实现从武汉出发，进行34个省会的遍历，最后回到武汉，要求输出遍历路径和最后总里程贪心算法原理：在贪婪算法（greedymethod）中采用逐步构造最优解的方法。
在每个阶段，都作出一个看上去最优的决策（在一定的标准下）。
决策一旦作出，就不可再更改。
作出贪婪决策的依据称为贪婪准则（greedycriterion）。

具有鲁棒特性的车载雷达有效目标确定方法，为解决由于车载雷达测量环境复杂而导致的有效目标选取不稳定的问题,提出了车载雷达有效目标的确定方法。
在分析测量环境的基础上,该方法使用同车道最近目标的准则进行目标初选,使用Kalman滤波方法进行目标的有效性检验,并使用有效目标生命周期来进行目标决策。
试验证明:该方法能够适应多种典型工况,有效排除虚假目标、干扰目标及车辆颠簸和摆动的影响,能正确地挑选并稳定地跟踪有效目标,具有一定鲁棒性。

CrystalBall是一款用于随机模拟仿真和不确定风险分析的软件工具,能够方便的分析数据、预测结果以及支持您的决策.他是一个安装在Excel上的插件,使用起来就像使用Excel表格那样轻松.本软件为官方最新的【crystalballsetup-x64V11.1.4512.0】,经测试能够完美地运行于Excel2010/2013/2016(系统WIN7X64,WIN8).安装简单,只需运行setup按提示操作后,等待约1分钟即可完成安装.

KD-Tree是一种由二叉搜索树推广而来的用于多维检索的树的结构形式（K即为空间的维数）。
它与二叉搜索树不同的是它的每个结点表示k维空间的一个点，并且每一层都根据该层的分辨器（discriminator）对相应对象做出分枝决策。
顶层结点按由分辨器决定的一个维度进行划分，第二层则按照该层的分辨器决定的一个维进行划分···，以此类推在余下各维之间不断地划分。
直至一个结点中的点数少于给定的最大点数时，结束划分。
　　KD-Tree的分辨器根据不同的用途会有不同的分辨器，最普通的分辨器为：nmodk（树的根节点所在层为第0层，根结点孩子所在层为第1层，以此类推）　　即：若它的左子树非空，则其左子树上所有结点的第i维值均小于其根结点的第i维值；
　　若它的右子树非空，则其右子树上所有结点的第i维值均大于其根结点的第i维值；
并且它的左右子树也分别为KD-Tree。

在很多真实应用中,数据以流的形式不断被收集得到.由于数据收集环境往往发生动态变化,流数据的分布也会随时间不断变化.传统的机器学习技术依赖于数据独立同分布假设,因而在这类分布变化的流数据学习问题上难以奏效.

matlab语言编写的机器学习的各种常用算法，包括svm,adboost,bagging,svm,决策树，贝叶斯准则等机器学习常用算法

为满足众多的中小型零售企业对销售管理的需要，　秘奥软件有限公司开发出了一套产品简洁直观、易学易用的特点，将店面销售业务与整个系统无缝地链接起来，使店面的销售情况，随时可以传递、汇总到后台，为您解决了每日处理大量销售单据的烦恼，帮助您在最短的时间内准确无误地计算出各种商品的销售数量、销售金额和利润等数据，使您可以及时掌握仓库库存信息，安排采购计划。
　　系统由后台进销存系统与前台的POS销售组成。
后台可以录入收银员、货品、班次等基础资料等信息，前台主要作为零售的操作并把数据传到后台。
这些零售数据提交到服务器后，后台可查看这些单据，并通过零售日结功能来实现冲减库存、计算利润的过程，此外还可以通过各种报表查看商品销售情况，收银员收款、交款情况。
　l可在局域网和互联网中应用，由总部（配送中心）系统和门店系统组成，即前台POS+后台MIS；
l连网/断网自由切换的工作方式使您在任何网络环境下可工作；
l集团化统一采购和门店独立采购相结合，统一配送、统一结算、统一定价、统一促销；
l门店可以分多个柜组、多个导购员销售管理；
l支持各种POS硬件设备：小票打印、顾显、钱箱、条码枪等；
l全面消费卡支持：会员、积分、储值、折扣；
l灵活多样的促销支持：按限时、按限量、按限时限量；
l智能化错误提醒功能（错误条码、商品价格、数量等）l严格权限控制，对各个收银员可设置不同权限；
l前台交接班日志，详细记录收银员的所有操作，方便核对；
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系统特性秘奥商务管理软件系列大致分以下特性：清爽友好的操作界面整个界面给您一种清爽的感觉。
菜单分类清晰，一目了然。
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本实验报告为数据挖掘课程weka工具使用C4.5算法进行决策树分类学习的一次实验报告，使用weka工具的图形界面，对UCI上下载的数据集进行分类测试。

分类规则过于复杂

第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
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通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。

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。