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简单介绍深空通信建模 原理以及关键技术，并建立数学模型。

M3阵列配置方法\ServeRaid-MR-5000-WebBIOS\IBM服务器3650\User-Guide

非常好用的ADAS1000初始化代码，压箱老底存货。用于多导心电，ADI方案。特别是十二导联心电方案应用

基于BP神经网络的数据分类matlab程序。 matlabR2020编写，可绘制出训练集及测试集结果图及各自混淆矩阵。 BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

包括： 2006-07-20 TTC-Vision Driver Manual for CoDeSys V1[1].0.pdf 2007-04-18 TTC-200 Toolbox Manual for CoDeSys V2[1].0.pdf TTC-200_V2_UserManual.pdf TTC200用户手册.pdf

本节讨论下在C++11中怎样使用std::async来执行异步task。 C++11中引入了std::async 什么是std::async std::async()是一个接受回调(函数或函数对象)作为参数的函数模板，并有可能异步执行它们. template future::type> async(launch policy, Fn&& fn, Args&&...args); std::async返回一个 std::future，它存储由 std::async()执行的函

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