用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为本次实验使用的样本集，利用K-L变换对该样本集进行变换，与过去用Fisher线性判别方法或其它方法得到的分类面进行比较。
有详细的文档和完整的代码

满分实验代码与报告，报告某些加分项并没有去拿，如画程序流程图（太费时间了），报告严格按照模板执行。
某些实验仅有代码没有报告，因为这些实验不要求交报告。
编译环境为win10环境下的devc++，C++标准为C++11，编译环境内需增加-std=c++11指令，另外需要采用64位模式编译。
实验0预备实验安排实验1线性表的物理实现实验2线性表的应用实验3二叉树的物理实现实验4特殊二叉树的应用实验5图的物理实现实验6图的应用实验7查找实验8排序算法实验比较

这是我做DM368开发时收集来的资料，其中一个是购买开发板，板商送的，国内的有的开发板资料太少，我所买的这块就是！几乎是除了电路图，什么都没有！正是因为这样，从拿到板到跑起Linux，对我来说非常的困难，当然这个过程中我学到了很多。
后边几个都是比较珍贵的资料，网上比较少见，主要是下载了这么多资料，也该分享一定了。
第一款是：TI的EVMDM368EVMDM368_revg_Schematics.pdf(571.25KB,下载次数:342)EVMDM368_Layout_revg.zip(5.45MB,下载次数:529)第二款是leopardboardleopard_board_368_ver1.pdf(187.71KB,下载次数:236)第三款是（设计权利，附件删除）第四款是ICETEKDM365ICETEK-DM365-KB-V3原理图.pdf(136.6KB,下载次数:204)第五款是DM365做的8路DVRdm365-DVR-RDK-schematic.pdfQXD底板.pdf140.49KB,下载次数:197,下载积分:资产-2信元,下载支出2信元QXD核心板.pdf1.61MB,下载次数:284,下载积分:资产-2信元,下载支出2信元

VisualC++代码参考与技巧大全源码，比较有价值，可以参考

1、资源内容地址：https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/1430861112、代码特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用，不会出现数据造假问题3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！3、课程引用:经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理本文档是关于全国各县域城镇、农村居民收入数据的详细记录，涵盖了2000年至2022年的数据。
这些数据经过精心整理，来源于权威机构，保证了数据的准确性，可以用于学术研究和实证分析，尤其适合撰写经济学、地理学、城市规划、公共政策、社会学和商业管理等相关领域的学术论文。
数据内容真实可靠，避免了数据造假的问题，提高了研究的质量和可信度。
由于数据涉及范围广、时间跨度长，因此对大学生、本科生和研究生等学术研究人员而言，是一个难得的参考资料。
无论是初学者还是有经验的研究者，都容易上手使用。
这份数据可以作为毕业设计的一部分，为课程研究提供丰富的实证素材，同时也适合商业管理等专业的学生在规划和分析城市发展时参考。
数据以压缩包形式提供，便于下载和分发。
用户可以根据需要直接引用这些数据，进行比较分析，探索城镇与农村居民收入的差异，研究经济发展的不平衡性，以及城乡关系等重要议题。
通过这些数据的分析，能够为政策制定者提供决策支持，帮助他们更好地理解和解决城乡发展中的经济问题。
此外，这些数据还能够为地理学研究人员提供详细的地理分布信息，帮助他们分析不同县域的经济发展情况。
城市规划者可以利用这些数据来评估和预测城镇的发展趋势，为城市规划和管理提供科学依据。
社会学者可以通过这些数据深入研究社会结构和社会变迁，增进对社会发展动态的理解。
这份数据集为多学科领域提供了宝贵的第一手资料，有助于深入探讨和理解中国县域城镇和农村居民收入的动态变化，对中国的社会经济发展具有重要的参考价值。

这是一个图书管理系统的mdl文档，比较适合混过老师的要求

C#调用摄像头（AForge）实现扫描条码解析（Zxing），解析之后会关闭摄像头并在文本框中显示条码信息，DLL源码中内含有，下载可以直接使用。
介绍：自动识别：点击Start按钮会调用PC摄像头，代码内置Timer，会每100毫秒识别一下当前摄像头图像中的图像，并调用条码识别功能判定是否有条码，如果有的话就直接停止，否则继循环识别。
截图：也可以手动截图，截图后存在运行目录，请自行查找。
补充：识别通过率取决于摄像头的像素，我的笔记本比较烂，所以通过率不高。
高像素的摄像头通过率很高。

全国的乡镇一级的矢量界线，行政界线，shp矢量，时效比较新15年前后。
空间另有全国村点~~

迭代学习，智能控制系统中用的比较多，对于学习机器人控制等领域的开发者很有用。

支持车牌的实时识别，支持蓝色、黄色、绿色新能源等车牌，识别耗时比较短，大概单个车牌是180ms，识别率比较高

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。