【微信群投微投多人统计软件全自动机器人带假人托虚拟分】
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微信群投微投多人统计软件全自动机器人带假人托虚拟分
微信群投微投多人统计软件全自动机器人带假人托虚拟分，版本不断免费升级更新，适合所有微信群使用。
支持全自动识别机器人以及全智能统计计算截图，带有假人托虚拟分功能。前台后台各种表格数据统计查询。
全方位的行业标配软件设计，全智能的设置模式，适合所有微信群行业使用。
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Micro-channel micro-investment group to vote more than statistical software with automatic robot prop dummy virtual partitions
Micro-channel micro-investment group to vote more than statistical software with automatic robot prop dummy virtual partitions, free upgrades constantly updated version, suitable for all micro-channel group to use.
Full support for automatic recognition and intelligent robot statistical computing theme with dummy prop virtual function points. Foreground to background various tables statistics query.
A full range of industry standard design software, a full set of intelligent mode, suitable for all micro-channel group of industries. (2016-09-04, Visual Basic, 9709KB, 下载3次)
BP神经网络，通过该程序，可以清楚的了解BP算法的原理，运算过程。
BP NN (2009-06-30, Visual Basic, 28KB, 下载32次)
一个挖掘人才网里面的邮箱的代码，尽管简单但是为搞数据挖掘的人提供很好的学习机会
an excavation inside the network talent mail code While simple but to engage in data mining to provide good learning opportunities (2007-04-14, Visual Basic, 3573KB, 下载41次)
一个不规则三角网的生成算法，比较有效，希望大家一起交流。
a triangular irregular network algorithms, more effective, I hope all of us can share. (2007-03-20, Visual Basic, 17KB, 下载55次)
破解别人的网马后,根据算法写的一个简单的不闪的网页木马生成器,已经能被瑞星查杀,如果要使用,请生成后,自行做免杀处理
break other people's networks MA, on the basis of the algorithm was not a simple flash website Trojan generator, Rising already be found online, if you want to use, production, do not kill their own processing (2006-08-07, Visual Basic, 23KB, 下载14次)
Hopfield 网——擅长于联想记忆与解迷路 实现H网联想记忆的关键，是使被记忆的模式样本对应网络能量函数的极小值。 设有M个N维记忆模式，通过对网络N个神经元之间连接权 wij 和N个输出阈值θj的设计，使得: 这M个记忆模式所对应的网络状态正好是网络能量函数的M个极小值。 比较困难，目前还没有一个适应任意形式的记忆模式的有效、通用的设计方法。 H网的算法 1）学习模式——决定权重 想要记忆的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 则任意两个神经元j、i间的权重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的总数 ap(s)：第p个模式的第s个要素（-1或1） wij：第j个神经元与第i个神经元间的权重 i = j时，wij=0，即各神经元的输出不直接返回自身。 2)想起模式： 神经元输出值的初始化 想起时，一般是未知的输入。设xi(0)为未知模式的第i个要素（-1或1） 将xi(0)作为相对应的神经元的初始值，其中，0意味t=0。 反复部分：对各神经元，计算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神经元总数 f（）--Sgn（） θi—神经元i发火阈值 反复进行，直到各个神经元的输出不再变化。
Hopfield network-- good at associative memory solution with the realization of lost H associative memory networks, are key to bringing the memory model samples corresponding network energy function of the minimum. With M-N-dimensional memory model, the network N neurons connect between right wij and N output threshold j design makes : M-mode memory corresponding to the network is a state network energy function is the M-000 minimum. More difficult, it is not an arbitrary form of adaptation memory model of effective, common design methods. H network algorithm 1) mode of learning-- decision weights want memory model, with 1 and 2 of the value of a model, said :-1, 1, 1, 1 ,1,1, ... in general : two were arbitrary neuron j i weights between : wij ap = (i) ap (j), p = 1 ... p; P : The tot (2005-04-09, Visual Basic, 11KB, 下载62次)