分类效率和精度。

信号处理--多分辨率单通道注意力脑电睡眠分类 完整代码

AD3D库 3D库 分类齐全，电子工程师必备。。。 【常用贴片篇】；【电阻电容篇】；【接插件篇】；关于Altium Design中如何创建3D模型及设计教程

本主题提供了根据中国大学生数学建模竞赛（国赛）整理的一系列数学建模资料。这些论文按照模型分类进行组织，涉及优化、统计、模拟、预测等多种方法和技巧。这些资料旨在帮助参赛者在竞赛中更好地应用各种模型，以提升竞赛成绩。 这些资料适用于参加数学建模竞赛的大学生和指导教师，以及对数学建模感兴趣的学习者。通过阅读这些论文，学生可以深入了解各种模型的应用和实现方法，指导教师可以利用这些论文为学生提供案例分析和指导，帮助他们更好地理解和应用各种数学模型。此外，这些资料也适用于数学建模课程学习，以便学生结合实际案例来深入理解和掌握各种数学建模方法和技巧。 总之，本主题旨在为数学建模的学习者和实践者提供一份全面、分类清晰的参考资源，帮助他们更好地掌握和应用各种数学模型，提升数学建模的能力和水平。