此代码包含了：双向渐进最优快速扩展随机树算法RRT*-Connect，双向快速扩展随机树算法RRT-Connect，渐进最优快速扩展随机树算法RRT*和快速扩展随机树算法RRT在Matlab平台中的二维完成，以及可视化结果。

汽车有6个属性，每个属性都有几品种别，根据这6个属性来判断汽车的性价比Classvalue如何， ClassValues有以下几种情况unacc,acc,good,vgoodbuying（vhigh,high,med,low） maint（vhigh,high,med,low） doors（2,3,4,5more） persons（2,4,more） lug_boot（small,med,big） safety（low,med,high） ClassValues（unacc,acc,good,vgood）此例子的决策树算法，通过给定数据生成决策树，计算决策树的正确率。

八叉树算法，紧缩点云数据，非常实用，逻辑清晰

手写数字的识别是模式识别及机器学习的一个重要应用,应用范围非常广泛。
本文提出一种基于决策树算法的手写数字识别方法,该方法通过提取基于密度的特征,通过训练得到一个决策树分类模型,进而进行手写数字的识别。
实验证明该方法能够快速无效的进行手写数字的识别。

四叉树是用于二维空间对象查找的一个数据结构，本完成包括了三个类：QuadTree,QuadTreeNode,QuadNodeItem。

决策树算法与决策树相关的重要算法1、Hunt,Marin和Stone于1966年研制的CLS学习系统，用于学习单个概念。
2、1979年,J.R.Quinlan给出ID3算法，并在1983年和1986年对ID3进行了总结和简化，使其成为决策树学习算法的典型。
3、Schlimmer和Fisher于1986年对ID3进行改造，在每个可能的决策树节点创建缓冲区，使决策树可以递增式生成，得到ID4算法。
4、1988年，Utgoff在ID4基础上提出了ID5学习算法，进一步提高了效率。
1993年，Quinlan进一步发展了ID3算法，改进成C4.5算法。
5、另一类决策树算法为CART，与C4.5不同的是，CART的决策树由二元逻辑问题生成，每个树节点只要两个分枝，分别包括学习实例的正例与反例。
CLS,ID3，C4.5，CART第6章决策树

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。