通过该Matlab程序可以求取用于描述图像纹理特征的灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）。
可以分别求取0,45°,90°,135°方向上的特征参数，同时可以求出这些特征参数的平均值与标准差。

湍流k-ε经验值计算器，解压之后即可，指定平均速度V，特征长度L，以及运动粘度v即可算出湍流能k，湍流耗散率e，湍流强度I，雷诺数Re。

通过分步处理的方式对透视草图进行识别，先依据草绘笔划特征对笔划进行分段，然后对其进行识别。

《网络数据的统计分析:R语言实践》简介：互联网、社交网络、病毒营销等事物已经为大众所熟知，网络充斥着我们日常生活的各个方面。
在这样的背景下，网络分析成为了定量科学发展最快的领域之一，其起源可以追溯至20世纪30年代的社会网络分析以及几个世纪前的图论研究。
网络研究离不开对数据的度量与分析，因此统计方法在网络分析中发挥着重要作用。
在网络研究的相关书籍中，《网络数据的统计分析:R语言实践》首次采用了这种统计视角。
从最基本的数据操作和网络可视化，到概括网络的特征，再到对网络数据建立模型，《网络数据的统计分析:R语言实践》用丰富的案例说明了如何利用多个R语言扩展包进行各类网络分析。
R语言扩展包igraph提供了大量用于网络分析的功能，书中以其作为主要的工具。

对于传统的基于高阶累积量调制信号识别已经较为成熟，从基本的单混合信号出发，提取合适的特征参数设计相应的分类器，实现单混合信号的识别，现在达到了一个较高的识别率。
具有一定的工程意义，本资源主要包括一些基本的高阶累积量代码实现，和一些基于高阶累积量来实现的混合信号识别的文献，对于入门学习高阶累积量和信号识别具有一定的指导意义。

软件测试需求是开发测试用例的依据，测试需求分解的越详细精准，表明对所测软件的了解越深，对所要进行的任务内容就越清晰，对测试用例的设计质量的帮助越大。
详细的测试需求还是衡量测试覆盖率的重要指标，测试需求是计算测试覆盖的分母，没有详细的测试需求就无法有效的进行测试覆盖计算。
软件测试执行阶段是由一系列不同的测试类型的执行过程组成的，每种测试类型都有其具体的测试目标和支持技术，每种测试类型都只侧重于对测试目标的一个或多个特征或属性进行测试，准确的测试类型可以给软件测试带事半功倍的效果。
现有的软件测试分析技术不太成熟，对测试需求和测试类型的分析，所采用的方法主要是根据经验进行收集、整理，该方法依赖于测试设计人员的测试经验，由此方法得出的测试需求、测试类型往往导致测试用例设计不充分，测试覆盖度低，测试目的性不强，容易遗漏等缺陷。
可见，如何对测试需求进行细致的整理分析，明确测试执行时的测试类型，是一个亟待解决的问题。
有鉴于此，本方法的主要目的在于提供一种软件测试需求的分析方法，可以方便、详尽的获取测试需求，明确测试执行时需要实施的测试类型。
为实现上述目的，本方法提供了一种软件测试需求分析的方法，包括以下步骤：a）列出软件开发需求中具有可测试性的开发需求；
b）对步骤a）列出的每一条开发需求，形成可测试的分层描述的测试需求；
c）对步骤b）形成的每一条测试需求，从GB/T16260.1-2006《软件工程产品质量第1部分：质量模型》中定义的软件内部/外部质量模型来确定软件产品的质量需求；
d）对步骤c）所确定的质量需求，分析测试执行时需要实施的测试类型；
e）建立测试需求跟踪矩阵，对测试需求进行管理。

第1章p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1第2章bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11第3章遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36章基于bp_adaboost的强分类器设计——财务预警建模45章pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54章rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65章grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73章离散hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81章离散hopfield

相信不只是我，用过（或看过）macOS和Windows两个版本Notion客户端的同学，应该都会觉得Windows上的Notion用户「处于水深火热」之中。
Notion的桌面客户端是「网页套壳」的成果，受限于Windows上的ElectronAPI，Notion官方的Windows客户端拥有Windows桌面应用的一切特征：对Notion来说没有什么用处的「工具栏」粗大的Windows老式「滚动条」与Notion整体颜色不符的「标题栏」……不过Notion客户端是用Electron封装的，其样式、布局等和网页的定义方法一致。
因此我们可以通过一些手段对Notion的Windows客户端进行定制，使之更符合我们的审美与使用习惯。

文件里有matlab编写的HOG特征提取代码，还有Lena图和我的实验结果图

使用小波变换提取脑电特征

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。