《模式分类》(原书第2版)的第1版《模式分类与场景分析》出版于1973年，是模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的次要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。
在第2版中，除了保留了第1版的关于统计模式识别和结构模式识别的次要内容以外，读者将会发现新增了许多近25年来的新理论和新方法，其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
作者还为未来25年的模式识别的发展指明了方向。
书中包含许多实例，各种不同方法的对比，丰富的图表，以及大量的课后习题和计算机练习。
2022/9/5 5:49:52
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基于MATLAB的QPSK建模仿真(小论文+matlab源程序),从原理、仿真到对比分析，比较合适作为参考
2022/9/5 4:49:17
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基于小波变换（DWT）提出了一种将数字图像隐藏在音频信号中的音频信号的水印设计，以音频信号为载体，将秘密信号嵌入载体音频信号当中，实现音频信号的水印。
采用变换域小波变换（DWT）的技术，将音频信号进行小波变换，提取出低频分量，然后将水印嵌入到音频信号的低频当中。
通过基于小波变换的分层水印提取过程对数字图像嵌入到原始音频载体信号中，实现了数字图像水印的多重嵌入和提取，利用MATLAB软件实现一个完整的水印算法，进行功能仿真结果的对比，该算法实现的多重水印具有较好的稳健性和不可察觉性。
采用变换域小波变换（DWT）的技术，将音频信号进行小波变换，提取出低频分量，然后将水印嵌入到音频信号的低频当中。
通过基于小波变换的分层水印提取过程对数字图像嵌入到原始音频载体信号中，实现了数字图像水印的多重嵌入和提取，利用MATLAB软件实现一个完整的水印算法，进行功能仿真结果的对比，该算法实现的多重水印具有较好的稳健性和不可察觉性。
2022/9/5 1:47:48
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顶点成分分析算法是一种非监督的端元提取算法。
顶点成分分析法假设纯净像元存在，根据凸面几何原理，认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元，它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算，直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理，设定一个信噪比门限值SNRth，根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量，将所有的像元点向初始向量方向投影，找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元，本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用
顶点成分分析法假设纯净像元存在，根据凸面几何原理，认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元，它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算，直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理，设定一个信噪比门限值SNRth，根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量，将所有的像元点向初始向量方向投影，找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元，本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用
2022/9/4 20:45:10
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本篇主要介绍Cookie技术的读书总结，但是我认为逻辑上最好会和WebStorage技术放在一起进行对比，因此后续会再总结一篇关于WEB存储的姊妹总结，敬请期待。
首先先来一段总结：Cookie用于本地数据存储，出现在服务器和浏览器交互的响应Set-Cookie头部和请求Cookie头部中，受到单域名下Cookie的数量、单个Cookie大小、功能、安全限制。
子Cookie技术的出现缓解了单域名下Cookie的数量限制，关于子Cookie有一整套工具函数可以使用。
用户的信息最好存储在客户端上，这就对客户端数据存储提出了要求。
最早的解决方式就是Cookie。
HTTP
首先先来一段总结：Cookie用于本地数据存储，出现在服务器和浏览器交互的响应Set-Cookie头部和请求Cookie头部中，受到单域名下Cookie的数量、单个Cookie大小、功能、安全限制。
子Cookie技术的出现缓解了单域名下Cookie的数量限制，关于子Cookie有一整套工具函数可以使用。
用户的信息最好存储在客户端上，这就对客户端数据存储提出了要求。
最早的解决方式就是Cookie。
HTTP
2022/9/3 23:27:29
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针对油田区域配电网负荷大、无功严重不足、电力损耗大的特点,提出了一种适用于油田区域电网的无功优化方法。
该方法建立了综合考虑系统的经济性和安全性并使其互为约束的无功优化数学模型,并采用在电力系统无功优化领域应用较少的差分进化算法对模型进行求解。
该方法具有优化结果与初始值的选取无关、需要控制量少和容易找到全局最优解的优点,实例分析和不同优化算法对比结果表明了所提出的区域配电网无功优化方法的可行性和无效性。
该方法建立了综合考虑系统的经济性和安全性并使其互为约束的无功优化数学模型,并采用在电力系统无功优化领域应用较少的差分进化算法对模型进行求解。
该方法具有优化结果与初始值的选取无关、需要控制量少和容易找到全局最优解的优点,实例分析和不同优化算法对比结果表明了所提出的区域配电网无功优化方法的可行性和无效性。
2022/9/3 8:30:05
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本资源包括简单的图像融合方法，基于Laplace金字塔的图像融合方法，基于小波变换的图像融合方法，最初还有三种方法的对比，很适合学习
2022/9/3 7:29:29
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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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