多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果

根据提供的文件信息，我们可以将这份“Flux培训资料中文”中的关键知识点整理如下：###Flux培训资料概述####一、模型简介及几何建模本章节主要介绍了如何在Flux软件中创建基本的几何模型，并对不同类型的案例进行了简要说明。
1.**几何建模**：-**仿真目标**：文档中提到了三种不同的仿真场景，分别是静磁场场仿真(Case1)、电流参数化仿真(Case2)和几何参数化仿真(Case3)。
-**几何参数**：为了进行仿真，首先需要定义模型的几何参数。
这些参数用于定义模型的基本形状和尺寸。
-**几何建模步骤**：-**创建对称面**：通过双击symmetry选项来创建对称面，这一步对于简化模型和提高计算效率非常重要。
-**创建几何参数**：通过双击geometricparameter选项，可以定义几何参数，例如长度、宽度等。
-**创建坐标系**：为了准确地定位模型中的各个元素，需要创建合适的坐标系。
这可以通过双击坐标系选项实现。
-**平移变换矢量的创建**：通过双击transformation选项，可以定义平移变换矢量，这对于调整模型的位置非常有用。
-**建立点、线、面、体**：这是几何建模的基础，通过定义点、线、面、体来构建模型的具体形状。
####二、网格剖分这一部分重点讲解了如何将模型分割成更小的单元，即网格剖分，这对于模拟计算至关重要。
-**网格剖分**：在进行电磁场仿真之前，需要将模型划分为更小的网格，以便于软件进行精确的计算。
网格的质量直接影响到仿真的准确性和计算时间。
####三、物理属性本节介绍了如何设定材料的物理属性，这对于模拟结果的准确性至关重要。
-**物理属性设置**：为模型的不同部分指定正确的物理属性，比如磁导率、电导率等，这对于准确模拟电磁行为非常重要。
####四、求解这一环节涉及如何设置求解器参数和执行仿真计算。
-**求解设置**：在这一阶段，需要选择适当的求解器算法，并设定求解参数，如精度要求、迭代次数等。
-**执行仿真**：完成所有准备工作后，启动仿真计算过程，获得模拟结果。
####五、后处理这部分是关于如何分析和可视化仿真结果。
1.**Case1静磁场场仿真**：-这部分针对静磁场场仿真进行了详细的分析和结果展示，可以帮助用户理解静态电磁场的行为。
2.**Case2电流参数化仿真**：-在这个案例中，通过对电流进行参数化处理，研究电流变化对电磁场的影响。
3.**Case3几何参数化仿真**：-这个案例着重探讨了几何参数变化对电磁行为的影响，这对于优化设计具有重要意义。
####六、Flux在国内的技术支持文档还提到了Flux软件在中国的技术支持情况，这对于中国用户来说是非常实用的信息。
这份“Flux培训资料中文”不仅涵盖了Flux软件的基础使用方法，还包括了从几何建模到后处理的完整流程，非常适合初学者入门学习。
通过这份培训资料，学员能够掌握Flux软件的操作技巧，并学会如何利用该软件进行各种电磁场仿真。

建立运行环境-ExcelVba，可移植到VB环境中（需修改一些代码）'仿制简单的SQL查询语句，用于对二维数组的查询'参照SQL语句：Select*Fromarray[Whereconditions][Distinctfields][ResultWithTitle]''实现功能：'依条件设置查询数组，返回包含查询字段（或全部字段）的数组，可多条件组合。
'条件运算符包括：＞==,=,=,＜=,,like(正则表达式)'本函数中仅有上述运算符。
原因在于，更多的运算符编制逻辑过于复杂，又不太常用。
'为了尽可能多地容纳各种运算关系，添加了正则表达式匹配运算，'在某个单一条件中，正则几乎可以容纳绝大部分的比对运算关系了。
'2、数字比较：'采用了将数字型字符串类型转换为数字之后再比较的方法，结果更为准确。
'3、其他算法和运算速度：'编制过程中，试验过使用正则+逻辑分支+表达式引用的方法，'可以实现几乎等同于SQL查询语句的复杂功能，而且代码更简捷。
'但运算速度相差过于悬殊（大概几十到上百倍-"一闪而过"和"一袋烟"的差距！），最后不得不放弃。
'所以现在的版本相当于一个简化了的select语句，但对于大多数查询情况而言够用了。

本文将介绍一种基于深度学习和稀疏表达的人脸识别算法。
首先，利用深度学习框架(VGGFace)提取人脸特征；
其次，利用PCA对提取的特征进行降维；
最后，利用稀疏表达分类实现特征匹配。
我采用CMC曲线评价在AR数据库上的识别性能。
最后我还提供了整个过程的code。

投影寻踪算法的matlab代码，有4个m文件，结构很清晰投影寻踪算法的matlab代码，有4个m文件，结构很清晰

基于MATLAB的超分辨率重建算法，帮助学习超分辨率重建，亲测在MATLAB2009a版本上运行无报错。

来自于剑桥大学教授YangXinshe的萤火虫算法Matlab源码，适合各种寻优问题的建模，内含代码的详细说明

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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。