内含训练样本，分类数据和一整套matlab代码，可直接运行，作者是参考Spectral-SpatialHyperspectralImageClassificationUsingSuperpixelandExtremeLearningMachines文章自行编写的，效果良好。

在Android开发中，自定义View是一项常见的任务，它允许开发者根据特定需求创建独特且功能丰富的UI元素。
本示例中的“自定义View实现仪表盘(账户安全)Demo”旨在展示如何构建一个能够显示用户账户安全等级的仪表盘。
这个仪表盘可以直观地向用户展示他们的账户安全性，例如通过颜色、刻度或指针的变化来表示不同的安全级别。
要实现自定义View，我们需要创建一个新的Java类，继承自`View`或者它的子类，如`LinearLayout`、`RelativeLayout`等。
在这个例子中，我们可能会选择`View`作为基类，因为我们需要从头开始构建仪表盘的全部视觉元素。
在类中，我们可以重写`onDraw()`方法，这是绘制自定义图形的核心函数。
在`onDraw()`中，我们使用`Canvas`对象进行绘图操作。
`Canvas`提供了多种绘制图形的方法，如`drawRect()`,`drawCircle()`,`drawArc()`,`drawPath()`等。
对于仪表盘，我们可能需要使用`drawArc()`来绘制表盘的背景和指针，用`drawText()`来添加刻度值和安全等级文字。
仪表盘的结构通常包括一个中心圆环（代表表盘），外围的刻度线，以及一个可移动的指针来指示当前的安全等级。
我们可以根据安全等级计算出指针旋转的角度，并利用`rotate()`方法将其设置为相应的角度。
此外，颜色编码也是仪表盘的一个重要组成部分，比如绿色表示安全，黄色表示警告，红色表示危险。
为了使仪表盘具有动态效果，可以监听数据变化，如用户的安全分数更新。
当分数改变时，更新指针角度和颜色，然后调用`invalidate()`或`postInvalidate()`来触发`onDraw()`的再次执行，实现视图的刷新。
在“Test_Customview2”这个文件中，可能包含了自定义仪表盘View的源代码、布局文件以及测试用例。
布局文件（可能是`activity_main.xml`）将自定义View添加到UI层次结构中，以便在应用中显示。
测试用例可能用于验证仪表盘的正确渲染和行为，确保在不同安全等级下能正确显示。
为了提高代码的可维护性和复用性，还可以考虑将仪表盘组件封装成一个独立的库，提供配置接口供其他开发者调整颜色、刻度数量、指针样式等参数。
这样，这个自定义View就能更方便地应用到其他项目中。
“自定义View实现仪表盘(账户安全)Demo”展示了如何在Android中创建一个自定义的UI组件，通过编程方式绘制出仪表盘并动态响应数据变化。
这样的技术对于开发者来说是提升应用用户体验和界面差异化的重要手段。
通过深入理解和实践这个Demo，开发者可以进一步掌握Android自定义View的设计与实现。

浅墨出品，零资源分下载，分享精神至上~运行可以看到两幅图中的SURF特征点检测效果，为稍后将放出的特征点匹配做准备~程序的核心部分为OpenCV中的SurfFeatureDetector类和SurfDescriptorExtractor类。
博文《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射&SURF特征点检测合辑》的配套详细注释源代码之一。
博文链接：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/309745131.已将dll打包到Release文件夹下，运行Release文件夹中的exe可以直接看到运行结果.2.源代码运行需要进行OpenCV+VS开发环境的配置。
可以参看我写的配置博文：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/198093373.编写环境：VisualStudio20104.写作当前代码时配套使用的OpenCV版本：2.4.95.推荐代码结合博文一起看，学习效果更佳。
by@浅墨_毛星云

设计步骤：1、语音信号的采集利用Windows下的录音机录制一段自己的话音，或采用其它软件截取一段音乐信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
3、对语音信号分别加入正弦噪声和高斯白噪声，使信噪比为（学号）dB，画出加噪信号的时域波形和频谱图；
关于噪声信号，噪声类型分为如下几种：（1）白噪声；
（2）单频噪声（正弦干扰）；
（3）多频噪声（多正弦干扰）；
（4）其他干扰，如低频、高频、带限噪声，或chirp干扰、充激干扰。
4、设计数字滤波器，并画出其频率响应。
对叠加噪声前后的信号进行频谱分析，确定降噪的滤波器指标；
或者根据如下给定的滤波器性能指标：(1)低通滤波器的性能指标：=1000Hz,=1200Hz,=1dB,=100dB；
(2)高通滤波器的性能指标：=4800Hz,=5000Hz,=100dB,=1dB.(3)带通滤波器的性能指标：=1200Hz,=3000Hz,=1000Hz,=3200Hz,=100dB,=1dB。
采用窗函数法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应；
5、用滤波器对信号进行滤波用自己设计的滤波器对加噪信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
6、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化，验证滤波效果

2013全国大学生数学建模大赛B题第2问（附件2）碎纸还原程序有附件原图，效果图，matlab程序实现的代码

1.事故车辆的定损原则是什么？要严格的遵守其理赔制度，区分汽车的保险类型，其次是修理的范围主要考量其中的汽车实际损失，修理的过程中要在保障效果的前提下，尽量缩小其中产生的费用，不能够自主性扩大修理的成本。
需要了解当地市场的实际修理价格，对汽车的损害进行一下合理性的估价。

AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的DiscreteAdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。
关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。
后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为RealBoost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R,和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。
Python实现该算法。
adabbost原理见博客http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435

这个是水花和水波纹的粒子特效，这个效果杠杠的，有需要的可以下载，仅供个人使用

本资源里有有效的CDD图像修复的matlab程序，程序里是正确的曲率K计算公式，还有有效的TV模型matlab程序，CDD修复效果见博客http://blog.csdn.net/cs_o_1/article/details/52943306提醒：CDD模型不具有较好的收敛性，迭代次数得上千，效果才比较好，博客中CDD修复的迭代次数达到2000次

幕窗帘布拉开效果全套代码，本人亲测可用，请大家放心下载

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。