本例程用C和Matlab实现了PSD功率谱的计算

using Neural Networks (SSD) on Tensorflow to do hand detect. https://github.com/molyswu/hand_detection

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Grey-Prediction-Model 灰色预测模型： #灰色预测的核心是使用时间响应方程：x(k+1)=(x⑴-u/a)exp()+u/a,来根据初始值x(1)来计算x(k)(k=2,3,4....N,N+1)，其中α称为发展灰数；μ称为内生控制灰数。可用二乘估计来计算得到。 #在故障预测领域，可以根据现有的电路历史数据，来进行预测，从而得到电路在未来的性能变化趋势，并进一步预测出电路系统的剩余使用寿命值。

matlab中交织代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 论文介绍的LIC-LSTM模型的源代码：分层交织卷积LSTM 源代码以匿名方式提交给Github，以符合加拿大人工智能会议的双盲审查程序 要在字符预测任务上训练两层LIC-LSTM模型，请运行main_cnn_lstm_multi.m 该软件中的Adam优化，cnnconvolve，cnnnet_init函数是使用原始代码链接从matlab cnn工具箱中派生的： 这些功能在此处仅用于学术目的，并符合许可规则； %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

策略模式(strategy model)入门级小实例一个。

本文介绍了美国流媒体服务商巨头Netflix的商业模式，作为龙头老大如何保持了连续8年的业务持续增长。

该工具箱使用多目标优化进化算法（MOBEAs）计算Bouc–Wen–Baber–Noori滞后模型的参数。 该工具箱使用NSGA-II算法，这是一种精英非主导的排序EA。 该工具箱使用由Kalyanmoy Deb教授开发的原始NSGA-II算法，可以从以下网站下载：http://www.iitk.ac.in/kangal/codes.shtml Deb教授允许我使用和发布此工具箱。 有关工具箱的更多信息，请阅读文档和以下文件：-Kalyanmoy Deb，Sameer Agrawal，Amrit Pratap，T Meyarivan。 “一种快速，精英的多目标遗传算法：NSGA-II”。 IEEE进化计算期刊（IEEE-TEC）。 2002年6.第2页，第182-197页。 -Gilberto A. Ortiz，Diego A. Alvarez，Daniel Bedoya-Ruiz。 “使用多目标优化算法识别Bouc-Wen类型模型”。 计算机与结构。 卷114-115。 pp.121-132。 2013。

Stanley Lippman - Inside the C++ Object Model 英文原版 高清扫描