讲述Q学习算法基本原理，并通过几个小例子初步了解q学习算法应用。

c++实现的D算法和F算法，应用背景为月球表面运行的飞行器能量消耗最小

OpenCVforUnity2.3.9(从UnityAssetStore得到)，可将OpenCV图像识别算法应用于Unity，并几乎对全平台支持，已经使用Unity2019.4.2.f1测试通过。
【注意】导入后务必阅读ReadMe.pdf并按照其中的要求进行配置（在更新日志后面的Quicksetupprocedure...部分），否则将有部分功能无法正常使用！

图像处理中，已知一系列圆上的点，计算圆心和半径。
具体算法描述可以参考文献以下文献。
岳健《一种改进的Hough圆检测算法》应用科技2006年本类完全按照以上文献描述的算法编写。

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

本文以车辆、舰船组合导航定位问题为背景，将扩展卡尔曼滤波算法应用于INS/GPS组合导航系统中。
首先具体介绍了扩展卡尔曼滤波方法以及INS/GPS组合导航系统。
然后针对两个具体的组合导航问题，建立组合导航模型，设计了基于扩展卡尔曼滤波的组合导航滤波算法。
最后应用Matlab语言对所设计的算法进行仿真，并对仿真结果进行分析。
理论分析及仿真结果表明，扩展卡尔曼滤波在一定条件下是处理非线性状态估计的一种行使有效而设计简单的滤波方法。

基于LMS算法设计的回音消除程序，MATLAB环境下实现，程序包括了语音采集的编码解码，LMS算法应用，程序调试完成，除标准库函数，无自定义的调用函数

介绍多参考点最小二乘复频法算法，应用与大阻尼密集模态的参数识别。

这里面涉及到小波的各方面的应用和算法引见以及由来，包含四个PPT

SVPWM技术是一种较新的逆变器调制技术，具有很多独特的优点，其应用范围已经跨越变频调速系统，进入各个领域。
本书系统地讲述它的调制原理、分类、算法、应用及实例，全书共分7章，内容包括变频调速与SVPWM技术、两电平SVPWM技术、两电平SVPWM技术的应用、三电子SVPWM技术、三电平SVPWM技术的应用、多电子SVPWM技术及其应用和SVPWM技术工程应用实例。
本书内容完整丰富，可作为相关大专院校学生和工程技术人员学习、应用的参考。
目录电气自动化新技术丛书序言5届电气自动化新技术丛书编辑委员会的话前言第1章变频调速与SVPWM技术1.1变频调速概述1.1.1变频调速系统1.1.2变频器1.1.3电力电子电器件1.2变频器谐波的影响与对策1.2.1输入侧谐波的影响与对策1.2.2输出侧谐波的影响及对策1.3SPWM技术1.3.1调?的原理和分类1.3.2SPWM波构成的方法1.3.3SPWM的优点与缺点1.3.4SPWM的优化1.4变频调速系统的控制1.4.1开环控制1.4.2闭环控制1.5SVPWM技术1.5.1概述1.5.2SVPWM技术的原理与分类1.5.3SVPWM技术的优点与展望参考文献第2章两电子SVPWM?术2.1两电平逆变器2.2两电乎逆变器合成电压矢量与磁链的空间分布2.2.1逆变器输出电压空间矢量的空间分布2.2.2电压矢量与磁链矢量轨迹2.3SVPWM的调制模式和算法2.3.1多个电压矢量连续切换的SVPWM模式2.3.2矢量合成法的SVPWM模式2.4对称调制模式和算法2.4.1基本原理2.4.2实施算法2.4.3对称调制模式与SPWM的比较2.4.4对称调制模式的特点和优点2.4.5对称调制模式的推广2.5两电平SVPWM的新算法2.5.1随机控制算法2.5.2免疫算法2.5.3反向传播神经网络算法2.6两电平三维空间电压矢量SVPWM控制2.6.1三相四桥臂逆变器2.6.2三相四桥臂逆变器的电压空间矢量2.6.3三相四桥臂逆变器的电压空间矢量控制参考文献第3章两电平SVPWM技术的应用3.1两电平SVPWM技术在矢量变换控制中的应用3.1.1矢量变换控制的基本原理3.1.2SVPWM矢量控制系统的构成与控制原理3.1.3矢量变换控制的特点3.2SVPWM在直接转矩控制系统中的应用3.2.1直接转矩控制的基本原理3.2.2直接转矩控制系统的构成与控制原理3.2.3电压矢量与少　的关系3.2.4采用电压矢量选择表的直接转矩控制系统3.2.5直接转矩控制的数字化3.2.6直接转矩控制的特点与存在的问题3.3直接转矩控制的改进方案3.3.1模糊控制的直接转矩控制3.3.2预测转矩的直接转矩控制3.4采用谐振极软开关逆变器的直接转矩控制3.4.1RPZVT逆变器的构成及工作原理3.4.2控制系统的构成3.4.3控制原理3.4.4仿真及实验结果3.5PWM整流器的控制3.5.1PWM整流器第4章　三电平SVPWM技术第5章　三电平SVPWM技术的应用第6章　多电平SVPWM技术及其应用第7章　SVPWM技术工程应用实例

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。