人脸识别是一个非常困难的模式识别问题，具有非常广阔的应用前景。
一个人脸识别系统包括预处理、特征提取和分类器设计三个部分，对输入的人脸图像进行预处理是人脸识别过程中的一个重要步骤。
人脸图像由于在生成、传输或变换过程中会受到各种因素的干扰和影响，从而产生噪声。
为了保证提取的特征对人脸在图像中的大小、位置和偏斜具有不变性，以及对光照条件具有不敏感性，故特别需要对人脸图像进行预处理。
包括人脸识别技术分析研究及各种算法

带有细分细分的细粒度视觉分类

在线考试系统应具有以下要求：1）由于考试对应的是特定的对象，所以系统需要经过有效的身份验证才可以登陆。
并且系统需要有可以管理会话的功能。
以便在考试过程中全程跟踪考试状态。
2）系统的权限一般分为两种：管理员和学生。
不同的身份使用不同的权限和功能。
3）管理员需要对试题和考生进行有效的管理，负责试题的录入及更新和修改，对试题的分类，每次考试前，需要对试场环境和考生状态进行考前初始化工作。
要注意的是,鉴于考试环境一般为机房，考试者之间的距离很近，为了在线考试做到规范，对于每个应试者来说，试卷的试题和题量都应是相同的，但试题并不相同。
4）系统要有良好的试卷上传和回收功能，确保信息传送的正确性。
5）系统要有一个友善的界面，确保考生考试的顺利进行。
6）因为试卷中的主观题需要老师批改，可能需要一段时间才能查询到成绩。
但如果试卷是由客观题型组成的，考生就可以在考试结束后查询到自己的成绩了。
7）系统提供对考生成绩的统计和查询等管理功能。
8）系统应具有良好的安全性管理。

利用matlab中fuzzy函数对图像进行分类，特征包括图像lab各个色彩通道的熵，以及saturation的熵

SVM支持向量机，预测分类回归，支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。

SVM的两个例子（详细，有实验报告），这是之前找资料的时候花了很多积分下载的，我觉得还是蛮有用的，至少比网上很多人的没有用的错的代码强的多，这是SVM的分类，有对文本的分类，还有SVM最基础的例子。

程序接收用户键入的一行字符(字符个数不超过80个，该字符串用回车符结束)，并按字母、数字及其它字符进行分类统计，然后将统计结果分别存入以letter、digit和other为名的存储单元中。
分类统计键入的一行字符中字母、数字及其它字符个数

根据欧式距离将随即生成的点进行自动分类有界面

模式分类电子书中文版（RichardO.Duda，PeterE.Hart，DavidGStork著李宏东姚天翔等译）

书名：无线通信基础原书名：FundamentalsofWirelessCommunication原出版社：CambridgeUniversityPress分类：电子电气＞＞通信作者：DavidTse,PramodViswanath译者：李锵周进等译；
马晓莉审校出版日期：2007-06-30语种：简体中文开本：16开页数：440定价：59.00元人民币目录第1章绪论11.1本书目标11.2无线系统21.3本书结构4第2章无线信道72.1无线信道的物理建模72.1.1自由空间、固定发射天线与接收天线82.1.2自由空间、运动天线92.1.3反射墙、固定天线102.1.4反射墙、运动天线112.1.5地平面反射122.1.6由距离和阴影引起的功率衰减132.1.7运动天线、多个反射体142.2无线信道的输入/输出模型142.2.1无线信道的线性时变系统142.2.2基带等效模型162.2.3离散时间基带模型182.2.4加性白噪声212.3时间相干与频率相干222.3.1多普勒扩展与相干时间222.3.2时延扩展与相干带宽232.4统计信道模型252.4.1建模基本原理252.4.2瑞利衰落与莱斯衰落262.4.3抽头增益自相关函数272.5文献说明312.6习题31第3章点对点通信：检测、分集与信道不确定性363.1瑞利衰落信道中的检测363.1.1非相干检测363.1.2相干检测393.1.3从BPSK到QPSK：自由度研究413.1.4分集433.2时间分集443.2.1重复编码443.2.2超越重复编码473.3天线分集523.3.1接收分集533.3.2发射分集：空时码543.3.3MIMO：一个2×2实例563.4频率分集613.4.1基本概念613.4.2具有ISI均衡的单载波623.4.3直接序列扩频673.4.4正交频分多路复用703.5信道不确定性的影响753.5.1直接序列扩频的非相干检测763.5.2信道估计773.5.3其他分集方案793.6文献说明813.7习题81第4章蜂窝系统：多址接入与干扰管理884.1概述884.2窄带蜂窝系统904.2.1窄带分配：GSM系统914.2.2对网络和系统设计的影响924.2.3对频率复用的影响934.3宽带系统：CDMA944.3.1CDMA上行链路954.3.2CDMA下行链路1054.3.3系统问题1064.4宽带系统：OFDM1074.4.1分配设计原理1084.4.2跳频模式1094.4.3信号特征与接收机设计1104.4.4扇区化1114.5文献说明1124.6习题113第5章无线信道的容量1215.1AWGN信道容量1215.1.1重复编码1225.1.2填充球体1225.2AWGN信道的资源1255.2.1连续时间AWGN信道1255.2.2功率与带宽1265.3线性时不变高斯信道1305.3.1单输入多输出（SIMO）信道1305.3.2多输入单输出（MISO）信道1315.3.3频率选择性信道1315.4衰落信道的容量1365.4.1慢衰落信道1365.4.2接收分集1385.4.3发射分集1405.4.4时间分集与频率分集1435.4.5快衰落信道1465.4.6发射端信息1495.4.7频率选择性衰落信道1565.4.8总结：观点的转变1565.5文献说明1585.6习题159第6章多用户容量与机会通信1676.1上行链路AWGN信道1686.1.1逐行干扰消除获得的容量1686.1.2与传统CDMA的比较1706.1.3与正交多址接入的比较1716.1.4一般K用户上行链路容量1726.2下行链路AWGN信道1736.2.1对称情况：获取容量的两种方案1746.2.2一般情况：叠加编码获取容量1766.3上行链路衰落信道1796.3.1慢衰落信道1796.3.2快衰落信道1806.3.3完整的信道辅助信息1826.4下行链路衰落信道18

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。