局部均值分解LMD的MATLAB程序，采用滑动平均来平滑均值，可运行。

能够可以运行的关于matlab中的局部均值分解（LMD）的完整程序

项目采用这些技术和设计思想Ajax,jQuerySpring(MVC,IOC,AOP)MyBatisAjax:异步请求响应处理;页面局部刷新(所有请求一律采用Ajax方式交互)jQuery:简化js和Ajax编程,实现前端处理SpringMVC:实现控制层,用于接收请求分发给业务模型处理,并实现请求响应SpringIOC:实现管理控制层,业务层,数据访问层组件,采用注入方式建立关系(解耦)SpringAOP:实现事务管理和异常日志处理(在不修改原有组件情况下,追加功能)MyBatis:实现数据库操作,实现数据访问层界面一律采用HTML所有交互一律采用Ajax模式所有交互一律采用无状态会话处理

很好用的优化工具软件包，snopt，是一个局部优化算法，包括基于windows系统的和linux系统的

应用程序调试技术作者：(美)JohnRobbins　译者：潘文林陈武目录结论第l部分调试概论第1章错误：问题出在那里，如何解决1．l错误及其调试1．1．l什么是错误1．1．2进程错误及其解决方案1．1．3制定调试计划1．2调试的先决条件1．2．l技能组合l．2．2学习技能组合1．3调试过程1．3．l第1步：复制错误1．3.2第2步：描述错误1．3．3第3步：始终假定错误是你自己的问题1．3．4第4步：分解并解决错误1．3．5第5步：进行有创见的思考1．3.6第6步：杠杆工具1．3.7第7步：开始繁重的调试工作1．3．8第8步：校验错误已被更正.1．3.9第9步：学习与交流1.3.10调试过程的决定性秘诀1．4小结第2章开始调试2.1跟踪变更直到项目结束2．1．l版本控制系统2．1．2错误跟踪系统2．1．3选择正确的系统2.2制定构建调试系统的进度表2．2．l用调试符来连编所有的构件2.2．2警告与错误同等重要2.2．3了解在何处装载DLL2.2．4设计发布构件的轻便诊断系统2.3日常连编和冒烟测试是必须遵循的2．3．l日常构件2．3．2冒烟测试2.4立即连编安装程序2．5QA必须对调试构件进行测试2．6小结第3章边编码边调试3．1注意声明3.1．l如何声明，声明什么3．l．2不同类型的VisualC＋十和VisualBasic声明3．l．3SUPERASSERT3.2跟踪、跟踪、跟踪、再跟踪3.3注意注释3.4相信自己，但要校验（单元测试）3.5小结第II部分高效率的调试第4章调试器的工作原理4．1Windows调试器的类型4．1．1用户模式调试器4．1．2内核模式调试器4．2Windows2000操作系统为调试对象提供的支持4．2.1Windows2000堆阵检查4．2．2在调试器中自动启动4．2.3快速中断项4．3MinDBG：一个简单的Win32调试器4.4WDBG：真正的调试器4.4．l内存读写操作4．4．2断点和单步执行4．4．3符号表、符号引擎和堆栈遍历4．4．4StepInto、StepOver和StapOut功能4．4．5WDBG调试器的一个有趣的开发问题4．5如果需要编写自己的调试器4．6WDBG调试器之后是什么？4．7小结第5章使用Visual　C＋十调试器进行强有力的调试5．1高级断点及其用法5．1．l高级断点语法和位置断点5．1．2在任何函数上快速中断5．1．3在系统或输出的函数中设置断点5．1．4位置断点修饰符5．1．5全局表达式和条件断点5．1．6Windows消息断点5．2远程调试5．3技巧及窍门5.3.1设置断点5．3．2Watch窗口5．4小结第6章使用x86汇编语言和Visual　C++调试器Disassembly窗口进行强有力的调试6．1CPU的基础知识6．1．l寄存器6.1．2指令格式和内存编址6．2关于VisualC＋十内联汇编器6．3需要了解的指令6.3.1堆栈处理6.3．2最常用的几个简单指令6．3．3常见的序列：函数入口和出口6．3.4变量访问：全局变量、参数和局部变量6.3．5调用进程和返回指令6．4调用约定6.5需要了解的其他指令6．5.l数据处理6.5．2指针处理6.5．3比较和测试6．5．4条约和分文指令6．5.5循环6.5.6字符串处理6.6常见的汇编语言结构6.6．1FS寄存器访问6.6.2结构和类引用6．7完整的例子6.8Disassembly窗口6．8.1导航功能6.8.2在堆栈上查看参数6．8．3SetNextStatement命令6．8．4Memory窗口和Disassembly窗口6.9技巧和诀窍6.9．1Endians6.9.2垃圾代码6.9.3寄存器和Watch窗口6.9.4从ASM文件中学习6.10小结第7章使用VisualBasic调试器进行强

（清华大学版）计算机图形学第1章绪论第2章光栅图形学第3章几何造型技术第4章真实感图形学第5章OpenGL与VRML第6章附录—图形■第1章绪论※计算机图形学的研究内容※计算机图形学的发展简史※应用及研究前沿※图形设备■第2章光栅图形学※直线段的扫描转换算法※圆弧的扫描转换算法※多边形扫描转换与区域填充※字符※裁剪※反走样※消隐※练习题■第3章几何造型技术※曲线和曲面※Bezier和B样条曲线曲面※形体在计算机内的表示※求交分类※实体造型系统简介※练习题■第4章真实感图形学※颜色视觉※简单光照明模型※局部光照明模型※光透射模型※纹理及纹理映射※整体光照明模型※实时真实感图形学技术※练习题■第5章OpenGL与VRML※OpenGL※VRML■第6章附录—图形变换※数学基础※几何变换※投影变换

针对群体情绪识别准确率的问题，结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），提出一种多流CNN-LSTM网络模型学习群体情绪的静态和动态特征。
以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个通道的输入，利用CNN网络对空间特征和局部运动特征进行分析，得到的特征图直接输入LSTM网络，进行全局运动特征的学习。
最后连接Softmax分类器，对三个通道的Softmax输出进行加权融合，得到分类结果。
实验结果表明，模型可有效地识别四种典型的群体情绪，且识别率高于已有算法，准确度（ACC）和宏平均精度（MAP）分别最高可达82.6%、84.1%。

针对空间科学大数据的快速检索需求，提出了分布式区域检索算法。
算法主要包括四维空间科学数据的索引方法和分布式四维空间科学数据的索引架构两部分。
在KTS存储结构下，通过基于立方体的Block-Grid三维网格剖分方法建立两级空间索引结构，包括分布式节点间的全局索引和分布式节点内的局部索引；
在分布式系统架构下，确定了索引在分布式主从节点的分布策略以及数据在分布式环境下的容错机制。
基于Hadoop基础架构设计了NSSC-Hadoop系统，通过多组试验数据测试算法效率，并与直接基于Hadoop无索引遍历数据方式相比较，数据检索效率提高了将近50倍，随着数据量的增大，算法优势会更加明显。

基于AdminLTE（bootstrap）用JS实现的局部刷新的案例，这个是使用js刷新局部页面，以及提交的案例，还有使用js刷新的案例在我另外的资源里

lfda,局部Fisher判别分析的R包lfda软件用于对和visualizing局部Fisher判别分析，核局部Fisher判别分析和半监督局部Fisher判别分析算法进行package。
这些算法的介绍和应用可以在这里找到，这里是，这里是。
这些

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。