项目开发流程（不提不说，必须会背） 在我们项目立项以后，项目经理、研发部和产品部一起针对项目进行了需求分析会议。会议结束以后，产品部门会给我们研发部提供需求文档，然后我们研发部再进行开会分析这些需求，根据需求进行分组后，分组后再进行讨论、创建表、写排期等，开发文档我们使用是这个swagger自动生成API文档。然后就是和我们项目老大一块去搭建框架，然后提交到远程仓库master上，由组员进行拉取分支，接下来就是根据需求进行开发。 项目介绍: 最近我协同开发的项目是一个类似转转、咸鱼商城的二手商品平台，这个项 目主要是用于 B2C、C2C 在平台上做一些线上和线下的二手商品交易，还实现了商品搜索、热门推荐、用户爱好推荐、广告等功能 被动说 开发环境：IDEA+Mysql+JDK1.8+Git+Maven 相关技术：Redis 缓存、Mongodb 数据库、RocketMq、Nginx、ES,Freemarker、 Docker、Jekins 等 其他技术：阿里云 OSS、Quartz 等 由于当时小组人较少，我负责的模块就比较多些，包括购物车模块、闪拍模 块、

针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题，提出利用三维卷积神经网络（3DCNN）模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取，通过3D池化层对运动特征进行降维，通过Softmax分类处理来识别卸杆动作，并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时，首先对数据集进行预处理，从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表，并降低分辨率；然后采用训练集对3DCNN模型进行训练，并保存训练好的权重文件；最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试，得出分类结果。实验结果表明，设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1，3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。

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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

对于设计人员而言，数字电位器正变得越来越重要，它们具有很多优点，但也存在很多限制。下面比较机械电位器，数字电位器的共同点和区别，并由此帮助读者了解如何使用数字电位器。

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BP神经网络（公式推导+举例应用）

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