在学校、机关、厂矿企业等单位的公共场所以及居民区的公共楼道，长明灯现象十分普遍，这造成了能源的极大浪费。
另外，由于频繁开关或者人为因素，墙壁开关的损坏率很高，增大了维修量、浪费了资金。
同时，为了加强我们对模拟电子技术合数字电子技术的理解合巩固，我花了1个星期的时间进行电子技术课程设计，而我设计的课题是模拟声光控制开光的设计，我设计了一种电路新颖、安全节电、结构简单、安装方便、使用寿命长的声光双控开关灯。
在本设计中介绍了多种声光控开光控制器的组成、性能，适用范围及工作原理，给出各电路原理图及元件参数选择，节电效果十分明显，同时也大大减少了维修量、节约了资金，使用效果良好。
白天光照好，不管发出多大声音，都不会是发光二极管发光。
夜晚光暗，电路的拾音器只要检测到有碎发声响，发光二极管就会自动发光，过几十秒后又自动熄灭，节能节点。
关键字：自动控制；
节能；
；
声控电路；
光控电路；
延时电路

本文通过在几个基准数据集上进行实验，研究了旋转森林集成方法在提高基本预测变量解决回归问题的泛化能力方面的功能，并与Bagging，RandomForest，Adaboost.R2和a单一回归树。
还研究了轮作林对其所含参数选择的敏感性。
在考虑的回归数据集上，可以看到Adaboost.R2通常胜过RotationForest，并且两者都优于RandomForest和一棵树。
关于袋装和轮换林，似乎他们之间没有明显的赢家。
此外，修剪树似乎对所有考虑的方法的功能都有一些不良影响。

文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档简介文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。
而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。
现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、DecisionTree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。
但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡、小样本的训练、Unlabeled样本的有效利用、如何选择最佳的训练样本等。
这些问题都将导致curveofdimension、过拟合等问题。
这个开源系统的目的是集众人智慧，将文本挖掘、文本分类前沿领域效果非常好的算法实现并有效组织，形成一条完整系统将文本挖掘尤其是文本分类的过程自动化。
该系统提供了Python和Java两种版本。
主要特征该系统在封装libsvm、liblinear的基础上，又增加了特征选择、LSA特征抽取、SVM模型参数选择、libsvm格式转化模块以及一些实用的工具。
其主要特征如下：封装并完全兼容*libsvm、liblinear。
基于Chi*的featureselection见feature_selection基于LatentSemanticAnalysis的featureextraction见feature_extraction支持Binary,Tf,log(tf),Tf*Idf,tf*rf,tf*chi等多种特征权重见feature_weight文本特征向量的归一化见Normalization利用交叉验证对SVM模型参数自动选择。
见SVM_model_selection支持macro-average、micro-average、F-measure、Recall、Precision、Accuracy等多种评价指标见evaluation_measure支持多个SVM模型同时进行模型预测采用python的csc_matrix支持存储大稀疏矩阵。
引入第三方分词工具自动进行分词将文本直接转化为libsvm、liblinear所支持的格式。
使用该系统可以做什么对文本自动做SVM模型的训练。
包括Libsvm、Liblinear包的选择，分词，词典生成，特征选择，SVM参数的选优，SVM模型的训练等都可以一步完成。
利用生成的模型对未知文本做预测。
并返回预测的标签以及该类的隶属度分数。
可自动识别libsvm和liblinear的模型。
自动分析预测结果，评判模型效果。
计算预测结果的F值、召回率、准确率、Macro,Micro等指标，并会计算特定阈值、以及指定区间所有阈值下的相应指标。
分词。
对文本利用mmseg算法对文本进行分词。
特征选择。
对文本进行特征选择，选择最具代表性的词。
SVM参数的选择。
利用交叉验证方法对SVM模型的参数进行识别，可以指定搜索范围，大于大数据，会自动选择子集做粗粒度的搜索，然后再用全量数据做细粒度的搜索，直到找到最优的参数。
对libsvm会选择c,g(gamma)，对与liblinear会选择c。
对文本直接生成libsvm、liblinear的输入格式。
libsvm、liblinear以及其他诸如weka等数据挖掘软件都要求数据是具有向量格式，使用该系统可以生成这种格式：labelindex:valueSVM模型训练。
利用libsvm、liblinear对模型进行训练。
利用LSA对进行FeatureExtraction*，从而提高分类效果。
开始使用QuickStart里面提供了方便的使用指导如何使用该系统可以在命令行（Linux或cmd中）中直接使用，也可以在程序通过直接调用源程序使用。
在程序中使用。
#将TMSVM系统的路径加入到Python搜索路径中importsyssys.path.insert(0,yourPath+"\tmsvm\src")importtms#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
tms.tms_train(“../data/binary_seged.train”)#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测tms.tms_predict(“../data/binary_seged.test”,”../model/tms.config”)#对预测的结果进行分析，评判模型的效果tms.tms_analysis(“../tms.result”)在命令行中调用#对data文件夹下的binary_seged.train文件进行训练。
$pythonauto_train.py[options]../data/binary_seged.train#利用已经训练好的模型，对对data文件夹下的binary_seged.test文件预测pythonpredict.py../data/binary_seged.train../model/tms.config#对预测的结果进行分析，评判模型的效果$pythonresult_anlaysis.py../tms.result上面的调用方式都是使用系统中默认的参数，更具体、灵活的参数见程序调用接口输入格式labelvalue1[value2]其中label是定义的类标签，如果是binaryclassification，建议positive样本为1，negative样本为-1。
如果为multi-classification。
label可以是任意的整数。
其中value为文本内容。
label和value以及value1和value2之间需要用特殊字符进行分割，如”\t”模型输出模型结果会放在指定保存路径下的“model”文件夹中，里面有3个文件，默认情况下为dic.key、tms.model和tms.config。
其中dic.key为特征选择后的词典；
tms.model为训练好的SVM分类模型;tms.config为模型的配置文件，里面记录了模型训练时使用的参数。
临时文件会放在“temp”文件夹中。
里面有两个文件：tms.param和tms.train。
其中tms.param为SVM模型参数选择时所实验的参数。
tms.train是供libsvm和liblinear训练器所使用的输入格式。
源程序说明src:即该系统的源代码，提供了5个可以在Linux下可以直接调用的程序:auto_train.py、train.py、predict.py为在Linux下通过命令行调用的接口。
tms.py为在程序中调用的主文件，直接通过importtms即可调用系统的所有函数。
其他文件为程序中实现各个功能的文件。
lsa_src：LSA模型的源程序。
dependence:系统所依赖的一些包。
包括libsvm、liblinear、Pymmseg在Linux32位和64位以及windows下的支持包(dll,so文件)。
tools:提供的一些有用的工具，包括result_analysis.py等。
java：java版本的模型预测程序，项目重要更新日志2012/09/21针对linux下的bug进行修正。
重新生成win和linux版本的。
2012/03/08增加stem模块，并修正了几个Bug。
2011/11/22tmsvm正式发布。
联系方式邮箱:zhzhl202@163.comThanks本系统引用了libsvm、liblinear的包，非常感谢Chih-JenLin写出这么优秀的软件。
本系统还引用了Pymmseg，非常感谢pluskid能为mmseg写出Python下可以直接使用的程序从最初的想法萌生到第一版上线，中间试验了很多算法，最终因为效果不好删掉了很多代码，在这期间得到了许多人的帮助，非常感谢杨铮、江洋、敏知、施平等人的悉心指导。
特别感谢丽红一直以来的默默支持。

进行SVM时运用高斯核，需求参数选择，改程序用来参数选择

一种在MATLAB中利用M文件实现对Simulink中S函数的程序实现自动调参数的功能。
1、在Simulink中搭建好模型文件。
2、按照链接博客中的方法设置好模型文件中的S函数模块。
3、用M文件编写相应的程序，设置好仿真时间，和变量如何变化等等。
4、运转M文件，用程序自动给你调参数，选择出最好的参数吧。

SODATA算法是在k-均值算法的基础上，添加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。
迭代次数会影响最终结果，迭代参数选择很重要。

模仿光耦器件HCNR201及其在高精度电压检测中的应用包括外围电路设计，参数选择

引见了软件锁相环的实现过程及参数选择

matlab代码粒子群算法自适应CLPSOMatlab代码用于宏观自适应综合学习粒子群优化器（MaPSO）和微观自适应综合学习粒子群优化器（MiPSO）算法。
抽象的优化启发式算法（如粒子群优化器（PSO））的广泛使用对参数自适应提出了巨大挑战。
PSO的一种变体是综合学习粒子群优化器（CLPSO），它使用所有个人的最佳信息来更新其速度。
CLPSO的新颖策略使种群能够从特定世代的样本中进行读取，这称为刷新间隙m。
在本文中，我们开发了两类学习自动机（LA），以研究自动机对CLPSO刷新间隙调整的学习能力。
在第一类中，将学习自动机分配给总体，在第二类中，每个粒子都有自己的个人自动机。
我们还将所提出的算法与CLPSO和CPSO-H算法进行了比较。
仿真结果表明，我们的算法在功能，鲁棒性和收敛速度方面均优于同类算法。
参考[1]MohammadHasanzadeh，MohammadRezaMeybodi和MohammadMehdiEbadzadeh，“，”在人工智能和信号处理中，Springer国际出版，2014年，第267-276页。

软件操作简便，一看即会，数字序号导向设置；
软件也附带详细操作说明。
软件已成功应用于多公司新年年会、晚会、活动等，活动参加人数为几百人，有的上千人；
软件全屏运行；
桌面自定义功能桌面显示各种按钮、文字、颜色、背景均可自定义：含桌面主题、对联、侥幸榜单文字、活动主题、单元、项目奖项；
主题、对联字体大小可自定义；
《奖项列表》、《开始》、《侥幸榜单》按钮背景颜色可自定义，《侥幸榜单》按钮文字可自定义；
显示滚动编号长度、编号字体大小、背景颜色、文字颜色自定义。
可开关和自定义活动背景音乐、抽选从开始到结束的背景音乐、开奖音乐；
奖项列表可自定义是否显示在桌面；
奖品名称照片可自定义是否显示在桌面获奖人数据管理（侥幸榜单）实时保存抽奖结果，并可将结果导出到Excel；
适时统计****数据，获取总名额、已抽出、未抽出数据，并可导出到Excel；
自动和手动排列****人功能；
可手动显示奖品照片；
记录****人获奖奖品，可选择弃奖，删除；
自定义抽奖活动主题，无限活动主题设置，抽奖活动可能天天有，天天不一样，本软件支持活动随意添加；
自定义活动主题抽选主体，即可从编号、姓名、部门、单位、手机、电话、邮件、身份证中任意选择抽选主体，意思是可以编号抽奖，姓名抽奖、部门抽奖、单位抽奖、手机抽奖、电话抽奖、邮件抽奖、身份证抽奖都可以。
(即您可以自由选择数字、字母、中文汉字，以及以上混合均可滚动抽奖)；
自定义抽奖时头像图片大小可；
自定义是否滚动显示参选用户照片；
自定义是否滚动显示参选主体；
自定义是否显示恭喜图片；
自定义是否在主体下面显示姓名；
自定义是否在中选编号下显示姓名；
自定义活动单元，无限单元设置；
一天活动单元可能多场，有抽奖，有游戏，有促销等可自定义；
可选是否自动过滤重复人名单，即可选任何单元是否允许同一人参加多项，可选同一人是否允许同时多次中选一项；
自定义奖项管理，无限奖项设置；
针对各个单元可有不同的选项，有特等，一等，二等，侥幸；
也可添加参加游戏组别，定义不同组别人数；
自定义各奖项名额；
自定义每次出奖人数，可多个；
自定义奖品名称及图片；
可设置某部分人员允许参与那个奖项抽选；
可设置某部分人禁止参与那个奖项抽选；
软件自带多达50个示例参数选择；
自定义奖品功能自定义项目奖级的奖品名称和奖品图片，一个奖品对应一张图片；
自定义奖品名称是否在抽奖时滚动；
自定义奖品照片是否在抽奖时滚动；
一个奖项可以设置多个奖品，多个奖品图片；
自定义参加抽奖者含参选用户管理界面；
单个输入功能，编号、姓名、部门、单位、手机、电话、邮件、身份证，图片；
允许编辑，添加，删除，清空；
编号只允许为数字；
批量导入Excel中参选人员名单功能；
批量导入某目录下照片头像功能；
new实时导出参选用户数据到Excel文件该24TT

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。