SRC(SparseRepresentationClassifier)稀疏表示分类器SOMP(SimultaneousOrthogonalMatchingPursuit)同步正交婚配追踪稀疏表示分类器应用于高光谱图像分类的MATLAB代码实现。
此程序为论文仿真，论文题目为：HyperspectralImageClassificationUsingDictionary-BasedSparseRepresentation论文地址：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5766028&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5766028其实只实现了论文里的第一种方法SOMP各个文件功能简介：isomp_Indiana.m主程序SamplesNormalize.m数据归一化findlabel2.m划分训练样本和测试样本SOMP.m求稀疏表示矩阵assig

山东大学2018算法导论图论考试复习总结，只考图论部分所以只有图论部分的总结。
本人于考试周吐血总结，包含的内容如下。
算法导论-图论复习优质的复习资料1基本的图算法1.1图的表示1.2BFS：广度优先搜索1.3DFS：深度优先搜索1.4拓扑排序1.5强连通分量2最小生成树2.1最小生成树的构成2.2Kruskal算法和Prim算法3单源最短路径3.1Bellman-Ford算法3.2有向无环图（DAG图）中单源最短路径问题3.3Dijkstra算法3.4差分约束和最短路径3.5最短路径的性质证明（三上无路收钱）4所有结点对的最短路径问题4.1矩阵乘法matrixmultiplicationimprovedmatrixmult.4.2Floyd-Warshall算法4.3用于稀疏图的Johnson算法5最大流5.1流网络5.2Ford-Fulkerson方法5.3最大二分匹配习题附录Tableofrunningtimes

稀疏矩阵的DIA/ELLPACK/COO/CSR/HYB表示方式，以及各表示方式下的稀疏矩阵乘法（稀疏大矩阵*矢量）的CUDA实现。
对于矩阵中每一行稀疏元素个数较统一的情况，ELLPACK表示最佳，其次是HYB（ELL+COO）。
关于稀疏矩阵的研究很多，这里列出的仅是凤毛麟角，有兴趣的朋友我们一起探讨。

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。