MFC实现的Ping程序

利用matlab中的函数[K,P,E]=lqr(A,B,Q,R)就可以得到线性二次型最优控制问题的解。其中输出变量中的K是最优反馈增益矩阵，P是黎卡提矩阵方程的对称正定解矩阵，E是最优闭环系统的极点。

在MATLAB/Simulink环境下建立异步电动机转差频率矢量控制系统的仿真模型。该系统在转速变化过程中，电动机的定子电流频率始终能随转子的实际转速同步变化，使转速的调节更为平滑。可以获得比较好的动态性能和稳态性能。

帧差法提取视频前景，最常用的视频提取方法，MATLAB实现

详细的叙述 如何通过MCGS组态软件来设计一个电梯监控系统。

使用自适应对比度增强算法对眼底图像中的血管进行增强处理 。

osg天空盒源代码，调试通过，顺利运行，对初学osg的初学者来说很有帮助。

【实例简介】基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型。 首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色 模型、 神经网络以及 神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。 与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。 最后，本文采用基于 神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

5G基础概念,PPT版,关于5G的行业介绍及相关应用，为人工智能与智能制造赋能。

压缩包中包括Reinforcement Learning An Introduction英文与中文文档，还包括涉及的课程代码。

家教平台管理系统采用SSH框架搭建，数据库为mysql，编码比较规范合理，内附整套程序的代码讲解视频，如果看不明白的可以结合视频去学习，比较适合学生下载下来作为毕业设计或者课程设计