平板手写

这是一个使用Matlab开发的自动平板旋转器程序，专为控制AWPR（自动平板旋转器）的Matlab图形用户界面而设计。

该代码在MATLAB 2015上编写，低版本可能存在兼容性问题。

通过调整参数如executor和autoCommit，来实例化SqlSession接口的默认实现类DefaultSqlSession。DefaultSqlSession详细实现了SqlSession中的所有接口定义，并通过其持有的Executor接口，委托具体的Executor执行SQL语句完成各种CRUD操作。

基于SVM的手写字体识别 支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，在手写字体识别领域展现出优异的性能。通过将手写字符图像转换为特征向量，SVM能够有效地学习不同字符类别之间的复杂边界，从而实现高精度的识别。 核心步骤： 特征提取: 从手写字符图像中提取关键特征，例如笔画方向、像素分布等，形成特征向量表示。 训练SVM模型: 利用标记好的手写字符数据集，训练SVM分类器。SVM通过寻找最优超平面，将不同类别的特征向量在高维空间中尽可能分离开。 识别预测: 将待识别的手写字符图像转换为特征向量，输入训练好的SVM模型，预测其所属的字符类别。 优势： 对高维数据和非线性可分问题具

通过模型试验，探究了规则波作用下弹性支承水平板冲击压力峰值的概率分布规律。 研究首先对比分析了不同组次试验数据中弹性支承与刚性支撑水平板波浪冲击压力历时曲线的差异性。在此基础上，深入研究了弹性支承水平板波浪冲击压力峰值的超值概率分布特征，并拟合了相应的曲线及其参数。最后，探讨了弹性支承刚度与威布尔分布三参数之间的关联性。

利用Matlab编写程序，远程控制自动平板旋转器WPR的Arduino设备。

在MATLAB环境下，我们进行了对平行平板多光束干涉的仿真研究。通过调整不同的反射率参数，我们分析了反射光强随角变量的变化。结果显示，反射率对干涉模式的形成具有显著影响。图示中展示了不同反射率条件下的光强分布特征，这些结果有助于深入理解多光束干涉现象的物理特性。

编译原理的平板手写总结，讲真，复习起来比死盯 PPT 强多了。常考点都标得挺清楚，像词法、语法、最左推导这些，一目了然。嗯，画的也比较清爽，知识点和例题搭配得刚刚好，适合通勤路上随手翻一翻。 像DFA的构造和FIRST/FOLLOW 集这些常出题的内容，也有画重点，省得你一个个去翻教材。对了，文法类型的分类也有对照整理，新手也能一看就懂。 我个人觉得递归下降解析和LR那部分讲得还挺细，画了不少图，逻辑清晰，不烧脑，哪怕你基础不太扎实也能跟得上。还有一些像左递归消除、语法制导翻译这种常规操作，也都带练习。 如果你快到考试了，或者打算再捡起编译原理来复习，这份总结真的挺靠谱的。搭配点练习题，边看边

利用深度学习技术进行手写数字识别的研究，采用MATLAB实现并详细描述了相关代码。

利用 TensorFlow 框架构建 AlexNet 模型，用于识别手写数字，代码实现参考 Kaggle 平台上的开源项目。