gps数据最小二乘拟合分析

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比较完善的ISODATA聚类分析。支持手动选择初始聚类中心，类似监督法分类。支持8位、24位BMP图像操作。选用2种ISODATA聚类算法。聚类结束后可手动修改类别颜色。

图像增强处理：设计一套空间域与频率域结合的图像增强算法，处理以下任一组图片中的带噪声图像，去除噪声，提高图像质量。（1）已知：噪声为随机噪声和周期噪声混合噪声；（2）要求：a）去噪处理后，计算均方误差评估去噪处理后图像的去噪效果b）撰写完整的科技报告（形式类似科技论文）表述自己的算法设计，算法实现与算法评估过程。

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【实例简介】在该项目中，已考虑对住宅区的智能电网进行控制，其中包括10000个可控负载（例如智能房屋）和10000辆电动汽车（EV），以优化电网中能源交易的货币成本，降低成本的服务，以及具有系统负载的配置文件，该文件显示了一天中每个小时的系统总电力负载，并尽可能平缓地进行负载均衡服务。请注意，每个EV和灵活负载在制定未来几个小时的功耗/发电计划时都有其自己的愿望和约束。将所有这些方面放在一起会导致大规模，复杂的优化问题，就硬件限制而言，这可能无法解决。因此，在本文中，我们利用一些数学工具在网格中的所有代理，电动汽车和灵活负载之间分配了解决此问题的计算负载，从而使每个代理都应制定自己的功耗/发电计划当然可以与其他人进行互动和协作。基于对网格中信息可访问性的假定假设，在两种不同的情况下（离线和在线情况下）对该过程进行了模拟。

用pytorch 实现深度学习dnn网络，有实际数据做支撑，py3.6 +pytorch0.4，代码可以直接运行，不需要gpu

强！用VMware虚拟机创建raid0、5、1磁盘阵列的过程详细介绍各阵列的步骤。零基础的朋友也可以利用VMWARE虚拟机模拟RAID实验手上有硬件资源的人并不太多。但是可以虚拟的环境来学习和研究RAID。

Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。

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