实现文本分类的主要包括几个步骤文本分词处理，特征选择，特征权重计算，文本特征向量表示，基于训练文本的特征向量数据训练SVM模型，对于测试集进行特征向量表示代入训练得到的svm模型中进行预测分类，达到93%的准确率
2023/11/8 2:28:34
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采用C语言编写，运用数值迭代方法求矩阵的特征值和特征向量，包括高斯迭代法和杜利特尔迭代法，精度10^-12
2023/10/27 13:19:41
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第一章误差与范数第二章非线性方程（组）的数值解法第三章解线性方程组的直接方法第四章解线性方程组的迭代法第五章矩阵的特征值与特征向量的计算第六章函数的插值方法第七章函数逼近与曲线（面）拟合第八章数值微分第九章数值积分第十章常微分方程（组）求解
2023/10/26 23:45:10
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本书是针对工程中常用且行之有效的算法而编写的，主要内容包括矩阵运算，矩阵特征值与特征向量的计算，线性代数方程组的求解，非线性方程与方程组的求解，插值与逼近，数值积分，常微分方程组的求解，数据处理，极值问题的求解，复数、多项式与特殊函数的计算，查找与排序。
本书可供广大科研人员、工程技术人员及管理工作者阅读使用，也可作为高等院校师生的参考书。
很好的算法哦，免费下载。
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2023/9/29 19:39:54
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本文主要针对旋转机械的故障诊断问题，设计了基于LabVIEW的旋转机械振动测试系统，该系统通过软件编程来实现振动信号的存储、分析及特征提取，并且提出了基于支持向量机的智能故障诊断方法，该方法将特征向量直接输入到支持向量机分类器中进行故障识别，结果表明支持向量机对于机械故障有较好的分类效果。
2023/9/24 6:05:07
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基于多特征融合的动态障碍物检测跟踪方法、基于时空特征向量的动态障碍物识别方法和基于驾驶行为意图检测的动态车辆轨迹预测方法，从而实现更加安全、合理和准确的动态障碍物避撞
2023/9/15 2:35:43
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《矩阵分析（原书第2版）》从数学分析的角度阐述了矩阵分析的经典和现代方法，主要内容有特征值、特征向量、范数、相似性、酉相似、三角分解、极分解、正定矩阵、非负矩阵等.新版全面修订和更新，增加了奇异值、CS分解和Weyr标准范数等相关的小节，扩展了与逆矩阵和矩阵块相关的内容，对基础线性代数和矩阵理论作了全面总结同时还附加了一点数值分析的复习提纲
2023/9/10 2:17:35
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本书是为非数学专业理工科大学生和研究生学习数值分析课程所编写的教材。
与一般的数值分析教材不同，本书编排由浅入深，采用全新的数值分析论述方式，重点突出数值分析课程的核心和实用性，弱化其数学理论性，特别强调数值分析“立足近似、追求可用”的特点和其内涵的科学研究方法，更加适合学生自学数值分析知识和教师进行数值分析或计算方法课程的研究型教学。
本书的主要内容包括：非线性方程求根方法，线性方程组的解法，求矩阵特征值和特征向量的方法，插值与拟合方法，数值积分与数值微分和常微分方程初值数值解法。
与一般的数值分析教材不同，本书编排由浅入深，采用全新的数值分析论述方式，重点突出数值分析课程的核心和实用性，弱化其数学理论性，特别强调数值分析“立足近似、追求可用”的特点和其内涵的科学研究方法，更加适合学生自学数值分析知识和教师进行数值分析或计算方法课程的研究型教学。
本书的主要内容包括：非线性方程求根方法，线性方程组的解法，求矩阵特征值和特征向量的方法，插值与拟合方法，数值积分与数值微分和常微分方程初值数值解法。
2023/8/25 8:55:33
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鸢尾花的聚类采用的是Kmeans聚类，主要考虑如何将各列特征表示并排列组合，选择2列特征向量时可采用2个for循环，来对所有可能的组合进行遍历，选择3列特征分析时，由于情况较少则可以直接输入列。
然后将特征列输入Kmeans聚类器中，最后根据聚类结果绘制出聚类结果。
然后将特征列输入Kmeans聚类器中，最后根据聚类结果绘制出聚类结果。
2023/8/15 17:40:45
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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。
2024-04-09 15:03
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