js根据ip跳转到相应的城市的代码 使用本代码必须放在网络上，本机测试无效！

检查数组的值是否在指定范围内，如果在范围内它保持原样，如果不在，则用边界值替换（取决于它中断，如果更高的边界中断，则由更高的边界值替换，反之亦然） 函数 [ A2comp ] = MinMaxCheck( 最小值, 最大值, A2comp ) A2comp是要检查的数组最小值和最大值是分别保存数组（A2comp）每个元素的最小值和最大值的数组输出返回数组，其中范围内的所有值如果 A2comp 的元素小于最小边界值，则将其更改为最小边界值如果 A2comp 的元素大于最大边界值，则将其更改为最大边界值所有数组的长度必须相同

介绍卡尔曼滤波及相应变种的计算方式.rar

现采用组合模式设计该机构的组织结构，绘制相应的类图并编程模拟实现

ndk编译JRTPLIB源文件（包括相应的Android.mk和Application.mk文件） 使用cygwin+NDK可直接编译通过 相关cygwin命令，文件夹放在c盘上 cd /cygdrive/c/jrtp export NDK_MODULE_PATH=/cygdrive/c/jrtp /cygdrive/c/android-ndk-r7/ndk-build NDK_PROJECT_PATH=$NDK_MODULE_PATH

简单人工神经网络（ANN） 关于案例研究 在此业务案例研究中，我们预测了银行客户的流失率。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。从数百万的客户中，我们随机选择了1万个客户。 我们将使用客户的特征来确定他/她离开银行的可能性。 为了了解银行的客户，我们将使用一种深度学习技术，即人工神经网络（ANN）。 此外，我们将使用流行的Python库（例如Tensorflow，Keras）和机器学习技术（例如Adam Optimizer）来训练ANN模型并预测客户流失率。 数据：客户数据存储在： 论文：ANN案例研究论文： 研究论文 代码：Artificial_Neural_Network_Case_Study.py SAMPLE_OUTPUT = ANN_Case_Study_Sample_Output_1.png SAMPLE_OUTPUT = ANN_C

Markéta Dubská_VanishingPoints 代码，采用基于平行坐标系的级联霍夫变换进行消失点检测，里面还有他的两篇论文，需要用matlab打开，同时需要c/c++编译器来进行mex混合编程。readme.txt里面提到的源文件是作者编写，.mexw64文件是.cpp已经mex之后的库文件，test.m和vedio_read.m是自己写的，有错误但是能运行，仅供参考。运行时在命令行运行或者通过运行test.m和vedio_read.m调用函数运行

ssd4的exercise4的part1的执行程序和part2的UAR报告，本资源不坑爹

Smith圆图软件,很好用的，只要把鼠标放到对应的位置上就能读出相应的阻抗和导纳值。

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