本文主要叙述了1.机器学习的研究现状,包括定义,应用领域,研究意义,发展史,系统结构,和对其进行各种角度的分类.2.机器学习的发展趋势。

FFTVerilog代码进行了分类设计，还有仿真脚本等文件。

【有详细的过程，图片演示，及代码】【历时两周完成！】实训目的1、理解C#WinForm程序设计的风格，能设计合理的C#项目文件夹结构和公共类，注重代码的重用性，养成良好的标识符命名和代码编写习惯；
2、熟练掌握各种常见的控件属性和事件方法；
3、积累项目开发中常采用的设计模式和比较经典代码片段，并能在以后的项目开发中熟练地运用。
实训内容实训项目：《旅行社管理系统》　　1、系统功能分析与系统设计　　　2、数据库设计　 数据库名称：db_travelAgency　数据表：　　　（1）操作员信息表（编号，姓名，密码，类别）　　　　　（2）客户信息表(编号，姓名，性别，生日，职业，藉贯，联系方式，注册时间)　tb_customer（id，customer，sex，birthday，career，birthdayPlace，telephone，registerTime）　　（3）景点信息表(编号，景点名称，地址，门票价格，简介，级别)　　　　（4）省市信息表(编号，省市名，父结点编号，子结点个数，层次数，在兄弟结点中的编号，其他)　　　　（5）风景图片信息表(编号，图片名称，二进制数据，景点名称，图片描述)　　　（6）订单信息表（订单编号，客户姓名，目的地，景区名，出发日期，返回日期，住宿标准，导游员，老人数，成人数，学生数，小孩数，总需费用，预付定金，所属旅行团号）　　　　（7）旅行团信息表（团号，景点名称，导游员，出发时间，返回时间，游客人数，入住标准）　　tb_groupInfo(groupID，spotName，guider，departureDate，backDdate，touristNum，dormMoney)　　　　　（8）导游员信息表(编号，姓名，性别，出生年月，到旅行社的时间，负责区域，出场费，备注)　　　　　　3、模块编码与调试　　　 （1）登录模块　　　 （2）景点信息管理模块　　　 （3）景点信息查询模块　　　 (4)日常业务模块　　　 （4）系统维护模块　　　 （5）软件版权模块　　4、集成测试实训步骤：第1天：　　上午—（1）分析系统功能结构，了解业务流程及各功能模块　　　　　（2）在sqlserver2005环境创建各数据库和数据表，录入相关数据下午--（1）设计项目文件夹结构，收集素材，编辑App.config文件；
设计文件夹结构：添加并制作app.config文件（2）编写公共类（连接数据库的类，实体类）。
连接数据库的类及其公共方法：第2天：（1）设计登录模块界面布局，并进行编码和调试；
（2）设计系统主界面，并处理好登录模块与系统主界面之间的跳转关系；
　　系统主界面： 第3天：实现景点信息的添加、修改和删除功能。
添加景点信息：修改景点信息：删除景点信息：第4天：（1）设计景点信息分类查询界面布局 （2）景点信息分类查询功能编码与调试 注意：根据查询选项的不同，在查询条件位置会显示不同的控件。
第5天：（1）设计景点图片浏览器的界面布局点击确定按钮出现第一张图片点击“＞”（下一张）点击“＞|”(最后一张)点击“＜”（上一张） （2）景点图片浏览器功能编码与调试第6天：（1）设计“业务预订管理”界面布局；
加载窗体时：点击“预订”工具条按钮时：修改订单：1、点击[修改]工具条，在订单编号文本框中输入订单号，点击查找，显示该订单信息；
2、对信息进行修改后，点击[保存]更新到数据库。
删除订单 1、点击[删除]工具条按钮，在订单编号文本框中输入订单号，点击查找按钮，在界面显示该订单的信息。
2、点击[保存]工具条按钮，删除在数据库中该订单信息。
（2）业务预订管理功能编码与调试。
参考项目中的源代码第7天：（1）设计旅行团基本查询界面布局；
（2）旅行团查询功能编码与调试说明：查询旅行团信息时，可以按照以下四种方式查询a.所有已经生成的旅行团；
b.按订单号查询；
c.按景点查询有哪些已经设立的旅行团；
d.按出发日期查询有哪些已经生成的旅行团（3）设计生成旅行团功能界面布局 “组建旅行团”消息提示，点击确定后，生成该旅行团的明细信息，显示在datagridview中，并修改订单表中对应的字段(即该订单对应的groupID)，并将旅行团明细信息写入到tb_groupInfo表中 （4）生成旅行团功能编码与调试第8

苹果高光谱图像数据集用于纯苹果和施肥苹果的高光谱数据集关于数据集用于测量所用化学物质水平的纯苹果和施肥苹果的高光谱数据集。
数据集由各种苹果的高光谱图像组成。
分为三大类:1.“新鲜”-从市场直接购买的苹果图像2."低浓度”-苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液即1克或1毫升肥料兑1升水)的图像，以及3.高浓度“_苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液(即3克或3毫升肥料兑1升水)的图像，以及默认情况下，高光谱图像保存为.bil格式。
此数据集以.tif格式给出。
整个数据集被分类为三个folders.1Apple_Samples,2.Fungicide_Apple3.lnsecticide_AppleApple_Samples文件夹由两个文件夹组成:monostar和nativo。
“Monostar”被进一步分为四个文件夹，总共有207张图片。
"Nativo"由=个文件夹组成，总共73张图片。
杀菌剂苹果由162张图片组成，分为三类，即新鲜苹果、低浓度溶液浸泡的苹果和高浓度溶液浸泡的苹果。
本试验所用的杀菌剂是NATIVO。
同样，杀虫剂苹果由175张图片组成，也分为三类

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

在matlab中实现模糊c均值聚类，含聚类坐标和分类数目，源程序和运行结果，程序易于修改

最小距离分类的matlab代码

使用opencv自带的haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml分类器实现检测人眼，并精准地定位了瞳孔的位置。
代码很简洁，易于理解。

随机森林的分类中matlab代码，直接可以用，很方便，该算法可以用来机器学习分类研究。

天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。

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。