Fisher线性判别实验，.m文件，各行代码功能备注明确，有利于学习，matlab直接运转，数据更改即可用于其他类别实验分析。
2019/8/5 22:51:44
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模式识别属于判别一个对象属于哪个模式的成绩，进行模式识别要求具备两个特征：一是事先已知若干标准模式库；
二是有待识别对象，所谓模糊模式识别，是指在模式识别中，模式是模糊的，或说标准模式库中提供的模式是模糊的。
二是有待识别对象，所谓模糊模式识别，是指在模式识别中，模式是模糊的，或说标准模式库中提供的模式是模糊的。
2017/11/27 14:58:06
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完成一个变形版的纸牌21点游戏。
该游戏来源于21点游戏，实现人机对战。
游戏说明如下：（1）该游戏需要两副牌，没有Joker，共104张。
每张“纸牌”应具有花色与数字两个属性。
（2）游戏在机器与人类玩家之间进行。
游戏一开始应先洗牌（将104张牌打乱）。
（3）机器永远是庄家，所以永远先给机器发牌，机器的牌不可见，只能看到机器要了几张牌。
机器停止要牌后，再给人类玩家发牌。
（4）游戏胜利与失败的条件与普通21相同；
除此以外，一方在当前牌没有爆掉的前提下，如果下一张牌使得手中有两张完全一样的牌（同数字、同花色）则立刻胜利。
（5）游戏结束时机器的牌要全部显示，并提示谁胜利了。
程序设计要求如下：（1）程序中应至少有Card类和CardGame类。
（2）Card类需要重写Object类的equals(Objecto)函数，用于比较两张牌能否完全一样；
重写toString函数，用于输出牌时直接显示牌的花色与数字。
（3）CardGame类应具有shuffle（洗牌）、deal（发牌）、win（胜利判别）等函数。
（4）选择适当的java集合类来实现“发牌牌堆”和“手牌”（不允许都使用数组）。
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该游戏来源于21点游戏，实现人机对战。
游戏说明如下：（1）该游戏需要两副牌，没有Joker，共104张。
每张“纸牌”应具有花色与数字两个属性。
（2）游戏在机器与人类玩家之间进行。
游戏一开始应先洗牌（将104张牌打乱）。
（3）机器永远是庄家，所以永远先给机器发牌，机器的牌不可见，只能看到机器要了几张牌。
机器停止要牌后，再给人类玩家发牌。
（4）游戏胜利与失败的条件与普通21相同；
除此以外，一方在当前牌没有爆掉的前提下，如果下一张牌使得手中有两张完全一样的牌（同数字、同花色）则立刻胜利。
（5）游戏结束时机器的牌要全部显示，并提示谁胜利了。
程序设计要求如下：（1）程序中应至少有Card类和CardGame类。
（2）Card类需要重写Object类的equals(Objecto)函数，用于比较两张牌能否完全一样；
重写toString函数，用于输出牌时直接显示牌的花色与数字。
（3）CardGame类应具有shuffle（洗牌）、deal（发牌）、win（胜利判别）等函数。
（4）选择适当的java集合类来实现“发牌牌堆”和“手牌”（不允许都使用数组）。
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2021/2/16 8:30:57
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针对高光谱数据维数高、数据量大、信息冗余多、波段相关性强等特点，在综合各种数据降维方法的基础上，提出一种基于最佳波段组合的高光谱遥感影像分类方法。
以美国印第安纳州地区的AVIＲIS数据为例，分析各波段信息量和相邻波段的相关性，利用子空间划分、分段波段指数选择法，进行特征波段的选择;并针对难区分地物类别，应用J－M距离模型对其可分性进行判别，获得最佳波段组合。
最初采用支持向量机分类器进行分类。
实验结果表明，采用最佳波段组合方法，可以有效地提高高光谱的分类精度。
以美国印第安纳州地区的AVIＲIS数据为例，分析各波段信息量和相邻波段的相关性，利用子空间划分、分段波段指数选择法，进行特征波段的选择;并针对难区分地物类别，应用J－M距离模型对其可分性进行判别，获得最佳波段组合。
最初采用支持向量机分类器进行分类。
实验结果表明，采用最佳波段组合方法，可以有效地提高高光谱的分类精度。
2019/5/1 5:13:11
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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
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