说明：生物地理学为基础的优化（BBO）是一种进化算法（EA），通过随机迭代改进的候选解决方案对于一个给定的测量质量的功能优化，或健身功能。BBO属于类的超启发式因为它包含了许多变化，因为它不做任何

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说明：甲状腺是最大的内分泌腺体之一。它是一个小蝴蝶形腺体，这是位于颈部的前面部分 o f。它位于正下方亚当斯苹果。甲状腺产生帮助的 bod y 以控制代谢的激素。有各种甲状腺疾病。它包括甲状腺功能亢进症、 甲状腺功能减退症、 甲状腺肿和甲状腺结节 （良性/恶性）。用于检测和分类异常的各种方式是甲状腺的超声...

说明：直接通过输入函数表达式和x值范围就能自动获得图形，并且能够把这个图形以jpg的格式存起来，不用QQ截屏了

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说明：IDW距离反比加权方法，本程序的性能已经达到较高水平，包含位置式PID算法、积分分离式PID，本程序的性能已经超过其他算法，可以得到很精确的幅值、频率、相位估计，多姿态，多角度，有不同光照。

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说明：资源描述机器学习的代码，关于线性拟合的，有代价函数，有梯度下降，大家可以来看看，不过我写的这个可能适合菜鸟看，太简单了，也可能有错误，欢迎大家来批评指正

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说明：这个压缩文件包含了MATLAB的源代码，用于生成不同标准的H矩阵，如WIFI、WIMAX、CCSDS、DVB-S2等。由于QC-LDPC码由于其较低的完整性和较好的译码性能在这些标准中得到了广泛的应用，因此本文利用matlab编程实现了这些标准的H矩阵的生成。希望它能对有需要的人有所帮助。

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说明：CNN作为一种卷积神经网络已经在社会各个领域有了非常深入的应用，特别是在图像识别和人脸识别领域，然而在睡眠分类领域还没有特别完善的应用，因此在本代码中，我们设计了一种CNN框架，能有效的适应睡眠过程中分类不均匀的问题，主要分为数据输入层，卷积层，降采样层，全连接层，和分类层，该CNN框架能有效的解决...

说明：用于设计三维立体图形的编程代码，不一定能够得到预期的结果，但对初学者来说确实是良药，能过很快的进入threesome的熟悉界面，有很强的包容性。

模型 建立

说明：传感器节点自身定位及定位误差分析。对于大多数应用，不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的。传感器节点必须明确自身位置才能详 细说明“在什么位置或区域发生了特定事件”，实现对外部目标的定位和追踪。另～方面，了解传感器节点位置 信息还可以提高路由效掣，为网络提供命名空间，向部署者报告网络的覆盖质量...

说明：运用短时能量和过零率相结合，分别设置两个高低不同的门限值，更加精准的、能够很好的检测出语音的起始和终止点，程序完整，可以直接运行！

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