了解大脑，认识人类自身是当前科技界的一个前沿交叉领域

计算样本熵的Matlab程序，可用于机械故障诊断，生物医学信号处理（例如脑电、肌电、心电等）

基于普适脑电和脑电分裂准则的抑郁症检测新方法

由于这学期学了编译原理这门课，实验要求写词法分析器以及语法分析器，这才写的，不同网络其他的代码，我采用的是java实现的，也算费了好多脑细胞，希望能大伙看看咋样，不喜勿喷哦，各自学习就是了！

脑电信号处理英文原版

这个程序可以用来画脑地形图，程序的入口参数需要自己调整，标尺调整可以改变脑地形图的颜色。

LOINC数据库旨在促进临床观测指标结果的交换与共享。
其中，LOINC术语涉及用于临床医疗护理、结局管理和临床研究等目的的各种临床观测指标，如血红蛋白、血清钾、各种生命体征等。
当前，大多数实验室及其他诊断服务部门都在采用或倾向于采用HL7等类似的卫生信息传输标准，以电子消息的形式，将其结果数据从报告系统发送至临床医疗护理系统。
然而，在标识这些检验项目或观测指标的时候，这些实验室或诊断服务部门采用的却是其自己内部独有的代码。
这样，临床医疗护理系统除非也采用结果产生和发送方的实验室或观测指标代码，否则，就不能对其接收到的这些结果信息加以完全的“理解”和正确的归档；
而当存在多个数据来源的情况下，除非花费大量的财力、物力和人力将多个结果产生方的编码系统与接受方的内部编码系统加以一一对照，否则上述方法就难以奏效。
作为实验室检验项目和临床观测指标通用标识符的LOINC代码解决的就是这一问题。
LOINC数据库实验室部分所收录的术语涵盖了化学、血液学、血清学、微生物学（包括寄生虫学和病毒学）以及毒理学等常见类别或领域；
还有与药物相关的检测指标，以及在全血计数或脑脊髓液细胞计数中的细胞计数指标等类别的术语。
LOINC数据库临床部分的术语则包括生命体征、血液动力学、液体的摄入与排出、心电图、产科超声、心脏回波、泌尿道成像、胃镜检查、呼吸机管理、精选调查问卷及其他领域的多类临床观测指标。
Regenstrief研究院（RegenstriefInstitute）一直负责并承担着LOINC数据库及其支持文档的维护工作。

自己做的尚硅谷周阳老师ActiveMQ课程脑图，其中自己所用做案例的环境搭建都是基于docker与老师课程不一样。
脑图内容涵盖视频的99%的笔记，含有自己编写的代码文件，外加了自己对一些问题的测试与回答。
消息中间件之ActiveMQ消息中间件已经成为互联网企业应用系统内部通信的核心手段，是目前企业内主流标配技术，它具有解耦、异步、削峰、签收、事务、流量控制、最终一致性等一系列高性能架构所需功能。
当前使用较多的消息中间件有RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、Kafka、ZeroMQ、MetaMQ等，本次以Apache的ActiveMQ作为切入点，分为基础/实战/面试上中下三大部分，将带着同学们从零基础入门到熟练掌握ActiveMQ，能够结合Spring/SpringBoot进行实际开发配置并能够进行MQ多节点集群的部署，最后学习MQ的高级特性和高频面试题的分析。
希望通过本次的学习，能够帮助同学们取得更大的进步，加油O(∩_∩)O

同步脑电功能磁共振（EEG-fMRI）原理与技术同步脑电功能磁共振（EEG-fMRI）原理与技术

视觉是人类认知世界的重要途径之一，人类获取外部信息的80%来自视觉系统。
计算视觉就是在了解人类视觉基础上，用成像系统代替人类视觉器官，用计算级代替人脑完成对输入图像的处理与理解。
同时，随着信息技术与智能科学的发展，计算机视觉是人工智能领域热门学科之一和物联网感知层重要技术之一。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。