什么是OPC？OPC(OLEforProcessControl——用于过程控制的OLE)是一个工业标准，它是许多世界领先的自动化和软、硬件公司与微软公司合作的结晶。
这个标准定义了应用Microsoft操作系统在基于PC的客户机之间交换自动化实时数据的方法。
管理该标准的组织是OPC基金会。
该基金会的会员单位在世界范围内超过220个。
包括了世界上几乎全部的控制系统、仪器仪表和过程控制系统的主要供应商。
OPC基金会的先驱——一支由Fisher-Rosemount、Rockwell软件公司、Opto22、Intellution和IntuitiveTechnology公司组成的“特别工作组”——在经过一年工作后，开发出一个基本的、可运行的OPC规范。
简化的第一阶段的标准在1996年8月发布。
　　随着1997年2月Microsoft公司推出Windows95支持的DCOM技术，1997年9月新成立的OPCFoundation对OPC规范进行修改，增加了数据访问等一些标准，OPC规范得到了进一步的完善。
OPC是基于Microsoft公司的DistributedInternetApplication（DNA）构架和ComponentObjectModel（COM）技术的，根据易于扩展性而设计的。
OPC规范定义了一个工业标准接口，这个标准使得COM技术适用于过程控制和制造自动化等应用领域。
OPC是以OLE/COM机制作为应用程序的通讯标准。
OLE/COM是一种客户/服务器模式，具有语言无关性、代码重用性、易于集成性等优点。
OPC规范了接口函数，不管现场设备以何种形式存在，客户都以统一的方式去访问，从而保证软件对客户的透明性，使得用户完全从低层的开发中脱离出来。
　　OPC的效率从OPC标准的制定到现在已历经了5年的时间。
在这过去的5年中，众多业界领先的制造商已开发了多种OPC服务器和客户机应用。
在实际工程中也历经了多方面的测试和考验。
以瑞士的TetraPak为例，其基于OPC服务器技术的数据采集系统，保证了对超过500个数据点的更新时间为200毫秒。

软件平台：Qt5.9.3+windows7(不是linux系统的)根据所给的八个数据点，反求出控制点，当然数据点个数要改的话需要修改源码。
原理教程见博客：https://mp.csdn.net/postedit/86408359

5类癫痫脑电数据，脑电数据是印度学家VarunBajaj和RamBilasPachori对正常人和癫痫病患者测试的数据。
脑电信号数据由五个子集组成，分别为Z，O，N，F，S，每个脑电子集包含100个信道序列，每个信道持续时间为23.6秒,信号采样点是4097个数据点。

代码说明代码仅供学习研究，未经允许，请勿擅自商用。
1.输入文件格式输入的文件要求为N行两列的形式，两列分别对应，输入数据点的X轴坐标和Y轴坐标。
输入文件格式示例如下：0.821794-0.04621531.03929 0.0608351.12046 0.07455681.02233 0.05147392.代码支持的凝聚层次聚类算法通过简要的修改代码中函数的参数，代码可以支持不同的凝聚方法，支持的凝聚方法如下，默认的为代码本身算法：单连接算法（默认，最近邻聚类算法，最短距离法，最小生成树算法）；
全连接算法（最远邻聚类算法，最长距离法）；
未加权平均距离法；
加权平均法；
质心距离法；
加权质心距离法；
内平方距离法（最小方差算法）3.代码支持的距离（相似度）度量公式通过简要的修改代码，代码支持计算距离的过程采用不同的距离或相似度度量公式，支持的距离（相似度）公式如下，默认为代码本身才采用的距离公式：欧氏距离（默认）；
标准化欧氏距离；
马氏距离；
布洛克距离（曼哈顿距离，城市街区距离）；
闵可夫斯基（明可夫斯基）距离；
余弦相似度；
相关性相似度；
汉明距离；
Jaccard相似度；
切比雪夫距离。

自动生成NACA翼型数据点，为后续画网格，做流体仿真做准备！

电力系统状态估计（电力网系统辨识）-最小二乘+不良数据辨识-matlab最小二乘是对电力系统进行状态估计的最基本方法，而考虑到电力网数据可能存在不良数据，需要使用相关方法进行不良数据辨识；
检测到不良数据点位置后，系统还会剔除不良数据再次进行辨识两份导入数据中，iSE30Bus1为有误差数据，iSE30Bus2为无误差数据输出结果会导入至oStateEstimation中

详解MATLAB图形绘制本领》起首介绍MATLAB的底子学识及底子运算，使读者对于MATLAB有一个大概的知道，而后体系叙述图形绘制本领的底子不雅点、责任原理及在工程中的使用。
书中精选迷信以及工程中罕用的多个算法，部份付与MATLAB语言编程实现，并松散实例对于算法法度圭表标准举行验证以及阐发。
其中详尽教学了MATLAB的底子学识、二维图形的绘制、三维图形的绘制、低级图形绘制本领、动画与视频、若干造型及GUI的法度圭表标准方案等内容。
　　《详解MATLAB图形绘制本领》以精缩的实际学识、实际教学以及工程熬炼相松散，能够作为相关业余教师及工程本领人员学习MATLAB图形绘制或者图形可视化本领的指点书，也可作为高年级本科生以及钻研生的课本或者教参。
第1章MATLAB的底子学识1.1MATLAB的见识1.2MATLAB的特色1.2.1MATLAB的普及特色1.2.2MATLABR2009a的新特色1.3MATLAB的责任情景1.3.1MATLABR2009a的装置1.3.2MATLAB的召唤窗口1.3.3MATLAB的责任空间1.3.4MATLAB的浏览窗口1.3.5MATLAB的“召唤汗青”窗口1.3.6MATLAB的“当出蹊径”窗口1.4MATLAB的数据尺度1.4.1变量与常量1.4.2双精度型1.4.3字符串1.4.4cell结构1.4.5标点标志1.4.6结构型1.5M文件的编译调试情景1.5.1编译器的装置以及配置配备枚举1.5.2编译器的使用1.6　矩阵1.6.1矩阵的暴发1.6.2矩阵的运算1.6.3矩阵的盘问以及赋值1.6.4　矩阵盘算的底子函数1.7　MATLAB的抑制语句1.7.1　轮回结构1.7.2　遴选结构1.7.3　递演绎构1.7.4　法度圭表标准流抑制1.8　文件的相关操作1.8.1　文件的挪用与留存1.8.2　文件的掀开与封锁1.8.3　文件的输入与输入1.9　联机帮手1.9.1　联机帮手体系1.9.2联机演示体系1.9.3召唤盘问体系1.10　GUI界面底子1.10.1　GUI底子不雅点1.10.2　图形用户接口第2章二维图形的绘制2.1二维图形的底子画图2.1.1　低级画图2.1.2低级画图2.1.3多轴曲线图2.2二维图形的润色2.2.1legend函数2.2.2title函数2.2.3gtext函数2.2.4text函数2.2.5坐标轴题目2.2.6抑制图轴大小2.3填充图形的绘制2.4准确画图2.5图形的联系窗口2.6特殊二维图形2.6.1极坐标图2.6.2玫瑰图2.6.3概述漫衍图2.6.4饼图2.6.5条形图2.6.6倾向条图2.6.7面积图2.6.8蹊径图2.6.9等高线图2.6.10散点图2.6.11柄图2.6.12罗盘图2.6.13羽毛图2.6.14彗星图2.6.15向量场图2.7标志画图2.7.1ezplot函数2.7.2ezpolar函数2.7.3ezcontour函数2.8　手工画图第3章三维图形的绘制3.1底子的三维画图3.1.1栅格数据点的暴发3.1.2三维曲线3.1.3三维网格图3.1.4三维曲面图3.2三维的透明作图3.3三维图形的调控3.3.1配置视角位置3.3.2配置坐标轴3.3.3灯光下场配置3.3.4色调的渲染3.4特殊的三维图形3.4.1三维离散序列图3.4.2三维填充多边形图3.4.3三维等高线3.4.4流水下场曲面图3.4.5圆柱体3.4.6球面图3.4.7平面切片图3.4.8三维饼图3.4.9柱状图3.4.10三角网目图3.5繁难函数画图3.6三维图形的润色3.6.1三维图形函数组合3.6.2图形的剪切3.6.3图形的镂空3.6.4图形的裁切3.6.5图形的滑腻处置3.7三维流场画图3.7.1流线图3.7.2流锥图3.7.3流带图3.7.4流管图第4章MATLAB图形本领4.1图形可视化本领4.1.1底子不雅点4.1.2三维图形可视化底子流程4.2色调图及色调条4.2.1抑制着色的方式4.2.2抑制图形亮度4.2.3图形的映像数据表4.2.4绘制色轴4.2.5色轴刻度4.2.6RGB真彩着色4.3MATLAB色调空间转换4.3.1HSV空间与RGB空间转换4.3.2YIQ空间与RGB空间转换4.3.3YcbCr空间与RGB空间

行使PISDK提供的接口实现1秒收集1万个数据点功能

本试验齐全模子选用的收集装置参数均不合，如下，变更的惟独模子的某一个变量。
AB=2000，NAB分段数为1，CI电流1.0，开关KFRQ=3，点数为1，垂直收发距为5000，数据点x坐标取0。
为了比力每一个模子的变量惟独一个，变量的取值均在下场图上有标识，同时牢靠量的取值也在图下注明。

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

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。