针对传统的医院信息系统（HospitalInformationSystem，HIS）极易导致医护人员工作效率降低、错误率增加、重要医学文档容易丢失以及缴费漏洞多等现状，结合信息化技术管理理念，本文设计并实现了一种基于SQLService的HIS服务平台。
通过对设计的系统进行测试，结果表明，该服务平台能够很好地满足当前医院各个部门的使用。

模式识别实例：包括最小错误率、最小风险贝叶斯决策matlab代码，正文清楚丰富。

本文设计出一个QPSK仿真模型，以分析QPSK在高斯信道中的功能，通过此次课程设计，更好地了解QPSK系统的工作原理，传输比特错误率和符号错误率的计算。

在matlab中用RF的方法对IRIS数据进行分类，取一百个数据用于训练，五十个数据用于测试，并统计错误率，代码经本人运转，可用于学习随机森林

模式识别中贝叶斯算法判别身高体重matlab实现1）应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本，调查测试错误情况。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5对0.5,0.75对0.25,0.9对0.1等）进行实验，调查对决策规则和错误率的影响。
2）应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，调查训练/测试错误情况。
比较相关假设和不相关假设下结果的差异。
在分类器设计时可以调查采用不同先验概率（如0.5vs.0.5,0.75vs.0.25,0.9vs.0.1等）进行实验，调查对决策和错误率的影响。
3）自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。

软件介绍:全能打字教室v1.0安装序列号如下：jrp-014968１、初始设置为：练习时间３０分钟；
测试时间５分钟；
音乐播放为顺序播放以上状态在用户修改后会将修改状态保留至下次启动。
２、登录用户库文件为空时自动建立库文件和用户[打字高手]，并且要求库内容不得为空。
３、记录成绩超过３０次自动保留最近３０次该用户记录。
４、专业得分计分方式（按劳动厅中级文录鉴定考核标准）    中文：错误率３‰以内,录入速度９０字/分，得满分。
　　　　　　错误率超过３－１０‰之间每一千分点扣１分　　　　　　错误率超过１０‰以上每一千分点扣０.５分      英文：错误率１‰以内,录入速度２２０字符/分，得满分。
　　　　　　错误率超过１－１０‰之间每一千分点扣１分　　　　　　错误率超过１０‰以上每一千分点扣０.５分　　　　　　错误率超过５００‰均为零分　　　注：字根练习，录入速度１８０字符/分为满分。
　　　考核得分计分方式由管理员设置。
５、网络管理中需设置文件共享，并保证成绩档案库文件的读写性、改名权，如成绩库不存在则应给予创建权。
当升级3.5版数据库时会产生临时文件，完成后会自动删除。
因而在升级数据库时应给予删除权。
６、练习成绩存盘必须有１分钟以上练习时间。
７、只允许删除本人练习成绩。
本软件由Delphi5 编程实现，启用了BDE数据库引擎，自带五笔输入法(内含五笔型4.5版词库），可为指法及五笔录入教学和专业文录考核鉴定之用。
本系统为绿色软件，在windows系统目录没有任何修改，并可任意移动本系统目录，利于网络管理。

用身高和/或体重数据进行性别分类的实验其中第一问分别用了两种方式；
数据集经过优化，有决策面方程的图片，和各类型错误率的输入

分别采用高斯窗和方窗对给定的男女生身高体重分布进行几率密度估计，并设计基于贝叶斯最小错误率的分类器，对测试样本进行男女分类

从网站爬取口红销售数据，分析影响销售数据的重要因素以及根据销售因素建模预测其销售量。
本文先将数据进行预处理得到实验数据，然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果，并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大，对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低，有较好的预测效果。

卷积神经网络Lenet5深度学习，机器学习，训练数据集MNIST，测试集错误率可以到1.06%，C++完成VC完成C++源代码VC源代码

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。