代码说明代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。
2023/8/2 17:50:02
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目前室内定位常用的定位方法，从原理上主要分为七种：邻近探测法、质心定位法、多边定位法、三角定位法、极点法、指纹定位法和航位推算法。
使用某种方式进行测距通常需要一对发射和接收设备，按照发射机和接收机的位置大体可以分为两种:发射机位于被测节点，接收机位于辅助节点，例如红外线，超声波和ＲFID;另一种是发射机位于辅助节点，接收机位于被测节点，例如WiFi、超宽带、ZigBee和蓝牙。
使用某种方式进行测距通常需要一对发射和接收设备，按照发射机和接收机的位置大体可以分为两种:发射机位于被测节点，接收机位于辅助节点，例如红外线，超声波和ＲFID;另一种是发射机位于辅助节点，接收机位于被测节点，例如WiFi、超宽带、ZigBee和蓝牙。
2023/7/18 21:03:09
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先用背景差分完成目标提取，将运动目标的相关信息放入到链表中，通过帧差完成对多目标的跟踪，达到实时性的要求运动目标的相关信息存放于结构体中，可以在此基础上判断目标的动作行为跟踪基本框架，opencv编写，利用背景差分，质心法可以跟踪多个目标，并分配ID号，记录行动轨迹，可用于车辆道路等，大家可以参考学习下，效果有待改进，不同的视频会有不同的效果。
2023/6/8 10:54:14
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K-Means算法是使用最为普及的聚类算法[2]。
该算法以类中千般本的加权均值(称为质心)代表该类，只用于数字属性数据的聚类，全局阈值联系，对于图像的联系还挺好的，不能够使直方图，
该算法以类中千般本的加权均值(称为质心)代表该类，只用于数字属性数据的聚类，全局阈值联系，对于图像的联系还挺好的，不能够使直方图，
2023/5/7 22:10:03
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自己开拓python的三边定位模块，搜罗solve_quadratic_equation(a,b,c)：解二次方程triangle_area(x1,y1,x2,y2,x3,y3)：盘算三角形面积triangle_perimeter(x1,y1,x2,y2,x3,y3)：盘算三角形周长circle_intersect(r1,r2,x1,y1,x2,y2):盘算两圆交点locate(X,Y,R):行使两两相交的三个圆的6个交点，取合围边长最短的三个点的质心作为目的定位点
2023/5/1 5:38:44
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基于EKF扩展卡尔曼滤波车体态状估量汽车平稳性抑制体系需要的外形信息一部份可经由车载传感器直接丈量，另一部份不能直接丈量。
为了实现车辆能源学抑制体系中的这种闭环外形反映，受某些丈量本领以及资源等因素的限度，依靠传感器直接丈量患上到某些弥留外形量有很大的难度，于是提出外形估量的方式，即经由估量算法实时患上到车辆新手驶进程中的某些弥留外形量，如车速、横摆角速率、质心侧偏角等。
本章行使扩展卡尔曼滤波方式，基于三从容度的车辆估量模子对于轮边驱动电动汽车的纵向车速、侧向车速、质心侧偏角举行了估量，经由仿真验证了估量算法的准确性。
为了实现车辆能源学抑制体系中的这种闭环外形反映，受某些丈量本领以及资源等因素的限度，依靠传感器直接丈量患上到某些弥留外形量有很大的难度，于是提出外形估量的方式，即经由估量算法实时患上到车辆新手驶进程中的某些弥留外形量，如车速、横摆角速率、质心侧偏角等。
本章行使扩展卡尔曼滤波方式，基于三从容度的车辆估量模子对于轮边驱动电动汽车的纵向车速、侧向车速、质心侧偏角举行了估量，经由仿真验证了估量算法的准确性。
2023/4/22 8:28:45
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第1章绪论1.1钻研配景对于目的实施追踪络续是人们谋求的目的，暮年只能经由人为的大概其余信息举行模糊的追踪。
20世纪初，数字图像的处置走入人民的视线。
在那个时候，人们在两地之间传输了一张照片，该照片经由数字收缩后，传输功夫从200多小时延早退不够三小时。
这一进程当然用到了图像处置方面的相关学识，但盘算机却不到场到全部进程中。
然则，数字图像的处置离不开未必的贮存空间与盘算本领的怪异，与盘算机阻滞本领成正比关连[1]。
从20世纪50年月末了，盘算机的阻滞才向前迈进了一大步，人们在处置图形以及图像信息时已经无见识的将盘算机的成果行使起来，削减责任的便捷性[2]。
从图像处置本领的灭亡到
20世纪初，数字图像的处置走入人民的视线。
在那个时候，人们在两地之间传输了一张照片，该照片经由数字收缩后，传输功夫从200多小时延早退不够三小时。
这一进程当然用到了图像处置方面的相关学识，但盘算机却不到场到全部进程中。
然则，数字图像的处置离不开未必的贮存空间与盘算本领的怪异，与盘算机阻滞本领成正比关连[1]。
从20世纪50年月末了，盘算机的阻滞才向前迈进了一大步，人们在处置图形以及图像信息时已经无见识的将盘算机的成果行使起来，削减责任的便捷性[2]。
从图像处置本领的灭亡到
2023/3/30 21:38:44
41.47MB
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针对目前室内定位算法精度不高、实现复杂等问题，提出了一种基于白光ＬＥＤ的可见光室内定位方法。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。
2023/3/7 22:24:18
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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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