求解大规模非对称矩阵特征值成绩的一些数值算法.pdf

基本ESPRIT算法1：⑴构造Rxx和Rxy2⑵计算Rxx的特征值分解，得到σ 2H2HH⑷计算矩阵束{Cxx,Cxy}的广义特征值分解，所有在单位 圆上的广义特征值给出空间参数ω1,,ωp的估计

基于机器学习算法的特征值分类(MATLABR2019b)：特征值分类(EigenClass)。
在这项研究中，提出了一种精确高效的基于特征值的机器学习算法，特别是特征值分类（EigenClass）算法，用于处理分类问题。
使用具有不同属性和类别的20个不同数据集的数量进行比较。
每个算法都经过5折交叉验证训练和测试30次。
然后根据最常用的度量（例如精确度、精确度、召回率、微观F度量和宏观F度量）将结果相互比较。

文件包含一个数据集（csv文件）和一个可执行代码（py文件），是对红酒数据集的分类训练与测试。
可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。
模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。
数据集前11列为红酒的属性，最初一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。
通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。
需要Python版本3.8及以上；
需要引入第三方库pandas和sklearn。

语音去混响不断都是会议场景、临境通信中的重要问题。
混响的存在使得语音质量、语音的可懂度大大降低，因此需要特定的算法去对存在混响的室内语音信号进行处理。
《SpeechDereverberation》本书描述了语音去混响的各种处理方法第一章：本书内容综述第二章：混响模型、评价指标第三章：基于统计模型语音去混响算法第四章：基于LPC模型语音去混响算法第五章：基于多麦克风特征值分解语音去混响算法第六章：自适应盲多通道系统辨识第七章：多通道声学系统的子代逆矩阵第八章：移动目标语音的贝叶斯单通道盲去混响第九章：不使用房间声学信息的语音去混响逆滤波第十章：用于语音和音频信号去混响的TRINICON本书适用于学生、研究者或产品开发的工作人员本书版权为作者所有。

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。