生信分析科研绘图，热图，PCA，官网传送，下载免安装（需安装Java）

基于PCA算法的人脸识别过程大致分为训练、测试、识别这三个阶段完成，在训练阶段，通过寻找协方差矩阵的特征向量，求出样本在该特征向量上的投影系数；
在测试阶段，通过将测试样本投影到特征向量上，得到测试样本在该特征向量上的投影系数。
最后，采用最小欧氏距离，找到了与测试样本最相近的训练样本图像。

故障诊断数据源，PCA方法理想检测对象，Te工业工程，涉及到41种工业过程

自己用Python实现的PCA算法。
Python3可直接导入数据运行。

基于人脸PCA和SVM的人脸识别的matlab程序，只需要改一下每个文件的下载地址即可运行

本matlab程序实现了基于PCA的人脸识别，并提供了相应的论文和测试数据集，并给出了测试结果。

手写数字识别，所使用的是PCA主成分分析算法，内部有多个测试图片和PDF说明。

《Origin9.0科技绘图与数据分析超级学习手册》是一本专为用户深度学习Origin9.0软件而设计的教程，旨在帮助用户掌握如何高效地利用该软件进行科学绘图和复杂的数据分析。
Origin9.0是科研人员和工程师常用的图形用户界面（GUI）应用程序，尤其在实验数据处理、可视化以及统计分析等方面表现出色。
Origin9.0提供了丰富的2D和3D绘图类型，包括散点图、线图、柱状图、饼图、等高线图、表面图等，适用于各种科研领域。
在绘图过程中，用户可以自定义颜色、线条样式、符号形状，以及添加图例、坐标轴、网格线等元素，使图表更具专业性和可读性。
此外，Origin支持批量处理，能快速生成多图并排比较，对于论文发表或报告制作非常方便。
在数据分析方面，Origin9.0包含多种内置统计函数和分析工具，如基本的平均、标准差、回归分析，到高级的傅里叶变换、主成分分析（PCA）、非线性拟合等。
用户可以通过工作表中的公式栏直接输入计算公式，或者利用内置的分析菜单进行操作。
此外，Origin还支持自定义脚本，通过LabTalk语言，用户能够编写复杂的数据处理和分析程序，提高工作效率。
在学习资源中，课件通常会涵盖基础操作，如数据导入、工作表管理、图形创建与编辑，以及高级功能，例如曲线拟合、数据分析模板的定制。
这些内容有助于初学者迅速上手，并逐步深入到高级应用。
同时，提供的数据文件可能包含了实例数据，供学习者实践操作，通过实际操作来巩固理论知识。
自学Origin9.0时，建议按照以下步骤进行：1.学习基础界面和工作流程：了解Origin的工作窗口布局，掌握新建项目、导入数据、编辑工作表的基本操作。
2.探索绘图功能：逐一尝试不同类型的2D和3D图表，学习如何调整图表属性，使图表满足专业要求。
3.熟悉数据分析工具：通过实例数据，练习使用内置的统计和分析函数，理解其原理和应用场景。
4.实践曲线拟合：学习如何使用Origin的拟合功能，对数据进行非线性拟合，探究数据背后的规律。
5.学习LabTalk编程：逐步了解和应用LabTalk语言，编写自定义脚本，实现自动化处理。
6.定制和保存工作流程：学习如何保存个人的分析模板，提高工作效率。
通过深入学习和实践《Origin9.0科技绘图与数据分析超级学习手册》中的内容，用户将能够熟练掌握Origin9.0的各项功能，提升科研和工程领域的数据分析能力。

使用elm和pca结合的人脸识别matlab程序，仅供初学者学习使用

在Yale人脸库上运用PCA＋SVM的方法实现了人脸检测，并统计识别率

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。