这是一份基于支持向量机（SVM）的手写字体识别源代码（Python版本），目前只支持二分类识别。
完成了快速SMO算法。

计算机系统结构大学期末复习资料题库含答案1．看下述程序段：（C）k：R5=R2k+1：R0=R1×R4k+2：R2=R5＋1k+3：R4=R0×R3k+4：R3=R4-1K+5：……k和k+2之间发生的是什么数据相关I.先写后读相关II.写-写相关III.先读后写相关A.只有IB.只有I、IIC.只有I、IIID.以上都不对2．开发并行的途径有（D），资源重复和资源共享。
A、多计算机系统B、多道分时C、分布式处理系统D、时间重叠3．在计算机系统设计中，比较好的方法是（D）。
A、从上向下设计B、从下向上设计C、从两头向中间设计D、从中间开始向上、向下设计4.执行微指令的是（C）a.汇编程序b.编译程序c.硬件d.微指令程序5.软件和硬件在(B)意义上是等效的。
A.系统结构B．功能C.功能D.价格6.实现汇编语言源程序变换成机器语言目标程序是由（D）A．编译程序解释B．编译程序翻译C．汇编程序解释D．汇编程序翻译7.按照计算机系统层次结构，算术运算、逻辑运算和移位等指令应属于(A)级机器语言。
A.传统机器语言机器B．操作系统机器C.汇编语言机器D．高级语言机器8．对汇编语言程序员，下列(A)不是透明的。
A.中断字寄存器B．乘法器C.移位器D．指令缓冲器9．在采用基准测试程序来测试评价机器的功能时，下列方法按照评价准确性递增的顺序排列是(B)。
(1)实际的应用程序方法(2)核心程序方法(3)玩具基准测试程序(小测试程序)(4)综合基准测试程序A．(1)(2)(3)(4)B．(2)(3)(4)(1)C．(3)(4)(1)(2)D．(4)(3)(2)(1)10.下列体系结构中，最适合多个任务并行执行的体系结构是（D）A、流水线的向量机结构B、堆栈处理结构C、共享存储多处理机结构D、分布存储多计算机结构11.从用户的观点看，评价计算机系统功能的综合参数是(B)：A、指令系统B、吞吐率C、主存容量D、主频率12.设指令由取指、分析、执行3个子部件完成，每个子部件的工作周期均为△t，采用常规标量单流水线处理机。
若连续执行10条指令，则共需时间（C）△t。
A.8B.10C.12D.1413.系统响应时间和作业吞吐量是衡量计算机系统功能的重要指标。
对于一个持续处理业务的系统而言，（C），表明其功能越好。
A.响应时间越短，作业吞吐量越小B.响应时间越短，作业吞吐量越大C.响应时间越长，作业吞吐量越大D.响应时间不会影响作业吞吐量14.若每一条指令都可以分解为取指、分析和执行三步。
已知取指时间t取指＝4△t，分析时间t分析＝3△t，执行时间t执行＝5△t。
如果按串行方式执行完100条指令需要(C)△t。
A.1190B.1195C.1200D.120515.如果按照流水线方式执行，执行完100条指令需要（B）△t。
A.504B.507C.508D.51016.并行访问存储器最大的问题就是访问冲突大，下面不属于并行访问存储器的缺点的是：（D）A、取指令冲突B、读操作数冲突C、写数据冲突D、译码冲突17.一条4段流水线，每段执行时间为1ns，求该流水线执行100条指令最大效率为(C)A.100%B.96.2%C.97.1%D.388%18.假设一条指令的执行过程可以分为“取指令”、“分析”和“执行”三段，每一段的执行时间均为，连续执行n条指令所需要花费的最短时间约为(B)（假设仅有“取指令”和“分析”可重叠并假设n足够大）：A.B.C.D.19.MISD是指（C）A.单指令流单数据流B.单指令流多数据流C.多指令流单数据流D.多指令流多数据流20.星形网络的网络直径和链路数分别为（A）和（D）。
A.N-1B.N/2C.2D.N(N-1)/221.软件和硬件在（B）意义上是等效的。
A.系统结构B.功能C.功能D.价格

《Python实现向量自回归（VAR）模型——完整步骤》该文章使用的源代码和数据，文章地址：https://blog.csdn.net/mooncrystal123/article/details/86736397#comments_13567087

不错的代码，从作者主页转来，供大家参考、进修和改进

用matlab编程完成支持向量机分类，核函数选取，超平面建立等

实现了在MATLAB上灰度共生矩阵的生成，以及四个次要特征向量的提取。

投影寻踪＋遗传算法优化”的主仿真程序.上面的源码使用遗传算法用于投影寻踪最佳投影向量的优化

%**************************************************************************%图像检索——纹理特征%基于共生矩阵纹理特征提取，d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵%所用图像灰度级均为256%参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》%function:T=Texture(Image)%Image:输入图像数据%T:返回八维纹理特征行向量

SVMPPT支持向量机引见ppt偏理论从零到搞懂，配合我的代码更好。

基本部分：1）生成单音干扰、多音干扰、宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、宽带梳状谱干扰、线性调频干扰等6种通信干扰信号；
2）选择合适的特征参数，采用决策树法实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
扩展部分：选择合适的特征参数，采用NN或者SVM机器学习实现对上述干扰信号的识别，高斯白噪声信道，干噪比(JNR)为0~15dB，识别正确率大于95%。
实验次要完成了三部分工作。
1.通信干扰信号的生成。
对6种干扰信号进行了仿真。
2.特征参数的提取和讨论。
对时域和频域的参数进行了提取，分析了不同JNR下的参数变化趋势，以及不同干扰信号之间的差异。
3.基于特征参数的分类。
选择合适的特征参数，分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。

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。