只需求手动输入昼夜噪声均值，自动生成24小时均值结果

手脸近距遮挡属于深度传感器应用中具有代表性的难点问题，针对该问题提出了一种综合利用颜色与深度信息的手势识别方法。
采用核模糊C-均值聚类，对手脸遮挡图像进行粗分割和灰度增强，实现手脸分离。
引入初始化水平集函数，处理聚类方法导致的手势区域像元缺失问题。
利用基于深度信息的梯度方向直方图(HOG)特征对手势进行分类识别。
通过采集不同人体手脸近距遮挡情形下的多种手势图像建立了样本数据库，进行了对比实验，实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
本文方法能有效分离近距遮挡的手和脸，提取得到相对完整的手势信息，深度HOG特征能够对手势空间信息进行精确描述，具有比传统形状特征更准确的识别效果。

模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点，为了克服该缺点，将遗传算法使用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中，由遗传算法得到初始聚类中心，再使用标准的模糊C-均值聚类算法得到最优分类结果。

K均值以及多种谱聚类的matlab实现，经过k近邻等方法实现

恍惚c均值聚类算法用于图像分割，已调试成功。

电子商务均值堆栈对于服务器：技术：Node.js，express.js，mongodb要运行服务器，请运行npmstartHitlocalhost:3000对于客户：技术：javascript，Angular8要运行客户端，请运行ngserve

用C#写的PID调试软件，用于模仿、仿真及学习。
可自行调整PID三个参数，然后看到波形显示，初学者学习好工具。
1.需要.netframework,你懂的2.运行后点击Go，PID就会跟踪。
3.修改PID参数后，请重新点击Go！4.开启噪声后，噪声均值为下面设置的那个值，最大值为其2倍。
5.Random就是随机设置目标值6.直接用鼠标拖动右边的bar可以直接更改目标值（可以在Go后更改）7.波形图从最小到最大值是0到100008.PID输出没有限幅其它有待优化~~PID算法参考http://download.csdn.net/detail/lin381825673/7877801仅供测试学习~~

自创他人的资源进行集合和整理了一下，高斯滤波分为一维高斯滤波和二维高斯滤波，并且和OPENCV的高斯滤波的时间进行对比了一下，比OPENCV的要慢很多

相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用推荐相关向量机（Relevancevectormachine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Supportvectormachine,简称SVM）一样的函数方式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。
RVM原理步骤RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。
对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM,RVM的模型输出定义为y(x;w)=∑Ni=1wiK(X,Xi)+w0其中wi为权重，K(X,Xi)为核函。
因此对于,tn=y(xn,w)+εn,假设噪声εn服从均值为0,方差为σ2的高斯分布,则p(tn|ω,σ2)=N(y(xi,ωi),σ2),设tn独立同分布,则整个训练样本的似然函数可以表示出来。
对w与σ2的求解如果直接使用最大似然法，结果通常使w中的元素大部分都不是0，从而导致过学习。
在RVM中我们想要避免这个现像，因此我们为w加上先决条件：它们的机率分布是落在0周围的正态分布:p(wi|αi)=N(wi|0,α?1i),于是对w的求解转化为对α的求解，当α趋于无穷大的时候，w趋于0.RVM的步骤可以归结为下面几步：1.选择适当的核函数，将特征向量映射到高维空间。
虽然理论上讲RVM可以使用任意的核函数，但是在很多应用问题中，大部分人还是选择了常用的几种核函数，RBF核函数，Laplace核函数，多项式核函数等。
尤其以高斯核函数应用最为广泛。
可能于高斯和核函数的非线性有关。
选择高斯核函数最重要的是带宽参数的选择，带宽过小，则导致过学习，带宽过大，又导致过平滑，都会引起分类或回归能力的下降2.初始化α，σ2。
在RVM中α，σ2是通过迭代求解的，所以需要初始化。
初始化对结果影响不大。
3.迭代求解最优的权重分布。
4.预测新数据。

本人系统辨识课程的全部代码以及报告报告里有所有算法原理。
内容如下：第一章 最小二乘法 11.1 问题重述 11.2 最小二乘法 11.2.1 基本最小二乘法 11.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 21.2.3 递推最小二乘法 41.3 辅助变量法 61.3.1 一次辅助变量法 61.3.2 递推辅助变量法 71.4 广义最小二乘法 91.4.1 一次广义最小二乘法 91.4.2 递推广义最小二乘法 101.5 夏式法 121.5.1 夏式偏差修正法 121.5.2 夏式改良法 131.5.3 递推夏式法 131.6 增广矩阵法 161.7 自编方法-多阶段最小二乘法 181.8 噪声特性分析 191.8.1 时域波形 201.8.2 均值分析 201.8.3 方差分析 211.8.4 自相关函数分析 211.8.5 功率谱密度分析 221.8.6 总结 22第二章 极大似然法 23第三章 方法比较 253.1 问题重述 253.2 各方法精度对比 253.3 各方法计算量对比 253.4 噪声方差的影响 263.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27第四章 系统模型阶次的辨识 284.1 问题重述 284.2 按残差方差定阶 284.2.1 按估计误差方差最小定阶 284.2.2 F检验法 294.3 按AKAIKE信息原则定阶 294.4 按残差白色定阶 304.5 噪声对定阶的影响 314.6 三种方法的优劣及有效性 31附录 32

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。