两个时间序列数据练习，大家试试

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C++算术四则运算，随机数种子，除法整除，减法第一位大，统计所答题目各个运算正确率，输入一个非int字符退出随机答题并统计当前正确率

qt_04_QtPaintDevice.rar 练习绘图设备的dome文件，建议配文档进行观看

此 MATLAB 练习说明了使用每个样本的 B 位范围对语音样本进行均匀量化的过程，并显示选定比特率下的未量化信号、量化信号和误差信号以及信号和误差功率密度图频谱，以及量化误差信号的直方图。

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Java基础入门第三版——黑马练习题 第 1 章 Java 开发入门，第 2 章 Java 编程基础，第 3 章 面向对象（上） ，第 4 章 面向对象（下），第 5 章 异常 ，第 6 章 Java API ，第 7 章 集合类，第 8 章 泛型，第 9 章 反射，第 10 章 IO（输入输出） ，第 11 章 JDBC，第 12 章 多线程，第 13 章 网络编程

svm算法手写matlab代码机器学习 大家好， 我上传了我的机器学习在线课程作业，该课程由斯坦福大学的Andrew NJ教授教授。 所有代码都可以由MATLAB / Octave（4.4.0或更高版本）运行，并且为了提供有关每种练习的更多信息，需要准备一个文档文件。 最好先阅读一下并熟悉功能。 只需要运行以“ exNUM.m”命名的主函数，例如ex5.m 以下是每个练习的简要信息： HW1：线性回归。 在本练习中，我实现了线性回归方法，并看到了它在样本数据上的工作原理。 硬件2：逻辑回归。 在练习的第一部分，我建立了一个逻辑回归模型来预测学生是否被大学录取。 我使用线性决策边界对数据进行分类。 在练习的第二部分中，我实施了正则逻辑回归，以预测来自制造工厂的微芯片是否通过质量保证（QA）。 使用非线性决策边界和正则项。 HW3：神经网络的多类分类和实际使用。 在练习的第一部分中，我使用了逻辑回归的先前实现，并将其应用于“一对多”分类以识别手写数字（从0到9）。 最后，我获得了95％的训练集准确性。 在练习的下一部分中，我使用MPL神经网络库完成了先前的任务，令人惊讶的是准确性达到了97

自己做的三维图形旋转练习,由于本人数学一窍不通,所以难免有些尴尬....欢迎大家指点批评