斯坦福机器学习ML公开课笔记1-15（完整版、带目录索引和NG原版讲义）

【实例简介】压缩包内附：svpwm的C Mex S函数源程序，以及一份相应的word说明文档 C Mex S函数在仿真过程中不需要反复调用matlab解释器，其运行速度和效率相对于M语言S函数有很大的优势，同时使用C语言编程灵活性也更高。

Adobe Audition (前Cool Edit Pro) 是美国 Adobe Systems 公司 (前Syntrillium Software Corporation) 开发的一款功能强大、效果出色的多轨录音和音频处理软件。它是一个非常出色的数字音乐编辑器和 MP3制作软件。不少人把Cool Edit形容为音频“绘画”程序。你可以用声音来“绘”制：音调、歌曲的一部分、声音、弦乐、颤音、噪音或是调整静音。而且它还提供有多种特效为你的作品增色：放大、降低噪音、压缩、扩展、回声、失真、延迟等。你可以同时处理多个文件，轻松地在几个文件中进行剪切、粘贴、合并、重叠声音操作。使用它可以生成的声音有

毕设的定制项目开发，有需要可以拿去，完爆毕设！

NASA Ames Prognostics Center of Excellence (PCoE) 锂离子电池寿命衰退实验数据集，可用于电池健康管理研究。

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一种面向数据点的二值图像边缘提取的方法。通过对图像的四个角度的取底，将图像的四个边缘提取出来，最后合成一个整体的图像边缘。这种方法所提取的边缘只有一个像素点，可以用于图像的计数。

C语言实现AES加密解密，CBC模式，密钥32位，向量16位；加密结果同Java一致，但是因补码方式有区别，Java需是NoPadding补码方式；加密内容则需16的倍数；

本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准，并结合深圳市的现状及当代国情，对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述，接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因，运用多元线性回归方法，综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素，分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标，最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。  针对问题一，本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先，在对深圳市未来养老保障进行预测时，本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素，对医疗保障进行预测时，本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次，通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据，将深圳近几年数据与之相比较，分析出差距及发展前景；最后，本文分别建立医疗和养老保险数据集，并对数据预处理，将影响因素作为自变量，将医疗和养老保障作为因变量，使用 SPSS 建立时间序列模型，整理养老与医疗床位数，实现目标的量化描述。  针对问题二，在预测未来十年深圳常住人口时，本文运用了 Matlab 多元线性回归，对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较，得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。  针对问题三，首先对医疗保险方案进行分析，本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点，得出未来医疗保险方案应结合计算机技术，完善信息系统，改善医疗保险监控手段，合理控制医疗费用的增长，进而保障医疗保险基金高效运行，以实现目标；其次对养老保险进行分析，养老保险会对患者和老人造成影响，且深圳未来老龄化正在加速，因此在未来养老保险方案制定上，需要考虑两点：第一、养老保险能够调节供求匹配度，第二、从深圳市政府利益的角度，要尽可能使得保险金额少，所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。  关键词：时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险

各种CRC16计算代码，包括AX25、CCIT、IBM、MAXIM、ModBus等计算源码，以及CRC32

本资源实验结果可以让初学小波者很好地了解meyer小波每层的分解和重构过程，以便于进行后续的研究。