介绍EM算法，EM算法的底子思绪，EM算法源代码

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一、课题题目：MATLAB图像去噪算法研究二、课题引见在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。
所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。
本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法及小波变换法的图像去噪算法。
首先引见图像处理应用时的常用函数及其用法；
其次详细阐述了三种去噪算法原理及特点；
最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；
中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；
对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。

我们从两个作为引言的章节开始+第1窣描述了对之后章节可能很有用的研究设计步猓。
第2章讨论了在医学研究中用到的随机实验•这个实验为我们嵌感兴味的问题提供了一个理想的基准。
在引言章节之后，本书第二部分共有三聿.分别讨论了回归、工具变虽和双重差分法的核心内容。
这三章内容既强凋估计值的一餃性质（比如回归总是可以近似条件期望函数等＞，也强调了对估计值賦予因果解释所t的假设（比如条件独立假设、工具变t“就像”隨机分配、相似世界等）。
在本书第三部分我们转入扩展。
其中第6車考察对非连续实验的回归分析，我们既可将该部分内容#作回归控制这种研究策略的变体，也可将其看作是一类工具变曼估

均方误差（mean-squareerror,MSE）是反映估计量与被估计量之间差异程度的一种度量。
设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的数学期望，称为估计量t的均方误差。
它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的方差与偏倚。
psnr是“PeakSignaltoNoiseRatio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，它具有局限性，一般是用于最大值信号和背景乐音之间的一个工程项目。

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

本人在2013年设计专业硕士毕业后进入了一家互联网公司任交互设计师职位，在这一年的时间里陆陆续续负责过几个产品的交互设计，期间有过迷茫和挫折，现在也在思考作为设计师到底应该如何规划自己的职业生涯，是通晓于某一个具体工作，如网页端/移动端的交互设计，还是做一个复合型万金油的设计师，懂交互懂视觉懂前端，或是转型做产品设计和经理，也许这是每一个设计师都会考虑的问题。
在大公司，期望设计师通晓于某一个具体环节，能把这个环节从80分做到90分、100分，这也意味着大公司的设计师所处理的工作会相对固定。
对于中小型或者创业团队，更希望设计师属于全能手，因为团队职能分配必然没有大公司那样精细，全能手的设计师能够

软件项目风险管理是软件项目管理的重要内容。
在进行软件项目风险管理时，要辩识风险，评估它们出现的概率及产生的影响，然后建立一个规划来管理风险。
风险管理的主要目标是预防风险。
软件项目风险是指在软件开发过程中遇到的预算和进度等方面的问题以及这些问题对软件项目的影响。
软件项目风险会影响项目计划的实现案例场景模拟(24按照软件开发计划,需求分析应在12月31日前完成,然而在软件项目实施过程中项目经理发现,由于原先对工作量估算过于乐观,需求分析在12月31日之前已经不可能完成→(计划)显然,原先计划制定的不科学和不准确,导致了实施过程中进度难以控制,如果强行按照计划来执行显然是不可行的,为此,必须对计划重新进行分析和调整3案例场景模抄(3/48在软件设计阶段,软件设计负责人发现,用户需求中的某项需求(例如,将已有Wod文档的内容显示在Web页面上)至今尚未找到解决的技术途径→(技术)显然,该问题将直接影响软件项目的后续开发工作,影响到软件项目能否成功完成案例场景模抄(4/4s在需求分析过程中,软件设计负责人带领的需求分析小组和用户在进行交流的过程中发生了矛盾,出现了争吵,用户方说将不再配合需求分析小组的工作,而且他们确实没有配合开发方的工作→(合作)显然,开发方和用户方出现这种状况是双方没有想到的这种状况延续下去必将对软件项目的实施产生影响,影响软件项目的进度,甚至会导致项目失败5案例启示:风险在项目实施过程中大量存在软件风险方式多样软件风险事先难以确定软件风险会对软件项目的实施产生不良影响s如果不对风险进行良好的管理,项目就很难保证按照计划、在成本和进度范围内,开发出高质量的软件产品,甚至会导致项目失败51概述5.1.1风险51.2软件风险R5.1.3软件项目风险管理5.1.4软件项目风险管理的意义51.1风险￠卡内基.梅隆大学的软件工程研究所SEI风险是损失的可能性EWebster'sDictionary:风险是遭受损失、伤害、破坏的可能性心风险的根源是不利的情况(或损失)发生的不确定性,即不期望发生事件的客观不确定性风险是在给定情况下和特定时间内,那些可能发生的结果之间的差异,差异越大则风险越大851.1风险风险具有两大属性:可能性:风险发生的概率损失:指预期与后果之间的差异风险的损失=可能性×损失项目风险函数表达式项目风险具有不同的组成要素,如项目不希望发生的事件、事件发生的概率、事件的后果等,每个项目的风险可定义为不确定性和后果的函数风险=f(事件,不确定性,后果)风险=f(事故,安全措施)10

软件项目风险管理是软件项目管理的重要内容。
在进行软件项目风险管理时，要辩识风险，评估它们出现的概率及产生的影响，然后建立一个规划来管理风险。
风险管理的主要目标是预防风险。
软件项目风险是指在软件开发过程中遇到的预算和进度等方面的问题以及这些问题对软件项目的影响。
软件项目风险会影响项目计划的实现案例场景模拟(24按照软件开发计划,需求分析应在12月31日前完成,然而在软件项目实施过程中项目经理发现,由于原先对工作量估算过于乐观,需求分析在12月31日之前已经不可能完成→(计划)显然,原先计划制定的不科学和不准确,导致了实施过程中进度难以控制,如果强行按照计划来执行显然是不可行的,为此,必须对计划重新进行分析和调整3案例场景模抄(3/48在软件设计阶段,软件设计负责人发现,用户需求中的某项需求(例如,将已有Wod文档的内容显示在Web页面上)至今尚未找到解决的技术途径→(技术)显然,该问题将直接影响软件项目的后续开发工作,影响到软件项目能否成功完成案例场景模抄(4/4s在需求分析过程中,软件设计负责人带领的需求分析小组和用户在进行交流的过程中发生了矛盾,出现了争吵,用户方说将不再配合需求分析小组的工作,而且他们确实没有配合开发方的工作→(合作)显然,开发方和用户方出现这种状况是双方没有想到的这种状况延续下去必将对软件项目的实施产生影响,影响软件项目的进度,甚至会导致项目失败5案例启示:风险在项目实施过程中大量存在软件风险方式多样软件风险事先难以确定软件风险会对软件项目的实施产生不良影响s如果不对风险进行良好的管理,项目就很难保证按照计划、在成本和进度范围内,开发出高质量的软件产品,甚至会导致项目失败51概述5.1.1风险51.2软件风险R5.1.3软件项目风险管理5.1.4软件项目风险管理的意义51.1风险￠卡内基.梅隆大学的软件工程研究所SEI风险是损失的可能性EWebster'sDictionary:风险是遭受损失、伤害、破坏的可能性心风险的根源是不利的情况(或损失)发生的不确定性,即不期望发生事件的客观不确定性风险是在给定情况下和特定时间内,那些可能发生的结果之间的差异,差异越大则风险越大851.1风险风险具有两大属性:可能性:风险发生的概率损失:指预期与后果之间的差异风险的损失=可能性×损失项目风险函数表达式项目风险具有不同的组成要素,如项目不希望发生的事件、事件发生的概率、事件的后果等,每个项目的风险可定义为不确定性和后果的函数风险=f(事件,不确定性,后果)风险=f(事故,安全措施)10

Kumoclient该项目是通过。
。
概述这是控制三菱热泵的网络客户端。
三菱提供的KumoCloud应用程序运转缓慢，仅适用于iO和Android设备。
依存关系取决于项目中的API网关。
（当前，这取决于我对该项目的fork中的错误修复）。
在开发模式下，它期望API服务器在端口18084上运转，并对此进行代理。
部署后，它只希望将API映射到同一服务器中，即可通过相对链接进行调用。
设计目标设计客户时，我想到了以下目标：保持简单-仅显示我们实际使用的选项。
尽量减少互动-我想通过单击2次来关闭房屋中的所有单元。
不安全-仅在内部的内部网络上可用：请勿为外部使用而安全。
在移动和桌面设备上工作。

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。