KMeans-PCA和降维使用一些数学方法来获取0-9之间每个数字的1000个以上图像之和的均值和协方差，然后使用降维和K-means算法。
2016/11/4 14:30:04
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描述贝叶斯在信号检测的应用贝叶斯估计理论在图像处理领域有广泛的应用．结合图像去噪问题，讨论了贝叶斯最大后验概率估计技术，并推导了信号的最小均方误差估计；
在此基础上，提出了一种利用后验均值原则推导维纳滤波表达式的方法．
在此基础上，提出了一种利用后验均值原则推导维纳滤波表达式的方法．
2017/5/3 6:22:40
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这里次要是对声音信号进行分析。
因为Matlab在数字信号处理上的便捷，又有功能强大的工具箱辅助设计，所以我们可以利用Matlab完成声音信号频谱分析和时序分析的设计。
本次设计内容包括：1） 信号的获取2） 时域分析：包括频率，振幅，相位，周期，均值，峰值等3） 频域分析：次要分析波形的幅值、相位与频率的关系
因为Matlab在数字信号处理上的便捷，又有功能强大的工具箱辅助设计，所以我们可以利用Matlab完成声音信号频谱分析和时序分析的设计。
本次设计内容包括：1） 信号的获取2） 时域分析：包括频率，振幅，相位，周期，均值，峰值等3） 频域分析：次要分析波形的幅值、相位与频率的关系
2020/6/4 8:19:17
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设随机变量X服从参数为的泊松分布，则X的特征函数为。
2．设随机过程其中为正常数，和是互相独立的随机变量，且和服从在区间上的均匀分布，则的数学期望为。
3．强度为λ的泊松过程的点间间距是互相独立的随机变量，且服从均值为的同一指数分布。
2．设随机过程其中为正常数，和是互相独立的随机变量，且和服从在区间上的均匀分布，则的数学期望为。
3．强度为λ的泊松过程的点间间距是互相独立的随机变量，且服从均值为的同一指数分布。
2018/2/22 20:14:46
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初始聚类中心给定。
K均值聚类算法首先是聚类算法。
K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为类似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。
它将类似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越类似，聚类的效果越好，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇。
K均值聚类算法首先是聚类算法。
K均值算法是一种简单的迭代型聚类算法，采用距离作为类似性指标，从而发现给定数据集中的K个类，且每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。
它将类似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越类似，聚类的效果越好，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇。
2018/3/20 4:08:39
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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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