信息检索实验基本上是大一新手都要完成的任务。
当初我写这个报告的时候就是无从下手，很纠结。
我本着善良的心，希望大一的前途一片光明，不要吊死在这颗树上！

2DPSK传输系统设计基带信号码率10baud，载波50Hz，相干解调+码反变换二、要求1.从上述题目中选择一题，发送和接收端的设计各由1人负责实现。
2.通过MATLAB环境下编程或Simulink仿真平台实现具体的系统设计。
给出发送和接收波形图；
对模拟调制系统，给出发送信号和已调信号的频谱图，对数字调制系统，给出基带信号和已调信号的功率谱。
三、参考资料1.通信原理——基于Matlab的计算机仿真.郭文彬，桑林.北京邮电大学出版社.20062.Matlab/Simulink通信系统建模与仿真实例分析学习辅导和习题详解.邵玉斌.清华大学出版社.20103.现代通信系统：（MATLAB版）.JohnG.Proakis著，刘树棠译.电子工业出版社.2005

6月底，RaspBerry4PimodelB（树莓派4B）正式发布了。
新版的树莓派使用的是博通BCM2711处理器（四核1.5GHz，CortexA72架构，树莓派3是四核A53），LPDDR4内存，由5V/3AUSB-C供电或GPIO5V。
外围方面，支持双频Wi-Fi、蓝牙5.0、提供2个MicroHDMI2.0接口（4K60FPS）、千兆网口、MIPIDSI接口、MIPICSI相机接口、立体声耳机接口、2个USB3.0、2个USB2.0，扩展接口依然是40针GPIO

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

自己写的，已经测试实现了，使用的非遍历树节点，采用更为简单的方法进行循环。
逻辑比较简单。
可以下载看一看，参考一下。

采用kdtree树的方法，计算点云的平均间距。
计算速度快

外壳的电源线样式提示提示Bash，ZSH和Fish。
基于@banga的。
@justjanne将其移植到golang。
显示有关git/hg分支的一些重要详细信息（请参见下文）如果最后一个命令以失败代码退出，则更改颜色如果您太深了目录树，请用省略号缩短显示的路径显示当前的Python环境使用显示当前的Ruby版本显示您是否在shell中易于定制和扩展。
有关详情，请参见下文。
目录版本控制电力线外壳支持的所有版本控制系统使您可以快速了解回购的状态：当前分支显示时会变脏，并更改背景颜色。
当本地分支与远程分支不同时，将显示提交数量的差异以及⇡或⇣指示是否有gitpush或pull挂起另外，git还有一些额外的符号：✎文件已被修改，但未上载提交:heavy_check_mark:暂存文件以进行提交✼文件有冲突+-存在未跟踪的文件⚑存在藏匿处如果有多个文件匹配，则每个文件旁边都会有一个数字。
安装需要Go1.12+powerline-go使用ANSI颜色代码，如今这些颜色在任何地方都可以使用，但是您可能必须将$TERM设

IT笔试面试中常碰到的关于B树、B-树、B+树、R树的概念，及其详细的解析，图解。

用C#winform做的ID3算法可视化，运行算法，画出决策树，并支持根据条件进行分析。
包含多个数据源，数据源都为.txt格式，可以根据数据源格式添加相关数据源。
当然，这只是个课设，还有很多不足之处。

此公式解析系统能够计算各种算术运算、逻辑运算和比较运算，可以连接本地函数，支持括号分级，允许逐级设置公式内临时变量，提供了分支运算符，并且支持Json数据格式的运算。
系统编写中使用了很多设计方法，包括概念抽取、继承、多态、面向接口设计、枚举、递归、工厂等等。
数据结构也使用了好用但少见的双端队列。
很适合对应情况的实用以及学习Java的设计思路、编程方式。
本程序由ShaneLooLI设计和编写，所有的细节都注重了运行效率，在很多细节上都制作了数倍优于爪哇（Java）系统类库的方法；
由于只需要处理公式，所以语法树结构单一，也因此保证了比现有其它注入语言的代码解释器更高的执行速度。
详细使用方法参看：http://blog.csdn.net/shanelooli/article/details/8142726

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。