用于机器学习的核函数，涉及到的支持向量机的核函数，可以自己支持向量机分类

支持向量机用于遥感影像分类，是一种高效、高精度的人工智能分类算法-SVM

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路线的矢量对象是Ademáscontienearchivosdepruebasparalasclases。
向量列表的向量对等的存在，以及数组列表向量的对等的存在。
可以完成更新的学生（添加学生，removeStudent，getStudent，getStudent和updateStudent）的学生，可以在任何时候都可以享受免费的教育。

研究了基于运动想象的皮层脑电信号ECoG的特点,针对BCI2005竞赛数据集I中的ECoG信号,通过提取频带能量获得了想象左手小指及舌头运动时的特征,结合Fisher,SVM-RFE及L0算法对特征进行选择,采用10段交叉验证的方法得到训练数据集在各维特征数下的识别正确率并选出最佳特征组合.结果表明:三种特征选择方法中SVM-RFE算法所选出的特征组合可以获得最低的识别错误率以及最低的特征维数,针对所选出的特征组合,使用训练数据集的特征对线性支持向量机进行训练,使用训练好的模型对测试数据集进行分类,识别正确率可以达到94%.

聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
聚类（Cluster）分析是由若干模式（Pattern）组成的，通常，模式是一个度量（Measurement）的向量，或者是多维空间中的一个点。
聚类分析以相似性为基础，在一个聚类中的模式之间比不在同一聚类中的模式之间具有更多的相似性。

[原创]自己实现的FPFH算法，效果与PCL中的完全一致。
输入量必须包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵、关键点在离散点云中的位置向量、邻域参数这么四个，另外两个量可缺省，填入ISS算法(资源已放出)步骤中用到的r邻域拓扑变量时可以节省运算资源。
输出量为一个矩阵，其中每一行为一个33维度向量，对应一个关键点的FPFH描述符。
个人比较满意的作品，代码变量命名规范、逻辑清晰、可读性强。

r1，r2为两类数据在pladata里，代码用的是linedata的数据，在用自己的数据的时候可以把数据导进去，类似主函数中的程序。
去掉了options选项。
新手能看到，至少我能看懂了。
用凸二次规划实现的

java实现的文本相似度系统，使用向量空间模型以及余弦相似度距离公式，实测可以实现2篇文本的相似度计算且有一定的效果。

这是一个用c#语言写成的矩阵类，可以完成矩阵的各种准确的数学计算，如：矩阵的加减乘除、转置、逆运算、复矩阵的乘法、求行列式值、求矩阵秩、一般实矩阵的奇异值分解、求广义逆、约化对称矩阵为对称三对角阵、实对称三对角阵的全部特征值与特征向量的计算、求赫申伯格矩阵全部特征值、求实对称矩阵特征值与特征向量等.可以将其做成dll用到其他的环境下。
填补了.net中没有矩阵的空白，是你进行科学计算不可或缺的插件之一。

注意：实验报告不全，参考价值：函数实现。
1.1用C++实现复数类，并为其定义必要的运算符。
structComplex{doublereal_;doubleimage_;Complex(void);Complex(doubleconst&real);Complex(doubleconst&real,doubleconst&imag);Complex(Complexconst&v);Complexoperator+(Complexconst&a)const;Complexoperator-(Complexconst&a)const;Complexoperator*(Complexconst&a)const;Complexoperator/(intn)const;……};1.2voidfft(Comples*dst,Complex*src,intp);快速傅里叶变换。
求复数数组src[0,2p)的傅里叶变换，结果存放在dst[0,2p)中。
1.3voidifft(Complex*dst,Complex*src,intp);快速傅里叶逆变换。
求复数数组src[0,2p)的逆傅里叶变换，结果存放在dst[0,2p)中。
1.4利用快速傅里叶变换计算长整数乘法。
typedefstd::vectorInteger;voidmultiply(Integer*rst,Integerconst&a,Integerconst&b);假设向量a[0,n)表示一个长整数：其中2≤β≤256为基底，函数将两个长整数a,b相乘，结果放在*rst向量中。
利用上面的长整数乘法程序计算结果 (123456789ABCDEF)16256^500×(FEDCBA987654321)16256^500 (987654321)1010^800×(123456789)1010^800

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。