STC15W4k16s4单片机最小系统开发板AD设计硬件原理图+PCB文件,2层板设计，大小为75x50mm，Altium Designer 设计的工程文件，包括完整的原理图及PCB文件，可做为你的学习设计参考。 开发板上主要器件如下： Library Component Count : 26 CH340C-USB转串口芯片 DS18B20 TO-92 三脚圆孔插座 FU 贴片保险丝 M3 螺丝孔 3MM螺丝孔 OLED 4X2.56接口 OLED R0805 4K7 5% 贴片电阻 SOD323 肖特基二极管 SOIC-8 DS3231S高精度时钟芯片 STC15W4K60S4_LQFP48_1芯片 单片机 USB 安卓电源接口 WS2812 LED5050 WS2812 电池座CR1220 电池座CR1220 电解电容 贴片铝电解电容 16V 10UF 体积 4*5.4MM SMD贴片 蜂鸣器无源 无源蜂鸣器

该软件包包含一组工具，允许使用移动最小二乘算法实时变形点和图像。 这是一种无需使用薄板样条算法提供的计算扩展技术即可获得良好图像变形的快速技术。 该算法发表在Scott Schaefer，Travis McPhail，Joe Warren的论文“使用最小二乘法进行图像变形”中

最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）是一种在机器学习领域广泛应用的模型，尤其在时间序列预测中表现出色。它通过最小化平方误差来求解支持向量机问题，相比于原始的支持向量机，计算速度更快且更容易处理大规模数据。在本项目中，黏菌算法（Slime Mould Algorithm, SMA）被用来优化LSSVM的参数，以提升预测精度。 黏菌算法是一种受到自然界黏菌觅食行为启发的生物优化算法。黏菌能够通过其分布和信息素浓度的变化寻找食物源，该算法在解决复杂的优化问题时展现出良好的全局寻优能力。在本案例中，SMA被用于调整LSSVM的核参数和正则化参数，以达到最佳预测性能。 评价模型预测效果的指标有： 1. R2（决定系数）：衡量模型拟合度的指标，值越接近1表示模型拟合度越好，越接近0表示模型解释变量的能力越弱。 2. MAE（平均绝对误差）：平均每个样本点的预测误差的绝对值，越小说明模型的预测误差越小。 3. MSE（均方误差）：所有预测误差的平方和的平均值，同样反映模型预测的准确性，与MAE相比，对大误差更敏感。 4. RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，也是误差的标准差，常用于度量模型的精度。 5. MAPE（平均绝对百分比误差）：预测值与真实值之差占真实值的比例的平均值，适合处理目标变量具有不同尺度的问题。 项目提供的代码文件包括： - SMA.m：黏菌算法的实现代码，包含算法的核心逻辑。 - main.m：主程序，调用SMA和LSSVM进行训练和预测。 - fitnessfunclssvm.m：适应度函数，评估黏菌算法中的个体（即LSSVM参数组合）的优劣。 - initialization.m：初始化黏菌个体的位置，即随机生成LSSVM的参数。 - data_process.m：数据预处理模块，可能包含数据清洗、归一化等操作。 - 使用说明.png、使用说明.txt：详细介绍了如何运行和使用该项目，包括数据加载、模型训练和预测等步骤。 - windspeed.xls：示例数据集，可能是风速数据，用于演示模型的预测能力。 - LSSVMlabv：LSSVM工具箱，提供了LSSVM模型的实现和相关函数。 通过对这些文件的理解和使用，学习者可以深入理解LSSVM的工作原理，掌握黏菌算法的优化过程，并了解如何利用这些工具进行时间序列预测。同时，该模型的评价指标和代码结构为其他类似预测问题提供了可参考的框架。

项目中包含的内容： 1.使用vs2022能直接运行后看到界面的程序 2.能够复用的button重绘的两个文件，mybutton.h,mybutton.cpp,因为对菜单栏进行重绘，需要去掉mfc自带的最大化，最小化，推出按钮。所以要对 最大化，最小化按钮进行重绘 3.能够复用的重绘button的两个文件，MenuEx.h,MenuEx.cpp.因为去掉了mfc自带的菜单，所有要对菜单进行重绘和美化，主要是文件，选项，帮助这几个 4.对list进行重绘的对应文件总共有8个文件 5.本人运行程序后，截取的效果图 这个项目文件是对mfc的菜单栏，按钮，列表，标题栏进行美化的一个完整工程，主要内容有， 1.去掉mfc原生的菜单栏， 2然后选取头部区域作为菜单栏上色， 3.重绘菜单，文件，选项，帮助，这几个 4.点击文件，选项，帮助的时候，会弹出我们重绘的菜单 5.重绘最大化，最小化，退出按钮、 6.重新绘制启动，停止按钮，进行美化和贴图 7.重新绘制list，列表框，进行美化 8.在最大化，最小化，还原的时候，对列表空间，按钮空间，菜单栏，进行自适应的开发 9.对mfc界面的主体部分进行上色

针对煤炭近红外光谱原始数据的高维、多重共线性、建模容易过拟合等问题,研究了煤炭光谱的特征波长筛选方法,提出了基于平均影响值的改进连续投影算法。实验表明,所提出的算法可以有效降低数据维数、提高数据质量。

建立了多模型共识偏最小二乘（cPLS）建模方法，并应用于烟草样品近红外（NIR）光谱与常规成分氯含量之间的建模研究，探讨了建模参数对预测结果的影响。结果表明，cPLS方法与传统的偏最小二乘算法（PLS）相比，所建模型更稳定可靠，预测结果也可得到了明显改善。

打包机-openstack-centos-image 使用来自 kickstart 文件和最小 iso 的打包程序构建云就绪 qcow2 映像 打包器： ://www.packer.io 这是打包器模板的改编版和一个简单的 kikstart 来生成 openstack 云图像。 实际上它生成了一个 qcow2 云就绪镜像，使用这个命令：packer build template_centos6.json 需要一个glance image-create 命令来导入qcow2 镜像到glance

质子衰变是大统一理论（GUT）最重要的预测之一。 在超对称（SUSY）GUT中，需要抑制通过五维算子进行的质子衰减。 在SO（10）模型中，其中10 + 126‾的希格斯场耦合到费米子，中微子振荡参数（包括CP违规的Pontecorvo–Maki–Nakagawa–Sakata（PMNS）相）可以与Yukawa耦合相关，以生成尺寸5 统一框架中的运营商。 我们展示了抑制的质子衰减如何取决于PMNS相，并强调了PMNS相以及中微子23混合角的精确测量的重要性。 如果在不久的将来在大型强子对撞机中发现SUSY粒子少于大约TeV，并且在不久的将来在Hyper-Kamiokande和DUNE实验中观察到质子衰减，这些将变得尤为重要。

STM32F103ZET6最小系统原理图及pcb文件

最小二乘法拟合一元四次方程程序(VB6.0代码编写) 本程序是采用最小二乘法拟合，得出方程的五个系数，本人还有直线拟合程序、一元三次方程拟合程序。等。其中直线拟合和一元三次 方程拟合还可以显示曲线，坐标轴等 一元四次拟合方程程序是,通过最小二乘法，四次拟合，准确算出一元四次方程的系数。 通过最小二乘法，三次拟合，生成准确的性能图线，对VB开发者将是不可多得的源代码。 注意：文件夹中有"载入数据.txt" QQ223857666勾月