行人检测追踪系统利用OpenCV中预先训练好的HOG+线性SVM模型（也可本人训练HOG+线性SVM模型）对视频中的行人进行检测，利用追踪算法绘制出行人的移动轨迹。
整个系统用python实现，并用wxpython实现了GUI。

Solution.Manual.to.Introduction.to.Mathematical.statistics..6ed.谜底byRobertV.Hogg,JoesephMcKean,AllenTCraig

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

SRC(SparseRepresentationClassifier)稀疏表示分类器SOMP(SimultaneousOrthogonalMatchingPursuit)同步正交婚配追踪稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现。
此程序为论文仿真，论文题目为：HyperspectralImageClassificationUsingDictionary-BasedSparseRepresentation论文地址：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5766028&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5766028其实只实现了论文里的第一种方法SOMP各个文件功能简介：isomp_Indiana.m主程序SamplesNormalize.m数据归一化findlabel2.m划分训练样本和测试样本SOMP.m求稀疏表示矩阵assig

作者：ProfessorKwang-ChengChen，ProfessorRamjeePrasad出书：Wiley2009目录Prefacexi1WirelessCommunications11.1WirelessCommunicationsSystems11.2OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing(OFDM)31.2.1OFDMConcepts41.2.2MathematicalModelofOFDMSystem51.2.3OFDMDesignIssues91.2.4OFDMA211.3MIMO241.3.1Space-TimeCodes241.3.2SpatialMultiplexingUsingAdaptiveMultipleAntennaTechniques271.3.3Open-loopMIMOSolutions271.3.4Closed-loopMIMOSolutions291.3.5MIMOReceiverStructure311.4Multi-userDetection(MUD)341.4.1Multi-user(CDMA)Receiver341.4.2SuboptimumDS/CDMAReceivers37References402SoftwareDefinedRadio412.1SoftwareDefinedRadioArchitecture412.2DigitalSignalProcessorandSDRBasebandArchitecture432.3ReconfigurableWirelessCommunicationSystems462.3.1UnifiedCommunicationAlgorithm462.3.2ReconfigurableOFDMImplementation472.3.3ReconfigurableOFDMandCDMA472.4DigitalRadioProcessing482.4.1ConventionalRF482.4.2DigitalRadioProcessing(DRP)BasedSystemArchitecture52References583WirelessNetworks593.1MultipleAccessCommunicationsandALOHA603.1.1ALOHASystemsandSlottedMultipleAccess613.1.2SlottedALOHA613.1.3StabilisedSlottedALOHA643.1.4ApproximateDelayAnalysis653.1.5UnslottedALOHA663.2SplittingAlgorithms663.2.1TreeAlgorithms673.2.2FCFSSplittingAlgorithm683.2.3AnalysisofFCFSSplittingAlgorithm693.3CarrierSensing713.3.1CSMASlottedALOHA713.3.2SlottedCSMA763.3.3CarrierSenseMultipleAccesswithCollisionDetection(CSMA/CD)793.4Routing823.4.1FloodingandBroadcasting833.4.2ShortestPathRouting833.4.3OptimalRouting833.4.4HotPotato(Reflection)Routing843.4.5Cut-throughRouting843.4.6InterconnectedNetworkRouting843.4.7ShortestPathRoutingAlgorithms843.5FlowControl893.5.1WindowFlowControl893.5.2RateControlSchemes913.5.3QueuingAnalysisoftheLeakyBucketScheme9

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。