语音识别算法主要涉及特征提取、统计建模和识别技术等几个关键方面。在此使用MFCC+DTW算法的方式给出语音识别的代码，首先进行简单介绍。 参考我的博客： https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/132922642?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22132922642%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D

行政区域划代码，压缩包里有cvs，xls，xlsx，number，txt五种文件，想用哪个随便用。 一般可能部分地图或者网站功能需要使用。 比如高德地图的adcode， 百度地图可以用城市名或者直接经纬度。 其它一些需求也可能会用到城市代码的。 资源中包含了各式表格的文件，方便你可以用任何软件编辑筛选。 具体的筛选方式就不在赘述了，可以自行百度相关的过滤方式。 如果需要最新的，可以参考下方博客， 从民政官网自行获取，官网上还有历史变更记录。 相应博客： https://blog.csdn.net/CrazyApes/article/details/128957238

本地电力市场是在分配层面促进可再生能源的效率和使用的一种有前景的理念。然而，作为一个新概念，如何设计和将这些本地市场整合到现有市场结构中，并从中获得最大利润仍然不清楚。在本文中，我们提出了一个本地市场机制，其中最终用户（消费者、小型生产者和能源生产者）之间进行能源交易。由于本地市场可能存在流动性不足的情况，该机制假设最终用户通过与具有批发市场接入权限的聚合器/零售商的双边合同来满足其能源需求。本地市场中允许的竞标和报价受到电价补贴和聚合器收费的限制，以确保最终用户最多能够以预期成本获得能源，而不考虑本地市场的情况。该问题被建模为一个多主单随从的双层优化问题，其中上层定义了代理商利润的最大化，而下层则最大化了本地市场中的能源交易。由于问题的复杂性和最终用户信息的不完全，我们倡导使用进化计算，这是人工智能的一个分支，已成功应用于各种优化问题。

R语言的 GARCH-VaR 代码 （包含数据、代码、参考文献、结果展示）

[ML] Pytorch自学实战项目其4：基于学习（RNN）算法的车辆状态估计：训练模型，推理代码，数据源

一个小公司内部使用的cad菜单源代码，只有菜单主体部分，无菜单头、尾、插件及图块部分。使用时需更改扩展名为mns。

PY32F003F18P 的实验代码，包括 MCU 的时钟选择，UART 通信，高级定时器 TIM1 和通用定时器 TIM16的使用，模数转换器（ADC）的使用，嵌入式 FLASH 的读写，内部集成总线（I2C）的使用和外部中断捕获。UART，ADC 和 I2C 实验包括了轮询式（Polling），中断式（IT）和通过 DMA 等多种方式。代码实现了上述功能。 在 main.h 中可以选择代码的开关，可以选择多个功能。 软件包中还包括了 FreeRTOS 2022.11 版本的源代码。 对照我的 CSDN 专栏博客《普冉（PUYA）开发笔记》1-12，可以轻松地完成各项实验的编译和正确运行。 谬误之处，欢迎指正。

基于FPGA的OFDM基带发射机-代码

Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

TCP本身是有一个保活状态的 keep-alive机制，默认是关闭的，需要单独启动就可以；默认保活时间是2小时，不过这个机制是在协议层，也就是传输层生效的，如果应用层出问题了，就不能及时发现问题；如果想要实现断线重连的操作，这个就不好实现了。         另一种方式，可以在应用层自定义模拟这个心跳检测机制，使用线程或者定时器来定时发心跳包即可实现保活功能，并且能做到断线重连的操作。 详情地址： https://blog.csdn.net/mars1199/article/details/134482555