使用mysqli预处理实现简单的登录注册

MATLAB语言常用算法程序集书中4-17章代码，都是一些常用的程序第4章：插值函数名功能Language求已知数据点的拉格朗日插值多项式Atken求已知数据点的艾特肯插值多项式Newton求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式Newtonforward求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式Newtonback求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式Gauss求已知数据点的高斯插值多项式Hermite求已知数据点的埃尔米特插值多项式SubHermite求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值SecSample求已知数据点的二次样条插值多项式及其插值点处的值ThrSample1求已知数据点的第一类三次样条插值多项式及其插值点处的值ThrSample2求已知数据点的第二类三次样条插值多项式及其插值点处的值ThrSample3求已知数据点的第三类三次样条插值多项式及其插值点处的值BSample求已知数据点的第一类B样条的插值DCS用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式Neville用Neville算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式FCZ用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式DL用双线性插值求已知点的插值DTL用二元三点拉格朗日插值求已知点的插值DH用分片双三次埃尔米特插值求插值点的z坐标第5章：函数逼近Chebyshev用切比雪夫多项式逼近已知函数Legendre用勒让德多项式逼近已知函数Pade用帕德形式的有理分式逼近已知函数lmz用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式ZJPF求已知函数的最佳平方逼近多项式FZZ用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数DFF离散周期数据点的傅立叶逼近SmartBJ用自适应分段线性法逼近已知函数SmartBJ用自适应样条逼近（第一类）已知函数multifit离散试验数据点的多项式曲线拟合LZXEC离散试验数据点的线性最小二乘拟合ZJZXEC离散试验数据点的正交多项式最小二乘拟合第6章：矩阵特征值计算Chapoly通过求矩阵特征多项式的根来求其特征值pmethod幂法求矩阵的主特征值及主特征向量rpmethod瑞利商加速幂法求对称矩阵的主特征值及主特征向量spmethod收缩法求矩阵全部特征值ipmethod收缩法求矩阵全部特征值dimethod位移逆幂法求矩阵离某个常数最近的特征值及其对应的特征向量qrtzQR基本算法求矩阵全部特征值hessqrtz海森伯格QR算法求矩阵全部特征值rqrtz瑞利商位移QR算法求矩阵全部特征值第7章：数值微分MidPoint中点公式求取导数ThreePoint三点法求函数的导数FivePoint五点法求函数的导数DiffBSample三次样条法求函数的导数SmartDF自适应法求函数的导数CISimpson辛普森数值微分法法求函数的导数Richason理查森外推算法求函数的导数ThreePoint2三点法求函数的二阶导数FourPoint2四点法求函数的二阶导数FivePoint2五点法求函数的二阶导数Diff2BSample三次样条法求函数的二阶导数第8章：数值积分CombineTraprl复合梯形公式求积分IntSimpson用辛普森系列公式求积分NewtonCotes用牛顿－科茨系列公式求积分IntGauss用高斯公式求积分IntGaussLada用高斯拉道公式求积分IntGaussLobato用高斯—洛巴托公式求积分IntSample用三次样条插值求积分IntPWC用抛物插值求积分IntGaussLager用高斯-拉盖尔公式求积分IntGaussHermite用高斯-埃尔米特公式求积分IntQBXF1求第一类切比雪夫积分IntQBXF2求第二类切比雪夫积分DblTraprl用梯形公式求重积分DblSimpson用辛普森公式求重积分IntDBGauss用高斯公式求重积分第9章：方程求根BenvliMAX贝努利法求按模最大实根BenvliMIN贝努利法求按模最小实根HalfInterval用二分法求方程的一个根hj用黄金分割法求方程的一个根StablePoint用不动点迭代法求方程的一个根AtkenStablePoint用艾肯特加速的不动点迭代法求方程的一个根StevenStablePoint用史蒂芬森加速的不动点迭代法求方程的一个根Secant用一般弦截法求方程的一个根SinleSecant用单点弦截法求方程的一个根DblSecant用双点弦截法求方程的一个根PallSecant用平行弦截法求方程的一个根ModifSecant用改进弦截法求方程的一个根StevenSecant用史蒂芬森法求方程的一个根PYZ用劈因子法求方程的一个二次因子Parabola用抛物线法求方程的一个根QBS用钱伯斯法求方程的一个根NewtonRoot用牛顿法求方程的一个根SimpleNewton用简化牛顿法求方程的一个根NewtonDown用牛顿下山法求方程的一个根YSNewton逐次压缩牛顿法求多项式的全部实根Union1用联合法1求方程的一个根TwoStep用两步迭代法求方程的一个根Montecarlo用蒙特卡洛法求方程的一个根MultiRoot求存在重根的方程的一个重根第10章：非线性方程组求解mulStablePoint用不动点迭代法求非线性方程组的一个根mulNewton用牛顿法法求非线性方程组的一个根mulDiscNewton用离散牛顿法法求非线性方程组的一个根mulMix用牛顿-雅可比迭代法求非线性方程组的一个根mulNewtonSOR用牛顿-SOR迭代法求非线性方程组的一个根mulDNewton用牛顿下山法求非线性方程组的一个根mulGXF1用两点割线法的第一种形式求非线性方程组的一个根mulGXF2用两点割线法的第二种形式求非线性方程组的一个根mulVNewton用拟牛顿法求非线性方程组的一组解mulRank1用对称秩1算法求非线性方程组的一个根mulDFP用D-F-P算法求非线性方程组的一组解mulBFS用B-F-S算法求非线性方程组的一个根mulNumYT用数值延拓法求非线性方程组的一组解DiffParam1用参数微分法中的欧拉法求非线性方程组的一组解DiffParam2用参数微分法中的中点积分法求非线性方程组的一组解mulFastDown用最速下降法求非线性方程组的一组解mulGSND用高斯牛顿法求非线性方程组的一组解mulConj用共轭梯度法求非线性方程组的一组解mulDamp用阻尼最小二乘法求非线性方程组的一组解第11章：解线性方程组的直接法SolveUpTriangle求上三角系数矩阵的线性方程组Ax=b的解GaussXQByOrder高斯顺序消去法求线性方程组Ax=b的解GaussXQLineMain高斯按列主元消去法求线性方程组Ax=b的解GaussXQAllMain高斯全主元消去法求线性方程组Ax=b的解GaussJordanXQ高斯-若当消去法求线性方程组Ax=b的解Crout克劳特分解法求线性方程组Ax=b的解Doolittle多利特勒分解法求线性方程组Ax=b的解SymPos1LL分解法求线性方程组Ax=b的解SymPos2LDL分解法求线性方程组Ax=b的解SymPos3改进的LDL分解法求线性方程组Ax=b的解followup追赶法求线性方程组Ax=b的解InvAddSide加边求逆法求线性方程组Ax=b的解Yesf叶尔索夫求逆法求线性方程组Ax=b的解qrxqQR分解法求线性方程组Ax=b的解第12章：解线性方程组的迭代法rs里查森迭代法求线性方程组Ax=b的解crs里查森参数迭代法求线性方程组Ax=b的解grs里查森迭代法求线性方程组Ax=b的解jacobi雅可比迭代法求线性方程组Ax=b的解gauseidel高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解SOR超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解SSOR对称逐次超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解JOR雅可比超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解twostep两步迭代法求线性方程组Ax=b的解fastdown最速下降法求线性方程组Ax=b的解conjgrad共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解preconjgrad预处理共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解BJ块雅克比迭代法求线性方程组Ax=b的解BGS块高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解BSOR块逐次超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解第13章：随机数生成PFQZ用平方取中法产生随机数列MixMOD用混合同余法产生随机数列MulMOD1用乘同余法1产生随机数列MulMOD2用乘同余法2产生随机数列PrimeMOD用素数模同余法产生随机数列PowerDist产生指数分布的随机数列LaplaceDist产生拉普拉斯分布的随机数列RelayDist产生瑞利分布的随机数列CauthyDist产生柯西分布的随机数列AELDist产生爱尔朗分布的随机数列GaussDist产生正态分布的随机数列WBDist产生韦伯西分布的随机数列PoisonDist产生泊松分布的随机数列BenuliDist产生贝努里分布的随机数列BGDist产生贝努里-高斯分布的随机数列TwoDist产生二项式分布的随机数列第14章：特殊函数计算gamafun用逼近法计算伽玛函数的值lngama用Lanczos算法计算伽玛函数的自然对数值Beta用伽玛函数计算贝塔函数的值gamap用逼近法计算不完全伽玛函数的值betap用逼近法计算不完全贝塔函数的值bessel用逼近法计算伽玛函数的值bessel2用逼近法计算第二类整数阶贝塞尔函数值besselm用逼近法计算变型的第一类整数阶贝塞尔函数值besselm2用逼近法计算变型的第二类整数阶贝塞尔函数值ErrFunc用高斯积分计算误差函数值SIx用高斯积分计算正弦积分值CIx用高斯积分计算余弦积分值EIx用高斯积分计算指数积分值EIx2用逼近法计算指数积分值Ellipint1用高斯积分计算第一类椭圆积分值Ellipint2用高斯积分计算第二类椭圆积分值第15章：常微分方程的初值问题DEEuler用欧拉法求一阶常微分方程的数值解DEimpEuler用隐式欧拉法求一阶常微分方程的数值解DEModifEuler用改进欧拉法求一阶常微分方程的数值解DELGKT2_mid用中点法求一阶常微分方程的数值解DELGKT2_suen用休恩法求一阶常微分方程的数值解DELGKT3_suen用休恩三阶法求一阶常微分方程的数值解DELGKT3_kuta用库塔三阶法求一阶常微分方程的数值解DELGKT4_lungkuta用经典龙格-库塔法求一阶常微分方程的数值解DELGKT4_jer用基尔法求一阶常微分方程的数值解DELGKT4_qt用变形龙格-库塔法求一阶常微分方程的数值解DELSBRK用罗赛布诺克半隐式法求一阶常微分方程的数值解DEMS用默森单步法求一阶常微分方程的数值解DEMiren用米尔恩法求一阶常微分方程的数值解DEYDS用亚当斯法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_mid用中点-梯形预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_adms用阿达姆斯预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_adms2用密伦预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_yds用亚当斯预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_myds用修正的亚当斯预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEYCJZ_hm用汉明预测校正法求一阶常微分方程的数值解DEWT用外推法求一阶常微分方程的数值解DEWT_glg用格拉格外推法求一阶常微分方程的数值解第16章：偏微分方程的数值解法peEllip5用五点差分格式解拉普拉斯方程peEllip5m用工字型差分格式解拉普拉斯方程peHypbYF用迎风格式解对流方程peHypbLax用拉克斯-弗里德里希斯格式解对流方程peHypbLaxW用拉克斯-温德洛夫格式解对流方程peHypbBW用比姆-沃明格式解对流方程peHypbRich用Richtmyer多步格式解对流方程peHypbMLW用拉克斯-温德洛夫多步格式解对流方程peHypbMC用MacCormack多步格式解对流方程peHypb2LF用拉克斯-弗里德里希斯格式解二维对流方程的初值问题peHypb2FL用拉克斯-弗里德里希斯格式解二维对流方程的初值问题peParabExp用显式格式解扩散方程的初值问题peParabTD用跳点格式解扩散方程的初值问题peParabImp用隐式格式解扩散方程的初边值问题peParabKN用克拉克-尼科尔森格式解扩散方程的初边值问题peParabWegImp用加权隐式格式解扩散方程的初边值问题peDKExp用指数型格式解对流扩散方程的初值问题peDKSam用萨马尔斯基格式解对流扩散方程的初值问题第17章：数据统计和分析MultiLineReg用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系PolyReg用多项式回归法估计一个因变量与一个自变量之间的多项式关系CompPoly2Reg用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系CollectAnaly用最短距离算法的系统聚类对样本进行聚类DistgshAnalysis用Fisher两类判别法对样本进行分类MainAnalysis对样本进行主成分分析

模板匹配与车牌识别是以计算机数字图像处理，模式识别等技术为基础，对图形进行预处理及边缘检测等过程来实现对车牌区域的定位，然后对车牌区域进行图像裁剪、归一化、字符分割及保存，最后将分割得到的字符图像与模板进行匹配识别，从而输出匹配结果。
代码在matlab可以直接运行。

物体图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、数字、曲线、字符格式和图形自动完成识别并且进行评价的过程。
图形匹配是图像识别技术的一个重要分支，图形匹配指通过对图形的图像采用特定算法。
本设计以MATLAB作为实现功能的操作平台,通过结合几何HU不变矩作为中间的连接数据,再运用图像预处理和欧式距离等数学方法,用Matlab进行编程，完成各个部分的效果,实现区域图像轮廓特征数据获取,计算欧氏距离，根据物体图像几何HU不变距的相似程度实现物体识别匹配的目的。
计算机模拟结果表明该方法的有效性和可行性。

数据预处理中去除异常值的程序，matlab写的。
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针对纸币清分机对人民币编号自动识别，在处理速度和识别率方面的高标准要求，提出了一种基于模板匹配的人民币编号快速识别算法，该算法在图像预处理时，利用改进的滤波法去离散噪声；
在字符识别时，利用数字和字母的水平与竖直交点特征和轮廓对称特征以及加权特征，直接识别定位好的字符。
实验结果表明，该算法具有对硬件资源要求低、识别速度快等优点，可以满足纸币清分机的应用要求。

matlab（程序）分析了二维码编码技术，基于图像处理的解码技术，及其编码实现过程。
针对解码识别过程，详细分析了基于图像处理的预处理方法，包括二维码灰度化处理、图像平滑和二值化过程，同时针对二维码实际情况，设计了基于Canny和Hough变换的二维码旋转校正算法，几何形变校正算法，并通过QR二维码进行实验

识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。
使用训练样本进行训练。
（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。
首先，打开图像（256色）；
再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；
最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。
识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。
具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。
注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。

人脸识别是一个非常困难的模式识别问题，具有非常广阔的应用前景。
一个人脸识别系统包括预处理、特征提取和分类器设计三个部分，对输入的人脸图像进行预处理是人脸识别过程中的一个重要步骤。
人脸图像由于在生成、传输或变换过程中会受到各种因素的干扰和影响，从而产生噪声。
为了保证提取的特征对人脸在图像中的大小、位置和偏斜具有不变性，以及对光照条件具有不敏感性，故特别需要对人脸图像进行预处理。
包括人脸识别技术分析研究及各种算法

数据集在IT行业中，特别是在机器学习和计算机视觉领域，扮演着至关重要的角色。
"各种病虫害的高清数据集"是一个专门针对农业病虫害识别的图像数据集，它包含了五个不同类别的高清图片，这些图片是jpg格式，非常适合用于训练和测试深度学习模型。
我们来详细了解一下数据集的概念。
数据集是模型训练的基础，它包含了一系列有标记的样本，这些样本用于训练算法学习特定任务的特征和模式。
在这个案例中，数据集中的每个样本都是一张病虫害的高清图片，可能包括农作物上的疾病症状或害虫。
这些图片经过分类，分别属于五个不同的类别，这意味着模型将需要学习区分这五种不同的病虫害类型。
在计算机视觉任务中，高清图片通常能提供更多的细节，有助于模型更准确地学习和理解图像特征。
jpg格式是一种常见的图像存储格式，它采用了有损压缩算法，能在保持图像质量的同时，减少文件大小，适合在网络传输和存储中使用。
对于这样的数据集，可以进行以下几种机器学习任务：1.图像分类：训练一个模型，输入一张病虫害图片，输出图片所属的类别。
例如，输入一张叶片有斑点的图片，模型应该能够判断出这是哪种病害。
2.目标检测：除了识别类别，还需要确定病虫害在图片中的位置，这要求模型能够定位并框出病虫害的具体区域。
3.实例分割：进一步细化目标检测，不仅指出病虫害的位置，还能精确到每个个体，这对于计算病虫害数量或者分析病害程度非常有用。
4.异常检测：训练模型识别健康的农作物图像，当出现病虫害时，模型会发出警报，帮助农民尽早发现并处理问题。
构建这样的模型通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理：包括图片的缩放、归一化、增强（如翻转、旋转）等，目的是提高模型的泛化能力。
2.模型选择：可以使用经典的卷积神经网络（CNN），如AlexNet、VGG、ResNet等，或者预训练模型如ImageNet上的模型，再进行微调。
3.训练与验证：通过交叉验证确保模型不会过拟合，并调整超参数以优化性能。
4.测试与评估：在独立的测试集上评估模型的性能，常用的指标有准确率、召回率、F1分数等。
5.部署与应用：将训练好的模型部署到实际系统中，如智能手机APP或农田监控系统，实时识别并报告病虫害情况。
"各种病虫害的高清数据集"为开发精准的农业智能识别系统提供了基础，通过AI技术可以帮助农业实现智能化、精准化管理，提升农作物的产量和质量，对现代农业发展具有重要意义。

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。