用maltlab编程实现了平移不变量去噪的快速算法，结合例子验证该方法的去噪性能

make#遇到下面错误：make[2]:***[modules/highgui/CMakeFiles/opencv_highgui.dir/src/cap_ffmpeg.o]Error1make[1]:***[modules/highgui/CMakeFiles/opencv_highgui.dir/all]Error2make:***[all]Error2解决办法：通过查看make过程中的错误知道，问题出在OpenCV-2.3.0/modules/highgui/src/cap_ffmpeg_impl.hpp文件中，参考https://code.ros.org/trac/opencv/ticket/1020中ffmpeg_build.patch和ffmpeg_build_2.patch对cap_ffmpeg_impl.hpp文件中的出错变量进行替换，附件是改好的cap_ffmpeg_impl.hpp，可直接替换同名原文件。
重新执行cmake、make步骤，此时成功编译不再出错。
然后执行sudomakeinstall命令安装。
安装过程没有出问题。

无论您刚接触电脑还是一个有经验的程序员，本书都将有助您学习使用Python语言。
目录表前言本书的读者本书的由来本书目前的状况官方网站约定条款欢迎给我反馈值得思考的一些东西1.介绍简介Python的特色概括为什么不使用Perl？程序员的话2.安装PythonLinux和BSD用户Windows®用户概括3.最初的步骤简介使用带提示符的解释器挑选一个编辑器使用源文件输出它如何工作可执行的Python程序获取帮助概括4.基本概念字面意义上的常量数字符串变量标识符的命名数据类型对象输出它如何工作逻辑行与物理行缩进概括5.运算符与表达式简介运算符运算符优先级计算顺序结合规律表达式使用表达式概括6.控制流简介if语句使用if语句它如何工作while语句使用while语句for循环使用for语句break语句使用break语句continue语句使用continue语句概括7.函数简介定义函数函数形参使用函数形参局部变量使用局部变量使用global语句默认参数值使用默认参数值关键参数使用关键参数return语句使用字面意义上的语句DocStrings使用DocStrings概括8.模块简介使用sys模块字节编译的.pyc文件from..import语句模块的__name__使用模块的__name__制造你自己的模块创建你自己的模块from..importdir()函数使用dir函数概括9.数据结构简介列表对象与类的快速入门使用列表元组使用元组元组与打印语句字典使用字典序列使用序列引用对象与引用更多字符串的内容字符串的方法概括10.解决问题——编写一个Python脚本问题解决方案版本一版本二版本三版本四进一步优化软件开发过程概括11.面向对象的编程简介self类创建一个类对象的方法使用对象的方法__init__方法使用__init__方法类与对象的变量使用类与对象的变量继承使用继承概括12.输入/输出文件使用文件储存器储存与取储存概括13.异常错误try..except处理异常引发异常如何引发异常try..finally使用finally概括14.Python标准库简介sys模块命令行参数更多sys的内容os模块概括15.更多Python的内容特殊的方法单语句块列表综合使用列表综合在函数中接收元组和列表lambda形式使用lambda形式exec和eval语句assert语句repr函数概括16.接下来学习什么？

matlab不可多得的代码利用simulink仿真数据涉及到PCA，SPE及其控制限，T2及其控制限，以及在超限时原始变量的贡献图。
不管对算法或者GUI的制作都有很大的帮助意义。
本人使用的时matlab2017b，不保证其他版本能否打开，谨慎下载！！

多变量广义预测控制matlab程序调试运行成功

它来自Stamey等人的一项研究。
（1989）研究了不同临床测量对前列腺特异性抗原（PSA）水平的影响。
任务是根据一组临床和人口统计学变量确定前列腺癌的风险因素。

c当中，经常需要我们创建动态二维数组。
但是尼，他不支持用变量申明二维数组啊QAQ。
所以，一个简单的创建动态二维数组。
免费送给大家~

《概率论与数理统计：英文本》简介：　　本书从ThomsonLearning出版公司引进。
本书主要介绍了概率统计的基本思想、概念和方法，从各个应用层面和案例入手，使用尽量少的概率知识介绍了应用统计的基本内容和扩展内容。
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本书主要内容有：0.统计学简介；
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2.用数值方法描述数据；
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4.概率及概率分布；
5.几个有用的离散型分布；
6.正态概率分布；
7.抽样分布；
8.大样本估计；
9.大样本假设检验；
10.从小样本推断；
11.方差分析；
12.线性回归及相关性；
13.多元线性回归；
14.范畴数据分析；
15.非参数统计。

逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除。
以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。
这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。
以保证最后所得到的解释变量集是最优的。
本文件结合实例利用MATLAB实现逐步回归法

利用逆波兰算法实现脚本的解析和计算，支持abs、acos、asin等19种工业常用函数，支持外部变量引用（可以实现强大的扩展功能，规则见文档），已经在商业软件上成功应用。
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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。