第一部分　了解COM第1章　COM概述何谓CoMCOM术语COM利与弊COM的好处COM的局限性COM组件与接口何谓接口接口特征接口类型接口规则接口设计COM组件的实现规则实现IUnknown规则内存管理规则引用计数规则COM激活COM类型COM客户机COM服务器ActiveX控件COM与面向对象技术包装抽象多态继承COMTrader应用程序小结第2章　由VC＋＋建立并使用COM服务器IDL文件建立第一个COM服务器定义自定义接口实现IUnknown和自定义接口完成COM服务器生成测试客户机用ATL建立COM服务器关于ATL用ATL建立进程内COM服务器用ATL建立进程外COM服务器线程与COM服务器Win32多线程应用线程COM组件自动化与IDispatch用VC＋＋实现IDispatchATL与自动化Automation数据类型再谈类型库C＋＋自动化客户机VB自动化客户机小结第3章　用VB建立并使用COM服务器选择COM项目设计接口描述接口浏览接口生成对象使用ClassBuilder增加属性增加方法增加事件与枚举使用ActiveXDataObject（ADO）在服务器组件中使用Recordset对象在客户机组件中使用ADOR生成断开的Recodset生成自己的RecodsctS使用用户定义类型错误处理服务器客户机错误处理使用VBErr.Raise机制在VB中使用线程模型设置线程模型了解再入性与公寓小结第二部分　COM与Internet第4章　在VC＋＋中建立并使用ActiveX控件ACtiveX控件概还属性与方法控件与容器通信事件与连接点建立第一个控件生成控件测试控件增加方法增加属性增加事件增加属性页允许属性保持使用控件建立复合控件增加复合控件增加功能增加事件处理复合控件事件处理错误使用控件小结第5章　在VB中建立并使用ActiveX控件VB控件简介约束与无约束控件控件生成技术属性类型方法属性配置过程属性环境属性配置运行时只读属性只在运行时有效的属性扩展属性容器属性合成控件属性可关联属性持续与属性包属性包使用ActiveX控件界面向导了解控件寿命生成ActiveX控件生成无约束控件生成设计时数据约束控件生成运行数据约束控件小结第6章　用VC＋＋建立InternetCOM组件IEActiveX控件轻量级控件安全控件持续属性文档对象模型编程活动服务器组件活动服务器页面ASP页面的COM组件小结第7章　用VB建立InternetCOM组件无窗口控件ActiveX控件容器的线程模型ActiveX控件的安全性Web页面访问VBDHTML项目DHTML项目基础DHTML应用程序样本VBIIS应用程序WebClass一个IIS应用程序样本设计控件设计控件与HTML文件样本设计控件小结第三部分　了解DCOM第8章　DCOM概述何谓DCOM为什么使用DCOMDCOM操作DCOM组件位置进程内或进程外组件代理RPC（RemoteProcedureCall,远程过程调用）调动数据传递DCOM配置实用程序DCOM应用程序的安全机制验证授权加密整性检查小结第9章　用VC＋＋建立DCOM服务器标准与自定义调动标准调动自定又调动网络通伯远程激活AppID注册表项可配置AppID注册表项参数IUknown优化DCOM与NT服务NT服务解剖基于NT服务的COM服务器小结第10章　用VB建立DCOM服务器应用程序对象模型何谓对象模型如何生成对象模型DCOM设计准则与技术再论调动按数值与按引用DCOM进程外服务器建立DCOM组件增加测试客户机IIS应用程序增加WebClasses使用模板增加自定义Webltems远程错误处理小结第四部分　了解COM＋＋第11章　COM＋＋概述COM与WindowsDNA用户界面层技术中间层技术数据库层技术组件服务配置事务处理排队组件（QC

yelp_review_full_csv数据集，是Yelp为了学习目的而发布的一个开源数据集。
它包含了由数百万用户评论，商业属性这是一个非常常用的全球NLP挑战数据集。
训练集总共650,000，测试集50,000，一共5个分类，每一种各有130,000训练样本，10,000个测试样例。

刚接触机器学习的初学者苦求的图片库2200张的opencv正样本图片可用于车辆检测与跟踪。

培训关于批处理AI的分布式培训此仓库是有关如何使用BatchAI以分布式方式训练CNN模型的教程。
涵盖的场景是图像分类，但是该解决方案可以推广到其他深度学习场景，例如分段和对象检测。
图像分类是计算机视觉应用中的常见任务，通常通过训练卷积神经网络（CNN）来解决。
对于具有大型数据集的大型模型，单个GPU的训练过程可能需要数周或数月。
在某些情况下，模型太大，以致于无法在GPU上放置合理的批处理大小。
在这些情况下使用分布式培训有助于缩短培训时间。
在此特定方案中，使用Horovod在ImageNet数据集以及合成数据上训练ResNet50CNN模型。
本教程演示了如何使用三个最受欢迎的深度学习框架来完成此任务：TensorFlow，Keras和PyTorch。
有许多方法可以以分布式方式训练深度学习模型，包括数据同步和基于同步和异步更新的模型并行方法。
当前，最常见的场景是与同步更新并行的数据-这是最容易实现的，并且对于大多数用例而言已经足够。
在具有同步更新的数据并行分布式训练中，该模型在N个硬件设备之间复制，并且一小批训练样本被划分为N个微批次（参见图2）。
每个设备都

基于Kaggle竞赛数据，原始数据文件较大，故本数据集只选用了train.csv中的5万条样本作为模型训练集（train.csv.gzip），1万条样本作为模型测试集（test.csv.gzip）

该程序师完整的PCA程序，用MATLAB编写的，直接输入样本数据即可运行

SVM分类器的相关算法和matlab源码,部分内容如下，1.命令函数部分：clear;%清屏clc;X=load('data.txt');n=length(X);%总样本数量y=X(:,4);%类别标志X=X(:,1:3);TOL=0.0001;%精度要求C=1;%参数，对损失函数的权重b=0;%初始设置截距bWold=0;%未更新a时的W(a)Wnew=0;%更新a后的W(a)fori=1:50%设置类别标志为1或者-1y(i)=-1;enda=zeros(n,1);%参数afori=1:n%随机初始化a,a属于[0,C]a(i)=0.2;end

利用机器学习方法（分类）实现静态场景下的测试车辆检测 利用C语言或者Open_CV库，或者是MATLAB软件编写实现静态场景下的测视车辆检测。
需使用机器学习方法。
代码可以通过一个主函数直接运行出实验结果。
 Data文件夹中包含train_34x94（训练集）和test（测试集）两个文件夹。
其中，train_34x94文件夹中的数据用于训练模型，包含pos文件夹（内有550个正例样本）和neg文件夹（内有500个负例样本）；
Test文件夹中的数据用于测试。
 在Test测试集中的总体检测性能的评价指标为Recall、Precision和F-measure，写出对算法的性能评价和对实现中遇到问题的理解。

matlabks挑选样本数据划分

kennard-stone选取样本算法的matlab的源代码，适用于红外光谱样本的筛选，kennard-stone选取样本算法的matlab的源代码

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。