在matlab中实现ARIMA时间序列预测。
函数方式如下：function[result]=ARIMA_algorithm(data,Periodicity,ACF_P,PACF_Q,n)其中data为预测所用的数据，为一维列向量；
Periodicity为数据的周期；
ACF_P和PACF_Q分别是p值和q值；
n为想要预测的数据的个数。
所返回的结果result是预测出来的数据（一维列向量），同时会画出预测数据的折线图。

针对海面背景舰船目标单一波段图像识别率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的融合识别方法。
该方法提取可见光、中波红外和长波红外3个波段舰船目标特征进行融合识别。
模型次要分为3个步骤：通过设计的6层CNN,同时对三波段图像进行特征提取;利用基于互信息的特征选择方法对串联的三波段特征向量按照重要性进行排序,并按照图像清晰度评价指标选取固定长度的特征向量作为目标识别依据;通过额外的2个全连接层和输出层进行回归训练。
采用自建的三波段舰船图像数据库进行模型的训练和测试,共包含6类目标,5000余张图像。
实验结果表明,本文方法识别率达到84.5%,与单波段识别方法相比有明显提升。

内含SVM（支持向量机）算法的实现回归拟合，以混凝土抗压强度预测为例，含具体代码正文

支持向量机（supportvectormachine,SVM）是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法解决机器学习问题的新工具。
它成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有效办法，虽然他还处在飞速发展的阶段，但它的理论基础和实现途径的基本框架已经构成。
支持向量机目前主要用来解决分类问题（模式识别，判别分析）和回归问题。
而股市行为预测通常为预测股市数据的走势和预测股市数据的未来数值。
而当我们将走势看作两种状态（涨、跌），问题便转化为分类问题，而预测股市未来的价格是指为典型的回归问题。
我们有理由相信支持向量机可以对股市进行预测。
本报告是支持向量机对股票价格预测应用报告的综述，旨在于介绍预测股票价格走势的SVM简单预测模型。
该模型可以用来预测未来若干天股票价格的大体走势，这对于股票投资可以起到很好的指导性作用。

基于天津大学数学学院线性代数教材，包括线性方程组、行列式、矩阵、向量空间、线性空间、特征值、二次型。
获得导图原文件https://mm.edrawsoft.cn/homepage.html?visited=953346

根据1976年的标准大气甲气压函数，返回密度，声音，温度，压力和速度，给定高度的输入高达86公里。
此功能的目的是为那些设计和分析飞机用的，并具有以下的功能，迄今还没有被合并在一个单一标准环境函数(1)输入可以是标量，矢量，矩阵或高度的n维数组。
该功能是向量化和快速计算大气条件在有大量点同时进行。
(2)温度偏移选项为非标准环境中，如分析大热天飞机功能。
(3)输入和输出可以独立地为SI或英制单位。
(4)单位的一致性可以通过使用DimensionedVariable类，减少错误，使代码更清晰强制执行。
(5)返回所需的一切很容易地确定重要参数，如动压，马赫数，雷诺数，滞止温度等

这是关于：支持向量机的基本内容-从零推导支持向量机(SVM)

本人写的c++程序，svm（支持向量机）smo方法，可用于多分类，可运行，附有数据。

压缩成两部分，这是第一部分，请下全。
线性代数和矩阵理论是数学和自然科学的基本工具，同时也是科学研究的沃土。
本书是矩阵理论方面的经典著作，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、特征向量和相似性；
酉相似和酉等价；
相似标准型和三角分解；
Hermite矩阵、对称矩阵和酉相合；
向量范数和矩阵范数；
特征值的估计和扰动；
正定矩阵和半正定矩阵；
正矩阵和非负矩阵。
第2版对第1版进行了全面的修订、更新和扩展。
这一版不仅对基础线性代数和矩阵理论做了全面的总结，而且还新增了奇异值、CS分解和Weyr标准型的相关内容，扩展了与逆矩阵和分块矩阵相关的内容，介绍了Jordan标准型的新应用。
此外，还附有1100多个问题和练习，并且给出了一些提示，以协助读者提高解决数学问题的能力。
本书可以用作本科生或者研究生的教材，也可用作数学工作者和科技人员的参考书。
名人推荐“《矩阵分析（第2版）》是矩阵分析理论的权威教程和不可或缺的参考资料。
这本书内容全面，逻辑清晰，结构严谨，阐述深刻。
不论是应用科学家、普通用户，还是有经验的研究人员，任何需要使用矩阵的人都适合阅读。
”——IlseIpsen，北卡罗莱纳州立大学“《矩阵分析》取得了巨大的成功，并且被广泛阅读和使用。
该书第2版进行了全面修订，增加了很多最近的研究成果。
它对矩阵理论和应用作出了不朽的贡献。
我很荣幸，在佐治亚州立大学的高级矩阵分析课上使用了该书第2版初稿中的几章内容。
我坚信，《矩阵分析（第2版）》将是未来多年中矩阵理论的标准本科生教材和必备参考书。
”——ZhongshanLi，佐治亚州立大学媒体推荐“《矩阵分析（第2版）》是矩阵分析理论的经典教程和不可或缺的参考资料。
这本书内容全面，逻辑清晰，结构严谨，阐述深刻。
不论是应用科学家、普通用户，还是有经验的研究人员，任何需要使用矩阵的人都适合阅读。
”——IlseIpsen，北卡罗莱纳州立大学“《矩阵分析》取得了巨大的成功，并且被广泛阅读和使用。
该书第2版进行了全面修订，增加了很多近期的研究成果。
它对矩阵理论和应用作出了不朽的贡献。
我很荣幸，在佐治亚州立大学的高级矩阵分析课上使用了该书第2版初稿中的几章内容。
我坚信，《矩阵分析（第2版）》将是未来多年中矩阵理论的标准本科生教材和参考书。
”——ZhongshanLi，佐治亚州立大学作者简介作者:[美]霍恩（RogerA.Horn）[美]约翰逊（CharlesR.Johnson）译者:无RogerA.Horn国际知名数学专家，现任美国犹他大学数学系研究教授，曾任约翰?霍普金斯大学数学系系主任，并曾任AmericanMathematicalMonthly编辑。
CharlesR.Johnson国际知名数学专家，现任美国威廉玛丽学院教授。
因其在数学科学领域的杰出贡献被授予华盛顿科学学会奖。

基于PCA算法的人脸识别过程大致分为训练、测试、识别这三个阶段完成，在训练阶段，通过寻找协方差矩阵的特征向量，求出样本在该特征向量上的投影系数；
在测试阶段，通过将测试样本投影到特征向量上，得到测试样本在该特征向量上的投影系数。
最初，采用最小欧氏距离，找到了与测试样本最相近的训练样本图像。

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。