ThinkPad System UUID1.82

本代码基于matlab开发，是完全自主研发的粒子群算法来求解约束多目标优化万能code，希望对学习的同学有帮助

使用springboot开发的一个物业管理系统，比较精简，适合用来学习springboot，带有数据库脚本，自己修改下配置文件即可使用

检测设备是否联机。状态、数据获取；数据传输检验

盲反卷积算法复原图像，可直接对现实中拍摄的模糊图像进行反卷积，对模糊图像进行清晰化，代码MATLAB 附有讲解 适合初学者，还有很多改进空间

【实例简介】it is helpful to the people relating to the communication scope.

这是一个非常完整的qpsk调制解调用fpga实现的工程，在工程中已经能够正常使用，使用的quartus ii 开发，使用Verilog语言，文件中还包含了各种滤波器的系数文件，还有matlab仿真文件，整个工程包含从串并变换，相位映射，到成型滤波，中通滤波，cic滤波，调制，再到解调过成的下变频，匹配滤波，载波提取，位定时，判决，整个完整的过程,

对层次分析法的改进。通过对指标相对重要性设定三个模糊数，减少主观偏差。

图像背景和前景的分离提取，是本人的一次作业，但是有完整的程序和描述，希望大家能够喜欢

【实例简介】LSTM-DNN进行库存预测 修正LSTM模型的股价预测 它能做什么？ 它可以给出一只股票收盘价的预测值。 它不能预测离现在太远，而它所能做的就是预测明天的价格。 我们需要做的是提供一只股票过去的数据。 评估 我用MAPE（平均绝对百分比误差）评估模型。 通过该模型训练的某些股票的最佳性能可使MAPE达到2％-3％，这意味着精度（1-MAPE）可以达到97％-98％。 训练自己的数据 U首先从互联网上下载股票的csv数据，然后在代码中修改csv路线（在最后一栏中输入收盘价）。 学习性能良好的CPU模型需要花费数小时。 有用吗？ 尽管预测第二天的收盘价表现良好，但无法预测接下来的2,3,4 ...天的价格。 因此这可能会有所帮助，可能没有帮助。 未来 我将把我的股票价格预测系统放在github上，它具有许多新功能，包括预处理数据，训练模型，预测价格，评估模型以及推荐高收益股票。 同时

从手势图像的预处理、手势的特征提取和手势的识别三方面对基于视觉的手势识别进行了研究。图像预处理包括图像平滑、图像分割、二值化、图像形态学处理和轮廓提取。轮廓提取是使用八邻域边界跟踪算法。在手势的特征提取部分，使用边界傅立叶描绘子的手势特征提取算法。针对手势的识别，采用了基于 BP 神经网络的识别方法。是基于opencv和vs编写的程序