MATLAB图像高分辨率

自己翻译的一篇文档，关于使用Matlab如何调用Snopt，这方面的中文资料很少哦！

万能注册机（NI License Activator）。用于激活破解labview软件，使用简单，方便。安装完试用版本及其各类工具包后，直接打开该注册机，点击右键选择注册。

使用51单片机通过SMBUS总线读记录的锂电池电量，包含一个c51程序代码和原理图。测试通过，对设计使用锂电池供电的仪器的人员非常有帮助！

Java调用电脑摄像头拍照实现例子，运用的是开源项目webcam-capture实现的；详情看这里：https://blog.csdn.net/qq_22078107/article/details/85927626

4万高质量同义词库，同义词都经过人工整理过，错误很少，但也难免有不少量不准确的，也请大家谅解，由于人工更正过，所以要收点积分，希望大家支持下。

人脸识别是现今比较火的方向，本实例运用神经网络技术，选取其中一个特征点(眼睛的位置不同)对人脸进行识别，本人自己动手实践，完全是可行的程序，而且对入门神经网络有些帮助，作为研究生新手的我，搞懂了这个，对我后续的学习非常有激励，现共享出来，不懂的，可以私信我，愿与有志者共进步。

内包含struts2+hibernate最新版整合jar包++++++++++++++

这是一个用javaee开发的图书管理系统，实现的技术是SSH和jdbc，servlet的一点技术，功能还是比较全面的。

第一章 统计学习方法概论第二章 感知机第三章 k 近邻法第四章 朴素贝叶斯法第五章 决策树-2016-ID3CART第六章 Logistic回归第七章 支持向量机第八章 提升方法第九章 EM算法及其推广第十章 隐马尔科夫模型第十一章 条件随机场第十二章 统计学习方法总结

【实例简介】LSTM异常检测自动编码器 使用LSTM自动编码器检测异常并对稀有事件进行分类。 如此多次，实际上是现实生活中的大多数数据，我们都有不平衡的数据。 数据是我们最感兴趣的事件，很少见，不像正常情况下那么频繁。 例如，在欺诈检测中。 大多数数据是正常情况，无论数据是否已标记，我们都希望检测异常或何时发生欺诈。 处理未标记的数据时，我们通常会使用“异常值检测”方法，例如，基于聚类的局部离群值因子（CBLOF） ，基于直方图的离群值检测（HBOS）等。而标记的数据被视为“分类”问题和分类器，如和。 但是，由于正数据点在数据中很少见，因此该算法发现很难从数据中学到很多东西。 例如，分类器通常最终会在所有情况下都预测为“负”，以实现最佳准确性。 在这里，我们将研究可用于有监督和无监督以及罕见事件分类问题的另一种方法。 长短期记忆自动编码器。