在线随机森林算法包（online-random-forests），在linux系统下安装调试。
可用于机器学习研究。

基于java开发的python客户端在64位机器上启动的时候有时候会无法运行，出现“invalidresource”的错误，所提供的jar文件是常见的一个缺失文件。

1. 在现有机器硬盘上开辟100M的硬盘空间，作为设定的硬盘空间。
2. 编写一管理程序simdisk对此空间进行管理，以模拟Linux文件系统，要求：（1） 盘块大小1k（2） 空闲盘块的管理：Linux位图法（3） 结构：超级块,i结点区,根目录区3. 该simdisk管理程序的功能要求如下：(1) info:显示整个系统信息(参考Linux文件系统的系统信息)，文件可以根据用户进行读写保护。
目录名和文件名支持全路径名和相对路径名，路径名各分量间用“/”隔开。
(2) cd…:改变目录：改变当前工作目录，目录不存在时给出出错信息。
(3) dir…:显示目录：显示指定目录下或当前目录下的信息，包括文件名、物理地址、保护码、文件长度、子目录等（带/s参数的dir命令，显示所有子目录）。
(4) md…:创建目录：在指定路径或当前路径下创建指定目录。
重名时给出错信息。
(5) rd…:删除目录：删除指定目录下所有文件和子目录。
要删目录不空时，要给出提示是否要删除。
(6) newfile…:建立文件。
(7) cat…:打开文件。
(8) copy…:拷贝文件，除支持模拟Linux文件系统内部的文件拷贝外，还支持host文件系统与模拟Linux文件系统间的文件拷贝，host文件系统的文件命名为…，如：将windows下D：盘的文件\data\sample\test.txt文件拷贝到模拟Linux文件系统中的/test/data目录，windows下D：盘的当前目录为D：\data，则使用命令：simdiskcopyD：\data\sample\test.txt/test/data或者：simdiskcopyD：sample\test.txt/test/data(9) del…:删除文件：删除指定文件，不存在时给出出错信息。
(10) check:检测并恢复文件系统：对文件系统中的数据一致性进行检测，并自动根据文件系统的结构和信息进行数据再整理。
4. 程序的总体流程为：(1) 初始化文件目录；
(2) 输出提示符，等待接受命令，分析键入的命令；
(3) 对合法的命令，执行相应的处理程序，否则输出错误信息，继续等待新命令，直到键入EXIT退出为止。

人工智能/机器学习

用途：在未安装Office2003/2007的机器上安装MODI的OCR接口，供第三方软件的OCR功能调用。
内含简体中文、英文OCR模块，只能用于简体中文WindowsXP/Vista/Win7。
其中注册表项用的是SharePointDesigner2007的，文件全部用的是Office2007SP3的。
安装方法：双击运行install.bat，自动完成文件复制（复制到C:\\ProgramFiles\\CommonFiles\\MicrosoftShared文件夹），并写入OCR接口所需的注册表项。
install.bat会自动识别是x86还是x64系统。
安装完成后可以删除解压出来的所有文件，DjVuToy、FreePic2Pdf、Pdg2Pic、UV等软件的OCR功能即可正常使用。
相关技术细节详见《MODI中的OCR模块》一文，在此基础上OCR更多语言的配置过程详见《用MODIOCR21种语言》一文。

python预测分析核心算法（含大量实例代码）在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。
本书从算法和Python语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。
本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。
全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。
本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员，帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能

课时01.初识逆向工程课时02.iOS系统安全机制课时03.认识越狱设备课时04.越狱环境配置课时05.第一章文档总结课时06.App结构与构建过程课时07.寻找控件背后的代码课时08.数据存储课时09.类与方法课时10.runtime特性课时11.认识Hook课时12.Hook原理课时13.ARM汇编(上)课时14.ARM汇编(下)课时15.Mach-O文件格式(上)课时16.Mach-O文件格式(下)课时17.App签名课时18.动态库课时19.第二章文档总结课时20.应用砸壳课时21.class-dump课时22.Reveal课时23.Cycript课时24.网络抓包课时25.静态分析课时26.动态调试课时27.theos(上)课时28.theos(下)课时29.第三章文档总结课时30.去除OPlayer.Lite的广告(上)课时31.去除OPlayer.Lite的广告(下)课时32.分析WhatsApp聊天(上)课时33.分析WhatsApp聊天(下)课时34.Snapchat消息收发(上)课时35.Snapchat消息收发(下)课时36.迁移到非越狱机器课时37.FrIDA在逆向中的应用(上)课时38.Frida在逆向中的应用(中)课时39.Frida在逆向中的应用(下)课时40.代码保护基础课时41.数据加密课时42.反调试和反注入(上)课时43.反调试和反注入(下)课时44.代码混淆(上)课时45.代码混淆(下)

python入门，python图形界面开发+脚本+爬虫+机器学习+数据分析

文档为机器视觉，手眼系统标定部分的论文，对手眼系统的标定的理解很有帮助.一共有4篇分别为：工业机器人手眼标定技术研究简便高精度的机器人手眼视觉标定方法无标定摄像机手眼系统平移下的目标深度估计一种新的机器人手眼关系标定方法

《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的主要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。

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。