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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Java版的Bayes自然图像抠图，其中包括了一个Matrix矩阵类，除了基本运算外，还实现了求逆、特征向量、特征值、线性方程组求解。
2023/8/15 16:06:46
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作者黄云清，数值计算方法课后习题，内容涉及数值计算方法的数学基础、数值计算方法在工程、科学和数学问题中的应用以及所有数值方法的MATLAB程序等，涵盖了经典数值分析的全部内容。
包括:非线性方程的数值解法;线性方程组的数值解法;矩阵特征值与特征向量的数值算法;插值方法;函数最佳逼近;数值积分;数值微分;常微分方程数值解法等。
基于MATLAB是本书的特色，对书中所有的数值方法都给出了MATLAB程序，有大量详实的应用实例可供参考，有相当数量的习题可供练习
包括:非线性方程的数值解法;线性方程组的数值解法;矩阵特征值与特征向量的数值算法;插值方法;函数最佳逼近;数值积分;数值微分;常微分方程数值解法等。
基于MATLAB是本书的特色，对书中所有的数值方法都给出了MATLAB程序，有大量详实的应用实例可供参考，有相当数量的习题可供练习
2023/7/31 17:44:54
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本报告包括详尽完整的文本分类处理过程，包括语料库的处理、jieba分词、停用词无关词处理、词袋模型的构建（CHI值检验用于特征筛选、tfidf作为特征向量值）。
并用自编朴素贝叶斯以及sklearn包中的SVM进行了文本效果的检测，通过混淆矩阵和roc曲线展现了实现效果。
实验报告写的很详细，不懂的地方可以看报告以及看博客中的部分细节讲解。
并用自编朴素贝叶斯以及sklearn包中的SVM进行了文本效果的检测，通过混淆矩阵和roc曲线展现了实现效果。
实验报告写的很详细，不懂的地方可以看报告以及看博客中的部分细节讲解。
2023/7/15 21:32:55
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矩阵的特征值与特征向量的计算的matlab实现，幂法、反幂法和位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法、求根位移QR方法计算实对称矩阵的特征值、广义特征值问题~都是分析配源程序还有例题分析,其中还包含好几份这方面的实验报告。
绝对的好资源，我的目的直接，绝对满足你在数值分析或是数值代数方面对特征值、特征向量的所有要求！！！！5分绝对划算，因为这些资源可以算是csdn上所有这方面知道的一个集中，我花了将近70分将所有这些下载来，现在打包全给您了，绝对划算！！！！！
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2023/7/12 3:42:52
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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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