糖尿病数据集"diabetes.csv"是一个广泛用于统计分析和机器学习任务的数据集，特别是针对深度学习的应用。
这个数据集包含了大量关于糖尿病患者的医疗记录，旨在帮助研究者们预测糖尿病的发展趋势或者评估疾病管理策略的效果。
下面我们将深入探讨该数据集中的关键知识点。
1.数据集结构：通常，CSV（CommaSeparatedValues）文件是一种存储表格数据的格式，每一行代表一个观测值，列则对应不同的特征或变量。
在这个糖尿病数据集中，每一行可能代表一个患者在特定时间点的健康状况。
2.特征详解：-年龄（Age）：患者年龄，对于疾病发展有显著影响。
-性别（Sex）：患者性别，男性和女性可能面临不同的糖尿病风险。
-BMI（BodyMassIndex）：身体质量指数，是衡量体重与身高比例的一个指标，与糖尿病风险相关。
-血压（BloodPressure）：血压水平，高血压是糖尿病并发症的重要因素。
-葡萄糖（Glucose）：血液中的葡萄糖浓度，直接影响糖尿病的诊断。
-胆固醇（Cholesterol）：血液中的胆固醇含量，高胆固醇可能加剧糖尿病并发症。
-心电图（ECG）：心电图结果，可以反映心脏健康状况，可能影响糖尿病的整体管理。
-尿蛋白（UrineProtein）：尿液中的蛋白质含量，异常可能表明肾脏受损，常见于糖尿病并发症。
-甲状腺刺激激素（TSH）：甲状腺功能的指标，甲状腺问题可能与糖尿病有关联。
-以及其他可能的医疗指标和历史数据。
3.目标变量：数据集可能包含一个目标变量，例如“糖尿病进展”或“并发症发生”，用于预测模型的训练和验证。
这个变量可能是二元的（如无/有并发症）或连续的（如疾病严重程度评分）。
4.数据预处理：在使用数据集之前，通常需要进行数据清洗，处理缺失值、异常值，以及可能的分类变量编码。
此外，为了适应深度学习模型，可能需要对数值特征进行标准化或归一化。
5.模型构建：在深度学习中，可以使用各种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于特征提取，循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，或者全连接网络（FCN）处理一般的数据。
更先进的模型如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）也能用于捕捉患者健康状况随时间变化的模式。
6.训练与评估：模型的训练通常涉及反向传播和优化算法（如梯度下降或Adam）。
评估指标可能包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，具体取决于任务的性质。
7.隐私与伦理：在处理这类个人健康数据时，必须遵守严格的隐私保护规定，确保数据脱敏且匿名化，以保护患者隐私。
8.预测与解释：模型预测的结果需要解释，以便医生和患者理解并采取相应行动。
可解释性机器学习方法如局部可解释性模型（LIME）和SHAP值可以提供洞察模型决策背后的特征重要性。
"diabetes.csv"数据集为糖尿病研究提供了一个宝贵的资源，通过深度学习方法，我们可以挖掘其中的潜在规律，提高疾病预测的准确性，并为患者提供更好的健康管理建议。
在实际应用中，要充分利用数据集，同时确保数据安全和合规性。

自己用的小软件，仿造原子的XCOM功能，加了一下自己用的功能。
1、基本串口通讯，鼠标放入串口选择自动刷新，显示COM口的驱动类型。
2、多条发送界面，可定时发送，可关联数字键盘、右键发送按钮可更改按钮名称，方便记忆。
3、485通讯，数据有十进制和十六进制可选，发送后自动保留记录。
4、CRC校验小工具。
5、十六进制通信协议提取部分位并根据自定义数据类型转化为十进制6、字符格式示波器，例："＞P:-1.25"，示波器显示曲线名称P，数值-1.25，曲线个数最多8个。
7、类似MODBUS协议截取第2-5位，合成一个int数值，然后示波器显示波形，最多5个曲线8、示波器曲线可键拖拽、放大。

7种插值算法的c++代码实现1拉格朗日插值(POLINT)2有理函数插值(RATINT)3三次样条插值(SPLINE(二阶导数值)-＞SPLINT(函数值))4有序表的检索法(LOCATE(二分法),HUNT(关联法))5插值多项式(POLCOE(n2),POLCOF(n3))6二元拉格朗日插值(POLIN2)7双三次样条插值(SPLIE2)

《名师考案丛书:高等代数考研教案(第2版)(北大·第三版)》依照北京大学数学系几何与代数教研室编《高等代数》（第三版）的自然章编排，但为了保持前后内容的渗透及关联，对一些章节的内容作了调整。
如为了完整地介绍化简二次型的方法（第五章），将特征值、特征向量及矩阵的相似对角化（第七章），正交矩阵及用正交变换化二次型为标准形（第九章）等内容均集中到第五章。

这些论文很系统得介绍了数据挖掘技术，以及挂念规则挖掘算法及其的改进技术，很有参考价值

###数据可视化-PowerBI####一、课前准备与快速入门在开始学习PowerBI之前，我们需要做好一些准备工作：1.**安装PowerBI**：首先确保已经安装了PowerBIDesktop，可以从Microsoft官网免费下载。
2.**了解图表类型**：熟悉常用的图表类型如折线图、条形图、饼图等，这些图表占据了大多数数据可视化的应用场景。
3.**熟悉PowerQuery和PowerPivot**：PowerQuery用于数据清洗和导入，PowerPivot则用于构建复杂的数据模型。
4.**准备数据源**：准备好要分析的数据，并了解如何将其导入PowerBI。
####二、PowerBI简介PowerBI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，它提供了从单一视图到复杂的交互式报告的所有功能。
PowerBI主要有三个版本：-**Desktop**：主要用于创建和编辑报表，是最常用的版本。
-**Service(ProandPremium)**：用于共享和协作，支持实时刷新和大规模部署。
-**Mobile**：可在移动设备上查看报告。
####三、PowerBI界面介绍PowerBI的界面主要分为三个部分：1.**多页报表视图**：显示最终的可视化结果。
2.**数据视图**：进行数据建模的地方，可以在此添加新表、创建关系和度量值。
3.**关系视图**：用于查看和管理数据表之间的关系。
####四、PowerBI数据可视化流程1.**获取数据**：使用PowerQuery从各种来源导入数据。
2.**数据建模**：在PowerPivot中对数据进行清理、转换并建立模型。
3.**数据可视化**：利用PowerView创建交互式报告。
4.**分发数据**：将完成的报告发布到PowerBI服务并与他人共享。
####五、可视化图表类型PowerBI提供了多种类型的图表供用户选择，以适应不同的数据展示需求：1.**常用图表**：-**折线图**：用于展示随时间变化的趋势。
-**条形图**：适用于比较不同类别的数量。
-**饼图**：展示各个部分在整体中的占比。
-**散点图**：显示数据点间的分布或关联。
2.**高级图表**：-**卡片图**：展示单个数值。
-**雷达图**：用于比较多个变量。
-**瀑布图**：展示数据的增减变化过程。
-**箱线图**：展示数据分布的统计摘要。
-**标靶图**：对比实际值与目标值。
-**漏斗图**：展示业务流程中的转化率。
-**树状图**：用于层次结构数据的可视化。
-**气泡图**：同时展示三个维度的数据。
-**词云图**：以文字大小表示频率。
-**桑基图**：展示数据流的方向和量级。
-**热力图**：展示二维矩阵中的数据密度。
####六、项目实战1.**数据导入与整理**：-**导入数据**：使用PowerQuery从Excel、数据库等来源导入数据。
-**使用查询编辑器**：对数据进行清洗和转换。
-**数据库导入数据**：直接连接到MySQL等数据库并导入数据。
2.**建立数据分析模型**：-**建立数据模型**：在PowerPivot中创建表格间的关系。
-**新建度量值和新建列**：利用DAX函数创建新的计算字段。
-**DAX函数**：包括聚合函数、逻辑函数、信息函数等。
3.**可视化报告**：-**生成可视化报告**：在PowerView中创建交互式报告。
-**报告的筛选设置**：为报告添加筛选条件。
-**报告的格式设置**：调整图表的颜色、字体等样式。
-**设置报告的钻取**：让用户能够深入探索数据细节。
4.**Dashboard的制作原则**：-**选择合适的图表**：根据数据特性选择最合适的图表类型。
-**Dashboard的设计建议**：保持布局清晰，确保信息一目了然。
####七、拓展点、未来计划、行业趋势随着大数据技术的发展，数据可视化工具的需求日益增加。
PowerBI作为一款强大的工具，在未来有望继续扩展其功能，更好地满足企业和个人的需求。
例如，增强机器学习集成能力，提高自动化程度等。
####八、总结通过本课程的学习，我们不仅掌握了PowerBI的基本使用方法，还深入了解了数据可视化的重要性以及如何有效地运用各种图表来表达数据背后的故事。
希望每位学员都能够熟练地使用PowerBI，并在未来的工作中发挥重要作用。

vb用datagrid和adodc关联显示数据库内容

据我目前了解掌握，多目标跟踪大概有两种方式：基于初始化帧的跟踪，在视频第一帧中选择你的目标，之后交给跟踪算法去实现目标的跟踪。
这种方式基本上只能跟踪你第一帧选中的目标，如果后续帧中出现了新的物体目标，算法是跟踪不到的。
这种方式的优点是速度相对较快。
缺点很明显，不能跟踪新出现的目标。
基于目标检测的跟踪，在视频每帧中先检测出来所有感兴趣的目标物体，然后将其与前一帧中检测出来的目标进行关联来实现跟踪的效果。
这种方式的优点是可以在整个视频中跟踪随时出现的新目标，当然这种方式要求你前提得有一个好的“目标检测”算法。
本文主要讲述Option2的实现原理，也就是TrackingByDetecting的跟踪方

类很多，不写全了。
。
下载下来好好看----------Database--------------1.DataTable帮助类（DataTableHelper.cs）2.Access数据库文件操作辅助类（JetAccessUtil.cs）5.查询条件组合辅助类（SearchCondition.cs）6.查询信息实体类(SearchInfo.cs)8.Sql命令操作函数（可用于安装程序的时候数据库脚本执行）(SqlScriptHelper.cs)----------Device--------------声音播放辅助类（AudioHelper.cs）摄像头操作辅助类，包括开启、关闭、抓图、设置等功能(Camera.cs)提供用于操作【剪切板】的方法（ClipboardHelper.cs）获取电脑信息（Computer.cs）提供用户硬件唯一信息的辅助类(FingerprintHelper.cs)读取指定盘符的硬盘序列号（HardwareInfoHelper.cs）提供访问键盘当前状态的属性(KeyboardHelper.cs)全局键盘钩子。
这可以用来在全球范围内捕捉键盘输入。
(KeyboardHook.cs)模拟鼠标点击（MouseHelper.cs）全局鼠标钩子。
这可以用来在全球范围内捕获鼠标输入。
(MouseHook.cs)MP3文件播放操作辅助类（MP3Helper.cs）关联文件(ExtensionAttachUtil.cs)注册文件关联的辅助类（FileAssociationsHelper.cs）打开、保存文件对话框操作辅助类(FileDialogHelper.cs)常用的文件操作辅助类FileUtil（FileUtil.cs）INI文件操作辅助类(INIFileUtil.cs)独立存储操作辅助类（IsolatedStorageHelper.cs）序列号操作辅助类(Serializer.cs)获取一个对象，它提供用于访问经常引用的目录的属性。
（SpecialDirectories.cs）简单的Word操作对象(WordCombineUtil.cs)这个类提供了一些实用的方法来转换XML和对象。
（XmlConvertor.cs）XML操作类(XmlHelper.cs)----------Format--------------参数验证的通用验证程序。
（ArgumentValidation.cs）这个类提供了实用方法的字节数组和图像之间的转换。
(ByteImageConvertor.cs)byte字节数组操作辅助类（BytesTools.cs）处理数据类型转换，数制转换、编码转换相关的类(ConvertHelper.cs)CRC校验辅助类（CRCUtils.cs）枚举操作公共类(EnumHelper.cs)身份证操作辅助类（IDCardHelper.cs）检测字符编码的类(IdentifyEncoding.cs)RGB颜色操作辅助类（MyColors.cs）日期操作类（MyDateTime.cs）转换人民币大小金额辅助类(RMBUtil.cs)常用的字符串常量（StringConstants.cs）简要说明TextHelper。
(StringUtil.cs)获取中文字首字拼写,随机发生器，按指定概率随机执行操作（Util.cs）各种输入格式验证辅助类(ValidateUtil.cs)----------Network--------------Cookie操作辅助类（CookieManger.cs）FTP操作辅助类(FTPHelper.cs)HTML操作类（HttpHelper.cs）网页抓取帮助(HttpWebRequestHelper.cs)Net（NetworkUtil.cs）IE代理设置辅助类（ProxyHelper.cs）----------Winform--------------跨线程的控件安全访问方式(CallCtrlWithThreadSafety.cs)CheckBoxList(CheckBoxListUtil.cs)窗口管理类(ChildWinManagement.cs)由马丁·米勒http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms996492.aspx提供一个简单的方法打印工作的一个RichTextBox一个帮手(ExRichTextBoxPrintHelper.cs)显示，隐藏或关闭动画形式。
(FormAnimator.cs)对窗体进行冻结、解冻操作辅助类(FreezeWindowUtil.cs)窗体全屏操作辅助类(FullScreenHel

C-C方法计算时间延迟和嵌入维数主程序：C_CMethod.m,C_CMethod_independent.m子函数：correlation_integral.m(计算关联积分)disjoint.m(将时间序列拆分成t个不相关的子序列)heaviside.m（计算时间序列的海维赛函数值）参考文献Nonlineardynamics,delaytimes,andembeddingwindows。
计算Lyapunov指数：largest_lyapunov_exponent.m（用吕金虎的方法计算最大Lyapunov指数）参考文献：基于Lyapunov指数改进算法的边坡位移预测。
lyapunov_wolf.m(用wolf方法计算最大Lyapunov指数)计算关联维数：G_P.m(G-P算法)混沌时间序列预测主函数MainPre_by_jiaquanyijie_1.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行一步预测)MainPre_by_jiaquanyijie_n.m(该程序用加权一阶局域法对数据进行进行n步预测)MainPre_by_Lya_1.m(基于最大Lyapunov指数的一步预测)MainPre_by_Lya_n.m(基于最大Lyapunov指数的n步预测)nearest_point.m(计算最后一个相点的最近相点的位置及最短距离)子函数jiaquanyijie.m(该函数用加权一阶局域法(xx)、零级近似(yy)和基于零级近似的加权一阶局域法(zz)对时间数据进行一步预测)pre_by_lya.m(基于最大Lyapunov指数的预测方法)pre_by_lya_new.m(改进的基于最大Lyapunov指数的预测方法)

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。