这是一个样本的实验，现将振动信号进行CEEMD分解，得到imf分量，在求imf分量的相关系数啦筛选分量，并求一个样本的信息熵特征，构造一个特征向量矩阵，然后自己选择类器进行分类。

分享出来的初衷，我分享一下最近我在群主版本（小黄豆CRM+v2.0.925.3）上加的功能，如果有类似需求的，可以把功能代码发你，节约你的开发时间。
（这是在小黄豆开源免费CRM①群2317681发出的声音）CRM功能更新日志（20180718）1、客户数据导入优化，解决重复数据导入问题。
2、客户数据添加的时候，如果客户已经被认领，将做提示。
3、增加“公共客户池”菜单，并提供“认领”操作，认领后客户会出现在“客户管理”菜单下。
（将来公司的客户数据会放到该池子，供大家认领）4、“客户管理”提供“转入高意向”和“放弃”功能，“转入高意向”后客户转移到“高意向客户”，“放弃”操作后数据放回“公共客户池”。
5、增加“高意向客户”菜单，该模块存储你所有高意向客户，通过该功能对客户进行分类，便于进行漏斗式管理。
6、给客户添加跟进后，客户状态改为“已跟进”同时客户排列在列表顶部，解决“已跟进”和“未跟进”客户分类问题，以便区别跟踪。
7、客户管理、高意向客户列表添加“邮箱”列。
8、客户新增添加“邮箱”属性。
9、客户导入支持导入“邮箱”。
10、财务管理、列表添加“所属客户”列。
11、解决订单管理、合同管理、应收管理和收款单备注属性失效问题。
12、增加“意向客户”模块，增加多一个客户分类，方便大家使用。
13、“客户管理”模块，增加“转意向客户”按钮14、“意向客户”模块，增加“转高意向客户”按钮15、“报表分析“的员工分析菜单下”增加【月内】客户新增“统计。
16、“报表分析“的员工分析菜单下”增加【月内】客户跟进“统计。
17、“报表分析“的员工分析菜单下”增加【月内】订单“统计。
18、批量转换，添加数量限制属性。
环境：前端基于JqueryLigerui1.1.1开发，后台使用C#开发VS2015+sql2008R2说明：有问题上QQ群交流QQ群：173459027用户访问密码：表：hr_employee，pwd字段密文：D8E423A9D5EB97DA9E2D58CD57B92808明文：1234560附件包括：1、小黄豆CRM+v2.0.925.3源码及说明.zip2、CRM20180718（基于v2.0.925.3版本功能更新）3、小黄豆CRM使用文档4、2018更新日志.txt

针对短文本的特征稀疏性和上下文依赖性两个问题，提出一种基于隐含狄列克雷分配模型的短文本分类方法。
利用模型生成的主题，一方面区分相同词的上下，降低权重;另一方面关联不同词以减少稀疏性，增加权重。

基于贝叶斯及KNN算法的newsgroup文本分类器,eclipse工程程序运行方法：用eclipse打开工程，并将newsgroup文档集解压到F:\DataMiningSample\orginSample目录下，同时在F:\DataMiningSample\下建好如附件“F盘DataMiningSample目录下的数据子目录结构”图中的目录，停用词表也放在"F:/DataMiningSample/目录下，即可运行eclipse工程。
程序会依次执行数据预处理、贝叶斯分类、KNN分类，输出10次交叉验证实验的分类结果、准确率统计及混淆矩阵。

macos上面的远程桌面工作，微软开发的，MicrosoftRemoteDesktopformacV10.1.8，比较新的版本，截止2018年11月；
可以导出、导入配置信息、可以共享mac电脑文件夹。
修改了使用的积分和分类

一个用VC++实现的支持向量机svm分类算法源代码,直接用VC++可以执行

语音中准确的情绪识别对于智能医疗、智能娱乐和其他智能服务等应用程序非常重要。
由于汉语语言的复杂性，汉语语音的高精度动作识别具有挑战性。
本文探讨了如何提高语音情感识别的准确性，包括语音信号特征提取和情感分类方法。
从语音样本中提取五种特征：梅尔频率倒谱系数（mfcc）、音调、共振峰、短期过零率和短期能量

b2c电子商务网站包括商品分类搜索首页展示付款热门商品排行版榜内附毕业设计说明书2013年6月的

matlab环境下使用PSO算法对SVM多分类器的参数进行优化的案例，代码有详细的注释，另有一篇博客对算法的大致过程有介绍.

在脑-机接口研究中，二维光标控制由于易实现、量化可以作为测试新范式和新算法原型的特点，一直是研究的热点。
基于减小使用者的控制难度，实现光标在二维平面内任意位置移动的目标，我们仅使用两类运动想象就实现了光标的二维控制。
通过把分类器的输出概率映射到我们设计的旋转控制坐标系中，实现光标二维移动。
结合最后设计的一种固定5目标的验证实验，邀请4人参与该实验，从他们的控制效果上，可以得到控制策略简单有效的结论。

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。