基于MATLABGUI设计的数字信号处理零碎，可以实现基本的信号生成，信号分析和信号滤波以及简单的语音信号处理等功能。
其中信号生成模块可实现正弦波、方波、三角波、高斯白噪声、chrip信号的生成和叠加；
信号分析模块支持基本的傅氏变换下的频域分析功能；
信号滤波模块可以实现数字低通、高通、带通、带阻下的切比雪夫、巴特沃思、椭圆滤波器的设计和滤波处理；
语音信号处理模块可以实现音频文件的读取、播放、叠加噪声、滤波等功能。

NLP小白入门——超全中文文本分类零碎（trainset&testset+stopword*4+word2vec+TF-IDF+NaiveBayes）

搜了一下午license没有一个成功的偶然下了这个破解包结果就神奇的成功了~~后悔白白浪费那么多时间改mac地址什么的~~版本IDL8.0具体说明见紧缩包

千月影视APP双端影视apicloud的APP带视频教程！视频播放器源码无漏洞小白也能操作，带后台简单设置

不是源码，但是听我说，这是个良心作品，可以选择报时的工夫段，里面如果想自定义报时声音，就把报时的MP3声音文件取名为0.mp3--1.mp3------23.mp3，并且放入手机内部存储里的\AlarmClock这个文件夹里即可，对了，还要放入半点的声音文件，8点半就是8.30.mp3，没广告，占用资源小，如果关屏幕后不报时，就后台锁定或者加入白名单之类的，手机型号不一样方法也不一样，我的是联想tab4plus，用的是锁定

在2015年3月21日的北京SparkMeetup第六次活动上，尹绪森就如何使用PredictionIO打造一个定制化推荐引擎进行了详细引见，白刚则分享了新浪在大规模多标签分类上的探索。
在2015年3月21日的北京SparkMeetup第六次活动上，一场基于Spark的机器学习专题分享由微软JulienPierre、新浪网白刚与Intel研究院尹绪森联手打造。
JulienPierre首先进行了开场发言，并为大家分享Spark在ASG团队的应用情况。
通过Julien了解到，其团队主要工作集中在SparkSQL和MLlib两个组件，基于Spark做一些交互式分析，其中包括：将Spark与现有的查询

本人系统辨识课程的全部代码以及报告报告里有所有算法原理。
内容如下：第一章 最小二乘法 11.1 问题重述 11.2 最小二乘法 11.2.1 基本最小二乘法 11.2.2 不需矩阵求逆的最小二乘法 21.2.3 递推最小二乘法 41.3 辅助变量法 61.3.1 一次辅助变量法 61.3.2 递推辅助变量法 71.4 广义最小二乘法 91.4.1 一次广义最小二乘法 91.4.2 递推广义最小二乘法 101.5 夏式法 121.5.1 夏式偏差修正法 121.5.2 夏式改良法 131.5.3 递推夏式法 131.6 增广矩阵法 161.7 自编方法-多阶段最小二乘法 181.8 噪声特性分析 191.8.1 时域波形 201.8.2 均值分析 201.8.3 方差分析 211.8.4 自相关函数分析 211.8.5 功率谱密度分析 221.8.6 总结 22第二章 极大似然法 23第三章 方法比较 253.1 问题重述 253.2 各方法精度对比 253.3 各方法计算量对比 253.4 噪声方差的影响 263.5 白噪声和有色噪声对辨识的影响 27第四章 系统模型阶次的辨识 284.1 问题重述 284.2 按残差方差定阶 284.2.1 按估计误差方差最小定阶 284.2.2 F检验法 294.3 按AKAIKE信息原则定阶 294.4 按残差白色定阶 304.5 噪声对定阶的影响 314.6 三种方法的优劣及有效性 31附录 32

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MATLAB小白入门最好的教材，从最基础的编程开始，很容易上手，也很详细。

基于MATLAB语音信号去白噪声、高斯白噪声分析的源法式，将白噪声中的1/10改成1/50就可滤除白噪声，高斯白噪声的就不用改了！

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。