利用python进行局部加权线性回归实战，内含有原始数据及拟合结论图。

找到了利用Matlab提取图片中的数据的源代码image2data，打包上传分享。
原简介：从事科研或者工程的人员在文档撰写过程中，常需要将文献中的曲线与自己的结果对比，为获取原始数据，一种常用的办法是手动描点，即将原始曲线放大然后打印出来，选取一定数量的点，读出其横纵坐标，然后重绘。
对于较为平坦的曲线，这种方法当然可行，但当曲线数量增加，曲线变化复杂，这种方法工作量可想而知。
前段时间由于原始数据丢失，仅剩几十幅图片，本人尝试过手动描点，经历几个小时奋战，实在无法继续，索性转向matlab，借助其强大的数据处理能力，编写了两个GUI的小软件image2data、data_poly提取数据，如今大功告成，遂于大家分享。
原作者邮箱yc97463240@126.com

压缩导出的mysql库，库名：ajing，内有6个表，一个表不带后缀的是原始数据，每一行是一个村，从省至村；
另外5个带后缀的表是相关联的，关联id为各自的行政编码，例如湖北省id为420（其实是42，数据库中省份编码均是3位数字，最后一个0是多余的），宜昌市id为4205（然后用8个0补齐就是420500000000），当阳市（我的家乡，县级市）为420582（然后用6个0补齐就是420582000000），以此类推

//设定生成树的原始数据voidgetdatable(){tblDatas.Columns.Add("groupid",Type.GetType("System.String"));tblDatas.Columns.Add("groupname",Type.GetType("System.String"));tblDatas.Columns.Add("parentid",Type.GetType("System.String"));tblDatas.Rows.Add(newobject[]{"1","机关","0"});tblDatas.Rows.Add(newobject[]{"2","学院","0"});tblDatas.Rows.Add(newobject[]{"3","教学管理中心","1"});tblDatas.Rows.Add(newobject[]{"4","校园管理中心","1"});tblDatas.Rows.Add(newobject[]{"5","数据中心","3"});tblDatas.Rows.Add(newobject[]{"6","信息中心","3"});tblDatas.Rows.Add(newobject[]{"7","一卡通","4"});tblDatas.Rows.Add(newobject[]{"8","保卫处","4"});tblDatas.Rows.Add(newobject[]{"9","信工系","2"});tblDatas.Rows.Add(newobject[]{"10","艺术系","2"});dataGridView1.DataSource=tblDatas;}//递归生成树函数publicvoidAddTree(intParentID,TreeNodepNode){DataTabledt=newDataTable();dt=tblDatas;DataViewdvTree=newDataView(dt);//过滤ParentID,得到当前的所有子节点dvTree.RowFilter="parentid="+ParentID;foreach(DataRowViewRowindvTree){TreeNodeNode=newTreeNode();if(pNode==null){//添加根节点Node.Text=Row["groupname"].ToString();treeView1.Nodes.Add(Node);AddTree(Int32.Parse(Row["groupid"].ToString()),Node);//再次递归}else{//添加当前节点的子节点Node.Text=Row["groupname"].ToString();pNode.Nodes.Add(Node);AddTree(Int32.Parse(Row["groupid"].ToString()),Node);//再次递归

仿真环境的建立需要3台PC和一台交换机，如下图所示。
其中PC1模拟实现H1和R1的功能，PC2模拟实现H2和R2的功能，PC3模拟实现H3和R3的功能。
即每台PC上需要实现的2个功能为：一个主机Host的功能，包括原始数据的发送和目的数据的接收；
一个路由器的功能，包括转发数据的接收，路由表的维护，查找路由表，和路由转发（即将数据转发给查找到的对应的路由器或主机）。

在STM32F103C8T6使用标准IIC协议读取MPU6050原始数据，并打印原始数据

倾斜摄影原始数据未经过处理，用于新手练习最合适。
如需处理后的模型数据可以留言！

这是从kaggle上下载的“givemesomecredit”信用比赛的原始数据，用于个人信用评估相关机器学习模型

TMDB电影数据分析，包括Kaggle上的原始数据集，以及代码，实现电影类型和票房，利润等的关系，对比两个公司的电影类型收入，拍摄集中年份，画出饼图，条形图，折线图，并进行关键词的提取，做出词云图。

合成孔径雷达原始数据（河流出海口及居民区）以及对应该数据的成像程序、成像结果。
程序亲测可用运行，数据可用使用，成像结果清晰，成像结果一并包含在文件夹中，只需修改数据路径即可运行出成像结果。
适合作为学习、实验使用。

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。