这本模式识别的书非常经典，然而也非常稀罕，很少有人有。
我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。
书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。
另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板婚配这些内容，也弥补了Duda教材的不足。
第三版增加了一些内容，主要是基于核方法的内容，反映了学界的进展。
-Bookofthispatternrecognitionisveryclassic,however,veryrare,veryfewpeoplehave.Ifirstreadthesecondedition,thisbookcomprehensivelycoverstheimportantpointsofthefieldofstatisticalpatternrecognition.Bookatgreatlengthtoexplaintheunsupervisedclusteringmethod,whichisuniqueinpatternrecognitiontextbooks,suchasDuda'sbookinthisregard,leavingonlyonechapter,isalsorelativelysimpletodealwith.Inaddition,thebooktherearechaptersdedicatedspeakersfeatureextraction,selection,andtemplatematching,butalsocompensateforthelackofmaterialsDuda.Thethirdeditionoftheincreaseinsomeofthecontentismainlybasedonthecontentofthekernelmethod,reflectingtheacademicprogress.
我最早读的是第二版，这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。
书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法，这一点在模式识别教材中应该是独一无二的，比如Duda的书在这方面只留了一章，处理的也比较简单。
另外，本书还有章节专门讲特征抽取、选择，以及模板婚配这些内容，也弥补了Duda教材的不足。
第三版增加了一些内容，主要是基于核方法的内容，反映了学界的进展。
-Bookofthispatternrecognitionisveryclassic,however,veryrare,veryfewpeoplehave.Ifirstreadthesecondedition,thisbookcomprehensivelycoverstheimportantpointsofthefieldofstatisticalpatternrecognition.Bookatgreatlengthtoexplaintheunsupervisedclusteringmethod,whichisuniqueinpatternrecognitiontextbooks,suchasDuda'sbookinthisregard,leavingonlyonechapter,isalsorelativelysimpletodealwith.Inaddition,thebooktherearechaptersdedicatedspeakersfeatureextraction,selection,andtemplatematching,butalsocompensateforthelackofmaterialsDuda.Thethirdeditionoftheincreaseinsomeofthecontentismainlybasedonthecontentofthekernelmethod,reflectingtheacademicprogress.
2023/2/18 5:58:19
19.52MB
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清华大学NYT10关系抽取数据集，包含了53个关系，522043个句子实例，数据近程监督数据集，来源于NewYorkTimes和FreeBase。
2023/2/15 23:27:38
69.74MB
1
最大派系问题是组合优化中经典而重要的问题，在信息抽取、信号传输、计算机视觉、社会网络及生物信息学等众多领域有着重要的使用。
现在根据派系的邻居信息提出1钟基于派系顶点和邻接边的派系过滤算法，来求解最大派系问题。
现在根据派系的邻居信息提出1钟基于派系顶点和邻接边的派系过滤算法，来求解最大派系问题。
2023/2/9 4:53:52
4.78MB
1
文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。
2023/2/8 18:37:14
3.39MB
1
单项选择题标准化考试系统课程设计基本功能:(1)用文件保存试题库(每个试题包括题目说明、A~D4个备选答案、标准答案)。
(2)试题录入:可随时增加试题到试题库中，(3)试题读取:每次从试题库中可以读出N道题(N由键盘输入)。
(4)答題:每次显示一道题，用户可实现输入本人的答案。
(5)自动判卷:系统可根据用户答案与标准答案的对比实现判卷并给出成绩。
拓展功能：随机抽题,即根据用户的输入的题目数随机抽取题目组成一套试卷，在规定的时间内答题，大题成绩写入文件保存，并可以随时查询显示成绩。
创新功能：
(2)试题录入:可随时增加试题到试题库中，(3)试题读取:每次从试题库中可以读出N道题(N由键盘输入)。
(4)答題:每次显示一道题，用户可实现输入本人的答案。
(5)自动判卷:系统可根据用户答案与标准答案的对比实现判卷并给出成绩。
拓展功能：随机抽题,即根据用户的输入的题目数随机抽取题目组成一套试卷，在规定的时间内答题，大题成绩写入文件保存，并可以随时查询显示成绩。
创新功能：
2023/1/17 15:10:32
14KB
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功能简介------------------------------------------------------------★★1数据浏览显示SegY总道数，采样点数，采样间隔，数据格式(1)文本卷头查看ASCII和EBCDIC格式可切换(2)二进制卷头查看(3)单道数据查看根据道号选择或拖动，道头2字节/4字节可切换查看，可查看道数据和波形☆☆新增功能☆☆(4)道数据察看扩展为道头/道数据两个Tab页面，增加道头的标准注视以供参考，增加数据频谱图和相位谱图★★2数据扫描(1)道头2字节/4字节可切换查看，可选择仅扫描道头或全部扫描(2)单炮记录扫描:扫描炮号、对应道集(3)CMP/CRP道集扫描:扫描CMP/CRP号、对应道集(4)叠后地震体扫描设置inlineCDPXYZ比例因子，选择2D/3D，即可扫描侧线和对应道集☆☆新增功能☆☆道数据察看扩展为道头/道数据两个Tab页面，增加道头的标准注视以供参考，增加数据频谱图和相位谱图(5)增加中间结果显示(6)增加进度显示，可以取消扫描★★3数据切割(1)设置开始道、结束道和道间隔，开始采样点、结束采样点和采样点间隔(2)显示选取范围在数据文件中的位置(3)单击“开始”即可抽取道集保存为新的SegY文件☆☆新增功能☆☆(1)数据提取设置修改，按道提取、单炮记录、CMP/CRP、叠后3D共4个选项(2)单炮记录、CMP/CRP、叠后3D的数据提取必须在数据扫描后才能完成，有提示对话框进行提示bug修改:1、修改1.0.1版本数据非法时波形绘制错误导致崩溃的问题2、修改1.0.1版本数据切割错误问题
2023/1/17 3:32:56
3.47MB
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AD转换的过采样技术一般分三步：1高速（相对于输入信号频谱）采样模仿信号2数字低通滤波3抽取数字序列。
采用这项技术，既保留了输入信号的较完整信息，降低了对输入信号频谱的要求，又可以提高采样子系统的精度。
采用这项技术，既保留了输入信号的较完整信息，降低了对输入信号频谱的要求，又可以提高采样子系统的精度。
2023/1/16 7:53:47
96KB
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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。
2024-04-09 15:03
15KB