数据开掘的试验报告，共含五个试验，有详尽的试验代码以及截图，自带试验感应。
五个试验分别为数据预处置、数据立方体与联机阐发处置构建、使用Apriori算法开掘频仍项集、贝叶斯遴选分类算法、k-均值聚类算法。
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2023/4/7 5:01:53
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1某系统的非线性形态方程和观测方程分别如式（1-1）和（1-2）所示。
系统的一维形态变量为，观测变量为，是方差为10.0的零均值高斯白噪声，是方差为1.0的零均值高斯白噪声。
试利用扩展卡尔曼滤波理论求出的最优估计。
要求：（1）利用Matlab或Python编写仿真程序。
（2）在同一张图中，给出的真值和估计值曲线。
（3）给出的真值与估计值之间的误差曲线变化图，并求出误差的均值和方差。
（4）对滤波效果进行分析。
系统的一维形态变量为，观测变量为，是方差为10.0的零均值高斯白噪声，是方差为1.0的零均值高斯白噪声。
试利用扩展卡尔曼滤波理论求出的最优估计。
要求：（1）利用Matlab或Python编写仿真程序。
（2）在同一张图中，给出的真值和估计值曲线。
（3）给出的真值与估计值之间的误差曲线变化图，并求出误差的均值和方差。
（4）对滤波效果进行分析。
2023/3/20 9:05:05
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一、课题题目：MATLAB图像去噪算法研究二、课题引见在信息化的社会里，图像在信息传播中所起的作用越来越大。
所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。
本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法及小波变换法的图像去噪算法。
首先引见图像处理应用时的常用函数及其用法；
其次详细阐述了三种去噪算法原理及特点；
最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；
中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；
对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。
所以，消除在图像采集和传输过程中而产生的噪声，保证图像受污染度最小，成了数字图像处理领域里的重要部分。
本文主要研究分析邻域平均法、中值滤波法及小波变换法的图像去噪算法。
首先引见图像处理应用时的常用函数及其用法；
其次详细阐述了三种去噪算法原理及特点；
最后运用Matlab软件对一张含噪图片（含高斯噪声或椒盐噪声）进行仿真去噪，通过分析仿真结果得出：均值滤波是典型的线性滤波，对高斯噪声抑制是比较好的；
中值滤波是常用的非线性滤波方法，对椒盐噪声特别有效；
对小波系数进行阈值处理可以在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号。
2023/3/18 11:35:58
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这是“获取和清洁数据Coursera”课程的课程项目。
R脚本run_analysis.R执行以下操作：如果工作目录中不存在该数据集，则下载该数据集。
加载活动和特征信息加载训练和测试数据集，仅保留那些反映均值或标准差的列加载每个数据集的活动和主题数据，并合并这些带无数据集的列合并两个数据集将活动和主题列转换为因子创建一个整洁的数据集，该数据集由每个主题和活动对的每个变量的平均值（平均值）组成。
最终结果显示在文件dydy.txt中。
R脚本run_analysis.R执行以下操作：如果工作目录中不存在该数据集，则下载该数据集。
加载活动和特征信息加载训练和测试数据集，仅保留那些反映均值或标准差的列加载每个数据集的活动和主题数据，并合并这些带无数据集的列合并两个数据集将活动和主题列转换为因子创建一个整洁的数据集，该数据集由每个主题和活动对的每个变量的平均值（平均值）组成。
最终结果显示在文件dydy.txt中。
2023/3/12 17:42:19
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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。
2024-04-09 15:03
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