运行于matlab下的人脸识别的全套源码，包括人脸数据库和非常详细的实验说明书（11页，带截图），根据说明能运行，能看懂代码；
采用的特征提取算法是奇异值分解，采用的分类器是神经网络；
希望对大家有帮助！

SVD(奇异值分解)算法及其评估，SVD应用，最小二乘配置的SVD分解解法

截断奇异值分解法能够反演纳米颗粒的粒度分布，但通常难以确定其最优截断参数。
在分析截断奇异值算法的基础上，提出非负迭代截断奇异值算法来获取纳米颗粒的粒度分布，并对选取截断参数的L-曲线原则进行了修正。
实验结果表明，利用二次截断L-曲线原则选取最优截断参数，使用非负迭代截断奇异值反演算法，能准确地表征单峰分布的颗粒粒径大小及粒径分布，所求平均粒径相对误差小于3%。

本书可作为工科类研究生矩阵论教材，全书共分6章（约50学时），主要讲解矩阵的基本理论与方法，包括线性空间与线性变换，常见的矩阵分解，广义逆矩阵，矩阵分析，矩阵的直积与非负矩阵的引见等，各章配有相应的习题用作练习。
　　本书也可作为理工科学生及教师的教学参考书。
第2版前言第1章线性代数引论1.1线性空间1.2线性变换及矩阵1.3Jordan标准形1.4欧氏空间和酉空间第2章矩阵的分解2.1QR分解2.2正规矩阵及Schur分解2.3满秩分解2.4奇异值分解2.5单纯矩阵的谱分解第3章矩阵的广义逆3.1广义逆矩阵3.2广义逆矩阵A+3.3A+的几种基本求法3.4广义逆与线性方程组第4章矩阵分析4.1向量与矩阵的范数4.2特征值估计4.3矩阵级数4.4矩阵函数及其计算4.5矩阵函数的应用第5章矩阵的直积5.1直积的定义与性质5.2直积与特征值5.3矩阵的拉直5.4直积与矩阵方程第6章非负矩阵引见6.1非负矩阵的基本性质6.2正矩阵与Perron定理6.3不可约非负矩阵6.4素矩阵与M矩阵6.5随机矩阵6.6两个非负矩阵模型参考文献

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

针对集中式多用户多天线认知无线电网络，提出一种基于自适应空间映射的频谱共享策略，根据授权用户接入的随机性所带来的频谱和空间资源占用情况的变化，认知系统将发射信号自适应地映射在认知基站与授权用户之间信道的子空间上，避免或抑制系统间干扰，从而在保证授权用户通信质量的前提下，为认知用户提供通信机会，并且在认知系统内部利用块对角化和奇异值分解方法分离不同认知用户的信号，消除系统内干扰。
功能分析和仿真结果表明，与已有的频谱共享方法相比较，该策略不仅具有更高的认知系统可达和速率，并且对于由不同授权系统负载情况形成的不同场景具有更强的鲁棒性。

关于矩阵奇异值分解的很详细易懂的讲解本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com,本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com

在无标记增强现实中，基于视觉即时定位与地图构建，结合ORB特征提取算法和顺序抽样一致性，提出了一种改进的注册方法。
利用相似函数衡量匹配样本点对之间的差异性，从具有最高质量函数的数据子集中抽取样本，得到较优的匹配点对，完成了三维地图重建过程中的平面检测。
通过奇异值分解，实现了虚拟物体的方向和位置控制；
结合相机的位姿估计，完成了虚拟物体的注册。
实验结果表明，所提方法的平均注册效率提高了34.5%。

这本书是谱方法的经典之作，Springer出版社出版。
谱方法是机器学习中重要的一种方法，利用特征值特征向量，奇异值分解等方法。
本书讲述的是其应用，算法和分析。
道客巴巴上下载需要16，另一个书籍下载网上需要50，csdn上有另一个人传输的这本书只要136页，而本书应该是486页，这是全文版本。
数学书籍决定你未来能走多远。

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。