本书是世界通信权威、信息科学领域泰斗Gallager博士近年研究成果的结晶，在数字通信原理的基础上重点阐述了理论、问题和工程设计之间的关系。
内容涉及离散源编码、量化、信道波形、向量空间和信号空间、随机过程和噪声、编码、解码等数字通信基本问题，最后还简要介绍了无线数字通信。

Blender的安装后所占空间很少以及可以运行于不同的平台。
虽然它经常不连说明文档或范例发布，但其拥有极丰富的功能，而且很大部份是高端模组塑造软体。
其特性有:　　支持不同的几何图元，包括多边形网纹，快速表层塑模，曲线及向量字元。
　　多用途的内部洵染及整合YafRay这个开源的射线追踪套件。
　　动画工具，包括了反向动作组件，可设定骨干，结构变形，关键影格，时间线，非线性动画，系统规定参数，顶点量重及柔化动量组件，包括网孔碰撞侦察和一个具有侦察碰察的粒子系统。
　　使用Python语言来创作及制作游戏及工作自动化脚本。
　　基本的非线性影像编辑及制作功能。
　　Game_Blender，一个子计划，用以制作实时的电脑游戏。

使用支持向量机进行预测。
调用示例：in=load('testData.txt');SVM(in(:,2:12),in(:,1),3)

C#科学计算讲义-宋叶志-人民邮电出版社内容概要《C#科学计算讲义》较为详细地介绍了科学计算方法，并对算法给出了源代码。
关于算法部分主要介绍了线性方程组的迭代解法与直接解法、正交变换与最小二乘计算方法、鲁棒估计、随机数的产生、插值法、非线性方程求解、多元非线性最优化算法、微分方程数值方法等内容。
本书还给出了C#程序设计的基本方法，并对科学计算中要用到的矩阵向量类的构造做了详细阐述。
算法的实现本身不限于具体的语言，本书对于算法的描述是较为详细的，所以读者也很容易把算法改用Fortran、MATLAB、C++、Java等语言编程实现。
宋叶志、徐导和何峰编著的《C#科学计算讲义》适合作为大学理工科本科生或研究生计算方法、数值分析课程的教材或参考书。
对于从事相关学科教学的教师，如果不熟悉现代编程语言，也可以选择本书作为工具书。
本书还可以用作科研人员的工程计算工具书与算法集。
另外，在一些需要进行数据处理与分析的公司，如数量金融、统计等行业，也可以选用本书作为培训教材，或直接应用书上的源代码进行软件开发。
书籍目录第1章　C#程序设计基础　1.1　计算机、程序设计与算法　1.1.1　计算机结构　1.1.2　操作系统　1.1.3　机器语言与高级语言　1.1.4　程序设计与算法　1.2　C#历史与概述　1.2.1　C语言：结构化编程语言的高峰　1.2.2　C++语言:　面向对象与大型程序　1.2.3　Java语言：可移植、安全性与Internet　1.2.4　C#:.NET主打语言　1.3　集成开发环境介绍　1.4　面向对象程序设计　1.4.1　封装　1.4.2　多态　1.4.3　继承　1.5　数据类型与运算符　1.5.1　简单数据类型　1.5.2　数组　1.5.3　运算符　1.5.4　赋值运算符　1.6　程序控制结构　1.6.1　顺序结构　1.6.2　分支结构　1.6.3　循环结构　1.6.4　控制结构的嵌套　1.7　类的设计及对象实现　1.7.1　定义类　1.7.2　创建对象　1.7.3　方法　1.7.4　构造函数　1.7.5　析构函数与垃圾回收　1.8　运算符重载及索引器　1.8.1　运算符重载　1.8.2　索引器　1.8.3　面向对象思想在C#程序设计中的重要性　1.9　GUI编程　1.10　本章小结第2章　线性方程组迭代解法　第3章　线性方程组的直接解法第4章　正交变换与最小二乘计算方法第5章　鲁棒估计第6章　随机数第7章　插值法第8章　非线性方程数值解法第9章　非线性最优化第10章　常微分方程(组)的数值方法附录A　C#　数值代数类的抽象与设计　附录B　动态链接库与混合编程　B.1　静态链接库与动态链接库　B.2　C#调用Fortran动态链接库范例　B.3　调用可执行函数　附录C　Linux下C#开发与跨平台编程介绍　C.1　Mono简介　C.2　Linux下C#IDE开发范例　参考文献　

多分类问题的支持向量机源程序一对一代码，开发工具为matlab，对学习模式识别的绝对是一个大的帮助。

主要介绍了Python中的支持向量机SVM的使用（附实例代码），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

利用Python和MATLAB语言分别对机器学习中的线性分类器做了详解，其中分类的数据来源于三类鸢尾花的4维特征向量，主要利用了Fisher分类器的方法

想用时找不到地方下载，找到了发出来大家共享下。
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作为一个实验课题，本项目实现了应用java多线程来实现距离向量算法，可以对此算法深入的理解

核方法的基础学习材料，介绍了核方法的原理和构造，很不错的学习资料，建议机器学习、模式识别、支持向量机等学习方向的学者参考。

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。