包含PCA,LLE,MDS,Isomap,KPCA,KLDA,MCML等20几种降维方法的matlab代码，里面有说明

本文主要讨论ApacheSpark的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优，附带讨论与HadoopMapReduce在设计与实现上的区别。
不喜欢将该文档称之为“源码分析”，因为本文的主要目的不是去解读实现代码，而是尽量有逻辑地，从设计与实现原理的角度，来理解job从产生到执行完成的整个过程，进而去理解整个系统。
讨论系统的设计与实现有很多方法，本文选择问题驱动的方式，一开始引入问题，然后分问题逐步深入。
从一个典型的job例子入手，逐渐讨论job生成及执行过程中所需要的系统功能支持，然后有选择地深入讨论一些功能模块的设计原理与实现方式。
也许这样的方式比一开始就分模块讨论更有主线。
本文档面向的是希望对Spark设计与实现机制，以及大数据分布式处理框架深入了解的Geeks。
因为Spark社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与Spark版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。
由于技术水平、实验条件、经验等限制，当前只讨论Sparkcorestandalone版本中的核心功能，而不是全部功能。
诚邀各位小伙伴们加入进来，丰富和完善文档。
好久没有写这么完整的文档了，上次写还是三年前在学Ng的ML课程的时候，当年好有激情啊。
这次的撰写花了20+days，从暑假写到现在，大部分时间花在debug、画图和琢磨怎么写上，希望文档能对大家和自己都有所帮助。
内容本文档首先讨论job如何生成，然后讨论怎么执行，最后讨论系统相关的功能特性。
具体内容如下：Overview总体介绍Joblogicalplan介绍job的逻辑执行图（数据依赖图）Jobphysicalplan介绍job的物理执行图Shuffledetails介绍shuffle过程Architecture介绍系统模块如何协调完成整个job的执行CacheandCheckpoint介绍cache和checkpoint功能Broadcast介绍broadcast功能JobScheduling

国科大20届高级人工智能期末复习整理

clickhouse-common-static-dbg-20.9.2.20-2.x86_64.zip.002压缩包第二部分

用C/C++语言编程实现归并分类算法6.3和快速分类算法6.6。
对于快速分类，SPLIT中的划分元素采用三者A(low)，A(high)，A((low+high)/2)中其值居中者。
（2）随机产生20组数据（比如n=5000i，1≤i≤20）。
数据均属于范围（0，105）内的整数。
对于同一组数据，运行快速分类和归并分类算法，并记录各自的运行时间（以毫秒为单位）。
（3）根据实验数据及其结果来比较快速分类和归并分类算法的平均时间，并得出结论。

FFDShowMPEG-4VideoDecoder200803.20

通过UE菜单栏的查看-＞语法着色类型，语言1--语言20。
配置文件在UE的安装目录下wordfile.uew,这个文件路径可以通过“菜单栏高级-＞配置-＞语法着色-＞语法文件全名”查看和配置。
默认可能已经有九个配置：/L1"C/C++"表示c的高亮，最后/L9"JavaScript"是JavaScript的高亮配置。
现在我们添加其他文件类型的查看方式，添加Makefile的查看方式打开这个文件UltraEdit\WORDFILE.uew，可以发现/L1"C/C++"....../L2"VisualBasic"....../L3"HTML"............这样的内容，对应视图-＞查看方式里面类型的顺序。
现在我们需要添加Makefile的着色方式。
1.本文件是从ue官方网站下载的，原文档地址http://www.ultraedit.com/files/wf/wf.zip，2.将wordfile扩展文件包中Makefile.uew内容打开，全部追加到上面打开的wordfile.uew文件尾部，然后保存；
注意：一定要注意'/L'后面的数字，不要与前面的重复，否则后添加的将会覆盖以前的着色方式。
3.再以UE打开Makefile文件，通过菜单视图—＞查看方式（高亮文件类型）选择新增文件类型makefile，此时可以看到shell文件中的一些关键字已经以其他颜色显示了，这就设置成功了。
这里是官方添加的方法。
http://www.ultraedit.com/support/tutorials_power_tips/ultraedit/add_a_wordfile_pre_v15.html

书名：《LabVIEW虚拟仪器从入门到测控应用130例》(电子工业出版社.李江全.任玲.廖结安.温宝琴)PDF格式扫描版，全书分为13章，共486页。
2013年4月出版。
内容简介本书从实际应用出发，通过130个典型实例系统地介绍了LabVIEW语言的程序设计方法及其测控应用技术，入门基础篇包括第0～10章，主要内容有LabVIEW基础、数值型数据、布尔型数据、字符串数据、数组数据、簇数据、数据类型转换、程序结构、变量与节点、图形显示和文件I/O；
测控应用篇包括第11～13章，主要内容有PC通信与单片机测控、远程YO模块与PLC测控及LabVIEW数据采集。
提供的实例由实例说明、设计任务和任务实现等部分组成，并有详细的操作步骤。
注：原书没有书签。
为了方便阅读，本人在上传前添加了完整详细的书签。
目录入门基础篇第0章LabVIEW基础0.1LabVIEW概述0.2LabVIEW的编程环境0.3LabVIEW的基本概念0.4前面板对象设计基础0.5数据类型及其运算0.6VI调试方法第1章数值型数据实例基础数值型数据概述实例1数值输入与显示实例2时间标识输入与显示实例3滑动杆输出实例4旋钮与转盘输出实例5滚动条与刻度条实例6数值算术运算实例7数值常量第2章布尔型数据实例基础布尔型数据概述实例8开关与指示灯实例9数值比较实例10数值逻辑运算实例11真常量与假常量实例12确定按钮实例13停止按钮实例14单选按钮实例15按钮的快捷键设置第3章字符串数据实例基础字符串数据概述实例16计算字符串的长度实例17连接字符串实例18截取字符串实例19字符串大小写转换实例20替换子字符串实例21搜索替换字符串实例22格式化日期/时间字符串实例23格式化写入字符串实例24搜索/拆分字符串实例25选行并添加至字符串实例26匹配字符串实例27匹配真/假字符串实例28组合框第4章数组数据实例基础数组数据概述实例29初始化数组实例30创建数组实例31计算数组大小实例32求数组最大值与最小值实例33删除数组元素实例34数组索引实例35替换数组子集实例36提取子数组实例37数组插入实例38拆分一维数组实例39一维数组排序实例40搜索一维数组实例41二维数组转置实例42数组元素算术运算第5章簇数据实例基础簇数据概述实例43捆绑实例44解除捆绑实例45按名称捆绑实例46按名称解除捆绑实例47创建簇数组实例48索引与捆绑簇数组第6章数据类型转换实例基础数据类型转换概述实例49字符串至路径转换实例50路径至字符串转换实例51数值至字符串转换实例52字符串至数值转换实例53字节数组至字符串转换实例54字符串至字节数组转换实例55数组至簇转换实例56簇至数组转换实例57布尔数组至数值转换实例58数值至布尔数组转换实例59布尔值至0，1转换第7章程序结构实例60For循环结构实例61While循环结构实例62条件结构实例63层叠式顺序结构实例64平铺式顺序结构实例65定时循环结构实例66定时顺序结构实例67事件结构实例68禁用结构第8章变量与节点实例69局部变量实例70全局变量实例71公式节点实例72反馈节点实例73表达式节点实例74属性节点实例75子程序设计实例76菜单设计第9章图形显示实例77波形图表实例78波形图实例79XY图实例80强度图第10章文件I/O实例基础文件I/O概述实例81写入文本文件实例82读取文本文件实例83写入二进制文件实例84读取二进制文件实例85写入波形至文件实例86从文件读取波形实例87写入电子表格文件实例88读取电子表格文件测控应用篇第11章PC通信与单片机测控实例89PC与PC串口通信实例90PC双串口互通信实例91PC与单个单片机串口通信实例92PC与多个单片机串口通信实例93单片机模拟电压采集实例94单片机模拟电压输出实例95单片机开关信号输入实例96单片机开关信号输出实例97单片机温度测控实例98单台智能仪器温度检测实例99多台智能仪器温度检测实例100短信接收与发送实例101网络温度监测第12章远程I/O模块与PLC测控实例102远程I/O模块模拟电压采集实例103远程I/O模

将对应文件夹内的.dll文件复制到软件安装好的目录里面，也就是和软件的主程序EXE放在一起。
然后插上加密狗运行你的软件，最好把软件的主要功能都用一下。
在c盘目录下会生成一个加密狗数据文件。

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

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。