运行环境要求：php(5.4~7.3)+mysql5安装步骤：1，将程序文件上传至服务器空间上（注意二进制上传）2，在浏览器执行http://域名/install/进入安装注：根目录下nginx.conf是nginx的伪静态规则V6.4正式版部分功能改进说明：1，手机端每个栏目列表可以单独上传幻灯片2，后台部分页面UI优化3，增加用户自助更换微信绑定登录的功能4，后台直接上传公众号二维码和客服二维码5，手机端详情页增加自定义模板（和PC端同步）6，增加后台备忘录7，充值赠送套餐、置顶扣费选项、有效期选项等等统统改进为在后台直接设置（不再需要去改文件）8，不同栏目可以设置不同的有效期显示时间9，分站后台不显示教程、工单、更新等内容10，不同栏目可以设置不同的置顶时间项目和置顶收费标准11，PC和手机端用户中心，置顶信息改进12，手机端发信息，栏目选择界面的优化13，违禁词替换改进14，会员置顶信息界面优化（包括手机端）15，被大家诟病已久的图文编辑器将换成百度编辑器，并增加内容自动保存的功能

本文档为技术公开课《以性别预测为例，谈谈数据挖掘中常见的分类算法》的讲演PPT。
以实例的形式，用尽量通俗的方式，针对性别预测这个分类问题，来谈一下数据挖掘基本的处理流程，常见的算法和算法的选择等

AltiumDesigner3D元件库原理图库2D3D封装库AD库分类器件库合集390MB，包括各种接插件FPC、HT3.96、KF2EDGK、KF128、KF301、FK350、KF2510、KF7620、KFHB9500、LCD、LED、MOS，BIT、MX、PH、PHB、PHD、SD、SIM、STC单片机、STM32单片机、USB、XH、VH、保险丝、拨码开关、传感器、串口、电感、电容、电源插座、电源开关、电源芯片、电阻、二极管、蜂鸣器、光电隔离器、继电器、简易牛角座、晶振、可控硅、电池座、排母、排针、轻触开关、数码管、天线座、音频插座，整流桥，各种常用芯片封装。

伯努利贝叶斯分类器(BernoulliNB),它假设特征的条件概率分布满足二项分布

头条新闻文本分类数据集，包括11个类别，近50万条数据，文本内容为新闻标题+提取的关键词，分为训练数据和验证数据两个文件

针对小型书店的日常进销存业务特点及其经营的灵活性而开发；
2． 主要功能包括：进书、销售、盘点、库存不足提示、财务统计、查询等；
3． 查询包括：进书查询与管理、存书查询，销售查询，库存不足查询；
4． 财务统计可能包括：当日销售额统计、当月销售额统计、图书销售额排名、图书分类销售排名、5．

这是一个文本分类的语料库，主要是用于文本分类，主旨句提取，关键词提取等等应用。

项目描述：音乐一点通是一款集成本地音乐，网络音乐的音乐播放器，不仅界面美观，而且更加人性化，可以完全替换Android自带的播放器。
特点描述：支持1.5版本以上Android系统支持添加桌面小组件，播放/暂停/切歌更方便支持多线程下载，随时下载/暂停/取消支持皮肤背景更换，随心换喜好的皮肤背景支持正常模式/夜间模式切换，支持定时关闭歌曲分类详细，按照歌手，专辑，文件夹，清晰明了支持自定义扫描本地歌曲，默认扫描到默认列表中，目前只支持常用格式MP3,WMV,AAC,MP4,M4A可以自定义添加播放列表，管理更简便支持设置我最爱听的歌曲，一键设置和取消，更方便管理支持来电/拔下耳机时暂停歌曲，更加智能

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

MATLAB运行代码可实现对四种动物图像的分类识别提取特征进行分类识别

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。