freeICTCLAS中科院中文分词(拼音中文输入法设计和源代码).zipICTCLAS源码结构Codes│ICTCLAS_WIN.cppWindows界面的程序│ICTCLAS_Win.dsp│ICTCLAS_WIN.dsw│ICTCLAS_WIN.h│ICTCLAS_Win.exe可执行程序│ICTCLAS_WinDlg.cpp│ICTCLAS_WinDlg.h│resource.h│StdAfx.cpp│StdAfx.h│log.txt日志│ICTCLAS_Win.rcWindows界面的资源│├─Utility共用函数模块│ContextStat.cpp│ContextStat.h│Dictionary.cpp│Dictionary.h│Utility.h│Utility.cpp│├─Unknown未登录词识别模块│UnknowWord.cpp│UnknowWord.h│├─TagHMM标注模块│Span.cpp│Span.h│├─Segment词语切分模块│DynamicArray.h│NShortPath.cpp│NShortPath.h│Queue.cpp│Queue.h│SegGraph.cpp│Segment.cpp│Segment.h│DynamicArray.cpp│SegGraph.h│├─Result结果生成模块│Result.cpp│Result.h│├─Data概率数据文件│lexical.ctx│BigramDict.dct│coreDict.dct│nr.dct│nr.ctx│ns.ctx│ns.dct│tr.dct│tr.ctx│└─resWindows界面的资源

各种gps应用程序1、data_log.c数据采集程序2、rinexout.cRINEX数据格式写入子程序3、to_rinex.c数据格式转换4、sav_pos.c卫星位置计算程序5、sky_sav.c卫星天空显示程序6、dop_calc.c卫星星座DOP计算程序7、view_sav.c历书预报卫星出现程序8、absl_pos.c单点绝对定位程序9、ssgsoft.c--相对静态定位主程序10、controlf.c?读取输入文件子程序11、orbit.c--选择参考卫星子程序12、broad.c--读广播星历计算子程序13、igs.c--读IGS精密星历子程序14、singlep.c--近似位置计算子程序15、rinex.c--读Rinex数据、探测跳周、组成单差子程序16、eqdd_s.c--组成双差方程子程序17、normdd_s.c?组成法方差子程序18、ad_core.c--平差子程序19、ambifix.c--模糊度固定子程序20、tranf.c--坐标变换子程序21、dgps_ppr.相位平滑伪距改正数计算程序22、dgps_phr准载波相位改正数计算程序23rtcmencd.cRTCM电文编码程序24rtcmencd.cRTCM电文译码程序25、net_dgn.c测量格网设计程序26sur_ctr.c动态测量控制程序27、replay.c动态测量数据回放程序28、kin_tran.c动态定位坐标转换程序29、rms.c定位精度估计程序30、tide.c潮位改正程序31、xybl_54.c54坐标变换程序32、xyxy_loc.c任意坐标系转换程序33、gga+gsv.cGGA和GSV数据模拟程序34、depth.c水深数据模拟程序

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。

ThisisasmalllibrarythatcantrainRestrictedBoltzmannMachines,andalsoDeepBeliefNetworksofstackedRBM's.TrainRBM's:%trainanRBMwithbinaryvisibleunitsand500binaryhiddenmodel=rbmBB(data,500);%visualizethelearnedweightsvisualize(model.W);Doclassification:model=rbmFit(data,500,labels);prediction=rbmPredict(model,testdata);TrainaDeepBeliefNetworkwith500,500,2000architectureforclassification:models=dbnFit(data,[5005002000],labels);prediction=dbnPredict(models,testdata);seeincludedexamplecodeformoreIcanbecontactedonandrej.karpathy@gmail.NOTE:ThiswasaclassprojectthatIworkedonfor1monthandthenabandoneddevelopmentforalmost4yearsago.Pleasedonotsendmespecificquestionsaboutissueswiththecodeorquestionsonhowtodosomething.Ionlyputthiscodeonlineinhopethatitcanbeusefultoothersbutcannotfullysupportit.Ifyouwouldlikepointerstomoreactivelymaintainedimplementations,havealookhere(https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox)ormaybehere(https://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials)Sorryandbestofluck!原文：http://code.google.com/p/matrbm/

evExpress.BonusSkins.v8.2.dllDevExpress.Charts.v8.2.Core.dllDevExpress.Data.v8.2.Compact.dllDevExpress.Data.v8.2.dllDevExpress.Data.v8.2.Linq.dllDevExpress.Data.v8.2.SL.dllDevExpress.LocalizationCHS.v8.2.2.dllDevExpress.OfficeSkins.v8.2.dllDevExpress.Tutorials.v8.2.dllDevExpress.Ut

国家标志NodeJS脚本转换由其国家/地区命名的国家/地区标记SVG文件，以响应由每个国家/地区代码命名的组件。
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文件数据时对“脏数据”进行了清理

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。