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。

第十五讲三网交融数据网业务路由协议1静态路由配置2动态路由配置3数据上网业务示例4本讲目录路由协议路由协议10.0.0.0/8E0E1172.16.0.1网络Ｂ静态路由动态态路由路由协议参数度量值：RIP:跳数IGRP：复合值（带宽、时延、可靠性、负载、MTU）。
OSPF：开销Cost值，（与链路带宽有关）BGP：路径矢量和属性管理距离：路由选择可信程度的一个尺度，当多种路由协议并存时，根据管理距离来选择一种，小的管理距离比大的优先选择。
例如：直连路由：0静态路由（接口）：0静态路由（下一跳）：1OSPF：110路由参数OSPF（开放式最短路径优先协议）OSPF（开放式最短路径优先协议）Cost=10Cost=20Cost=10ABCDCost=5routerospf99(定义一个进程）router-id61.137.1.31（定义ID）log-adjacency-changes）（记录变化信息）auto-costreference-bandwidth10000（定义参

针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题，通过运用图像轮廓识别技术，提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别，在交通路标的识别过程中，分别构造了图像密度、外形度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓，同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。
通过实验仿真结果表明：在图像的提取过程中，交通路标图像随着其DMOS值的增大，图像的质量越差，清晰度越低，其NRSS值越小；
在图像的识别过程中，低通滤波器的大小设置为7×7，原图NRSS为0.7654，外形度量为1.3和2.4时，NRSS分别为0.3712和0.2667。
这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。

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。