这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

~/.config我的zsh，git和应用程序设置。
将其复制到~/.config。
如果它不是一台全新的计算机，则您可能已经有了一些文件/文件夹。
您可以替换它们或将它们合并在一起。
gitclonegit@github.com:samrose3/dotfiles.git~/.config安装脚本在运行安装脚本之前，将gitconfig.user.sample复制为gitconfig.user，并填写您自己的信息。
#Createyourowngitconfig.usercp./git/gitconfig.user.sample./git/gitconfig.user#Updatewithyourinfovim./git/gitconfig.userinstall.sh自负：回顾install.sh，编辑其要求并执行它。
它将通

海思hi3516ev100的开发详细文档资料，有api参考，有sample

1.2009_NUEDC_Getsoon_Sample2.2009_NUEDC_Getsoon_Sample_AD_V1003.2009_NUEDC_Getsoon_Sample_BUZZER_V1004.2009_NUEDC_Getsoon_Sample_DA-sin_V1005.2009_NUEDC_Getsoon_Sample_IF_V1006.2009_NUEDC_Getsoon_Sample_KEYBOARD_V1007.2009_NUEDC_Getsoon_Sample_LCD_V1008.2009_NUEDC_Getsoon_Sample_LED_V1009.2009_NUEDC_Getsoon_Sample_NUMLED_V10010.2009_NUEDC_Getsoon_Sample_TEMP_V100

MediaHubMediaHub是用于教育机构的视频/音频聚合器，目前在运行MediaHub对您的机构来说可能是个好主意的原因：用于联合到其他站点的RSS源（iTunesU）RSSFeed中包含的iTunes和iTunesU属性字幕与Amara通用字幕的集成支持多个用户和渠道完全的品牌控制，没有外部广告本地存储HTML5视频和音频支持所有iOS设备上的字幕支持与企业认证系统集成Web服务和API，包括XML，JSON，部分HTML视图从现有RSSFeed导入的示例脚本安装1.设置初始配置：cpconfig.sample.phpconfig.inc.phpcpwww/sample.htaccesswww/.htaccess2.在config.inc.php中，请确保：将UNL_MediaHub_Controller::$url设

斯诺登这个小工具可让用户在新的或更新的Github拉取请求中包含一个或多个他们观看的文件或文件夹时得到通知，以便他们可以查看对其所做的更改。
依存关系转到＞=1.7该程序旨在与结合使用。
查看其文档以了解有关如何安装和配置它的更多信息。
您还需要将Snowden注册为Slack应用程序，以获得发送消息所需的凭据。
有关更多信息，访问。
用法下载安装Snowden的安装程序：gogetgithub.com/svera/snowden创建一个配置文件etc/webhook/snowden.yml。
您可以以提供的snowden.sample.yml为例。
将以下内容添加到webhooks的hooks.json配置文件中并启动它：[{"id":"snowden","execute-command":"/path/to/snowden/executable","command-working-directory":"/path/of/working/directory",

kibanasample测试数据，sample中所有的数据分析来源于此。

基于xUtils3实现单个文件，由于官方sample的文件下载实现较为复杂，所以Demo简单实现了文件下载功能。

安装过后在C:\ProgramFiles\BonjourSDK\Samples有对应的开发语言sample

参考开源http://www.jonllen.com/upload/jonllen/case/jsrsasign-master/sample-sm2_crypt.html代码为基础，修正其中椭圆点未校验导致生成加密异常的问题，修正字符串转byte前后不统一导致部分加密结果无法与java端正常解密的问题

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。