kaggle入门赛房价预测，包括pandas数据预处理，使用skitlen线性回归预测结果，输出结果表格

adaboost演示demo（基于Matlab，学习算法包括决策树、神经网络、线性回归、在线贝叶斯分类器等），动态GUI显示学习过程、vote过程等

面向对象的VB.net版《扫雷》游戏源代码（.net2.0）两个核心类：MineGame类和Block（砖块）类。
MineGame类封装了游戏的主要功能，如定义砖块的数量，雷的数量，翻开行为，游戏开始、结束事件等。
Block类封装了单个砖块的主要功能，如定义砖块的状态（未翻开、翻开、标记等），砖块下是否有雷，该砖块周围雷的数量等等。
界面方面，砖块使用LinearGradientBrush线性渐变填充，比Windows自带的《扫雷》要好看得多。
功能与操作方面，完全与Windows自带的《扫雷》相同，支持左右键同时点击。
另外还支持窗口尺寸的任意改变，比Windows自带的《扫雷》更方便，与Vista不同的是，在Vista的《扫雷》里，窗口只能按比例改变尺寸，而此版的可任意比例改变。
当然，砖块有只能会变成长方形^o^

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

MATLAB源码集锦-多元线性回归代码

包括19篇文档和2篇PDF文件，均为现代控制课程作业整理，倒立摆系统的建模及Matlab仿真，希望对大家有帮助。
倒立摆作为一个高阶次、多变量、非线性和强耦合的自然不稳定系统，一直是控制领域研究的热点问题。
它广泛应用于控制理论研究、航空航天控制、机器人、杂技顶杆表演等领域，在自动化领域中具有重要的理论价值和实践价值。
这些物理装置与控制系统的稳定性密切相关，深刻揭示了自然界一种基本规律，即一个自然不稳定的被控对象，通过控制手段可使之具有良好的稳定性。
倒立摆的研究具有重要的工程应用价值。
如机器人问题，机器人行走类似倒立摆系统，尽管第一台机器人在美国问世以来己有三十多年的历史，但机器人的关键技术至今仍未很好解决。
再如太空应用中，倒立摆系统的稳定与空间飞行器控制和各类伺服云台的稳定有很大相似性，它也是日常生活中所见到的任何重心在上、支点在下的控制问题的抽象，因此，倒立摆机理的研究又具有重要的工程应用背景，成为控制理论中经久不衰的研究课题。
倒立摆的控制方法，在军工、航天和机器人领域有广泛的用途，对处理一般工业过程亦有指导性作用。

根据色散方程、能量和动量守恒,研究非线性晶体ZnGeP2(ZGP)的光参变特性,得到2μm抽运时的I和II类ZGP-OPO角度调谐曲线。
在I类匹配时角度调谐范围为50.7°～57°,对应的波长连续调谐范围在2.4～11μm;在II类相位匹配时,波长调谐范围2.4～11.5μm(在3～6μm不连续),对应的角度调谐范围为58°～87°。
同时对调谐过程中的允许角、走离角进行了分析,对ZGP与AgGaS2(AGS)和AgGaSe2(AGSe)晶体做了分析比较,结果表明ZGP为较好的中红外激光晶体。

对数放大器实实质上就是一种对数变换器，是指输出信号幅值与输入信号幅值呈对数函数关系的基本放大电路。
在电子测量技术领域之中，某些信号的电压具有比较宽的动态范围，例如在雷达、声纳等无线电接受系统中，接收机前端信号动态范围可以达到120dB甚至更高。
一般的线性放大器不能处理这样宽的动态范围，为了更加方便的测试和分析这些信号，在线代测量接收机的设计中，采用大动态范围对数放大器设计技术。
本文介绍了一种核心器件为AD8306的大动态范围对数放大器的设计，实现了90dB的动态范围，宽带频率，灵敏度高。
采用该方法实现的对数放大器动态范围大，电路简单易于实现，如果采用多片芯片级联还可以实现更大动态范围的对数放大器。
实际应用表明，本文给出的设计方法合理有效，具有很高的使用价值。

提出了一种在非线性聚合物光波导中实现高效切连科夫倍频辐射的方法,避免了传统结构中多次反射引起的损耗,而且具有易制备和结构紧凑的优点,通过选择聚合物薄膜的厚度和折射率,实现了基频导波与倍频导波的近相位匹配。
在实验中实现了转换效率1.6%W-1cm-1,这是迄今为止在聚合物中所报道的最高值。

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

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。