数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

6N3+LM1875音频功率放大器设计（原理图+PCB（软件AD09））已经投板，焊接试音，无底噪，融合了电子管的人声优美和1875的韵味。
贴片的保险丝注意耐压和电流，对贴片自恢复保险丝不太了解的最好换成玻璃管的。
继电器是松下的PA1A。
电子管换成米国的5670解析力要比6N3上一个层次，可以直接代换，不改电路参数。
因电子管阴极输出增益＜1，如果觉得音量不够大，可以把两个22K的增益电阻R12和R15换成27K的。
变压器用双18V-双20V的，电压太低电子管工作状态不好甚至不能正常工作。

仿真脉冲多卜勒雷达的信号处理。
设脉冲宽度为各学生学号末两位数，单位为μs，重复周期为200μs，雷达载频为10GHz，输入噪声为高斯白噪声。
目标模拟分单目标和双目标两种情况，目标回波输入信噪比可变（-35dB～10dB），目标速度可变（0～1000m/s），目标幅度可变（1～100），目标距离可变（0～10000m），相干积累总时宽不大于10ms。
单目标时，给出回波视频表达式；
脉压和FFT后的表达式；
仿真给出脉压和FFT后的输出图形；
通过仿真说明各级处理的增益，与各级时宽和带宽的关系；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其功能损失（脉压主旁比与多卜勒的曲线）。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况；
仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
注意：1、白噪声加入采用randn函数；
2、整体产生回波，再整体加时延和多卜勒信息；
3、通过数据计算出输出信噪比；

任何半导体器件都具有一定的非线性，尤其在大信号输入情况下，非线性将愈加明显。
由于放大器具有一定增益，这意味着放大器有着比其他半导体器件愈加明显的非线性，所以详细讲解了1db压缩点和三阶交调的产生和分析

VCA821超带宽可变增益放大器，电赛必备木块。
VCA821是直流耦合，宽带，dB线性，连续可变的压控增益放大器它提供了一个差分输入与用于改变向下40分贝增益从标称最大增益由增益电阻器（RG）和反馈电阻（RF）的设置高阻抗增益控制输入单端的转换。
该VCA821内部架构由两个输入缓冲器和输出电流反馈放大器阶段集成有乘数核心是提供一种完整的可变增益放大器（VGA）系统，该系统不需求外部缓冲。

从已调信号中检出调制信号的过程称为解调或检波，解调的目的是为了恢复被调制的信号。
AD8361就是一款集成射频检波器。
具体芯片检波原理不做赘述。
AD8361是一款均值响应功率检波器，适用于最高2.5GHz的高频接收机和发射机信号链。
该器件使用非常简单，在大部分应用中仅需2.7V至5.5V的单电源、电源去耦电容和输入耦合电容即可工作。
输出为线性响应直流电压，转换增益为7.5V/V均方根值。
可添加一个外部滤波器电容，提升平均时间常数。
类似的还有对数检波器AD8362等等。

光学遥感器在轨绝对辐射定标精度决定着定量化应用的广度和深度,反射率法、辐照度法以及辐亮度法等基于大面积均匀场的在轨替代定标发挥着重要作用,但由于存在场地数量有限、定标频次低、场地反射率低以及单点定标无法实现全动态范围定标的问题,定标精度限制在5%~8%之间。
光学遥感器空间分辨率的提高,使得基于光谱平坦性好、朗伯性好的灰阶靶标的绝对辐射定标成为可能。
本文研究了基于灰阶靶标的定标方法的原理、定标流程及影响因素,并在此基础上提出了简化辐射传输计算的方法。
考虑到高分辨多光谱相机响应线性及暗电流等的影响,本文采用带偏置的一次函数响应模型,对某多光谱相机进行了三次试验,求出了定标增益与偏置,定标不确定度优于5%。
利用铺设的彩色靶标进行了反射率反演验证,结果显示,在5%~70%的反射率内,绝对差值不到0.01。
所提绝对辐射定标方法可以实现光学卫星遥感器大动态范围的绝对辐射定标,处理了在响应低端定量化应用时定标精度普遍较低的问题。

基于PGA205芯片的程控放大器，PGA205是美国Burr-Brown公司生产的低价格、多用处的可编程增益放大器,可用两位TTL或CMOS逻辑信号A1、A0对其增益进行数字选择。
PGA205的增益档级为1、2、4、8V/V,最大增益误差为±0.05%。

基于VCA820可控增益放大器计划。

基于VCA820可控增益放大器计划。

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。