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

多边形的区域填充学时：2实验类型：设计性实验类别：专业实验实验目的1.通过实验，进一步理解和掌握几种常用多边形填充算法的基本原理2.掌握多边形区域填充算法的基本过程3.掌握在C/C++环境下用多边形填充算法编程实现指定多边形的填充。
实验设备及实验环境计算机（每人一台）VC++6.0或其他C/C++语言程序设计环境实验学时：2学时实验内容用种子填充算法和扫描线填充算法等任意两种算法实现指定多边形的区域填充。
实验步骤1.复习有关算法，明确实验目的和要求；
2.依据算法思想，绘制程序流程图（指定填充多边形）；
3.设计程序界面，要求操作方便；
4.用C/C++语言编写源程序并调试、执行（最好能用动画显示填充过程）；
5.分析实验结果6.对程序设计过程中出现的问题进行分析与总结；
7.打印源程序或把源程序以文件的形式提交；
8.按格式要求完成实验报告。
实验报告要求：1.分析算法的工作原理；
2.画出算法的流程图3.实验结果及分析（比较两种算法的不同）4.实验总结（含问题分析及解决方法）

介绍了自适应滤波器去除噪声的原理和从强噪声背景中采用自适应滤波提取有用信号的方法，并对最小均方(LMS,LeastMeanSquares)和递推最小二乘(RLS,RecursiveLeastSquares)两种基本自适应算法进行了算法原理、算法性能分析。
计算机模拟仿真结果表明，这两种算法都能通过有效抑制各种干扰来提高强噪声背景中的信号。
检测特性相比之下，RLS算法具有良好的收敛性能，除收敛速度快于LMS算法和NLMS算法以及稳定性强外，而且具有更高的起始收敛速率、更小的权噪声和更大的抑噪能力。

很详细，五种算法，先来先服务，短作业优先，最高响应比，时间片轮转，多级反馈队列，进程控制，挂起，等等

利用matlab求线性调频信号的特征，lms算法求滤波后的各种特征参数

可直接运行使用，包括模拟退火遗传算法蚁群算法神经网络粒子群算法支持向量机极限学习机等等

用web的形式实现了mahout中的三种基本算法，前参考博客：http://blog.csdn.net/zeqblog/article/details/16809223

计算机图形学，MFC，Bresenham画线，DDA画线，中点画线，画点，画圆。
验证成功

===============水和水蒸气热力性质计算软件==============================WaterProv7.0+绿化补充版===============通过输入压力p、温度T、比焓H、比熵S、比容V、干度X六个状态参数中的任意两个来计算其他全部水蒸气的物理参数。
1.直接运行IFC97IFC67.exe进行计算。
2.水蒸气的计算有IAPWS-IF97和IFC67两种算法，其中IAPWS-IF97算法计算精度更高，满足工业使用要求。
3.若IFC97IFC67.exe出错，请尝试先运行绿化or卸载.bat。
4.补充了高兼容性的Excel非加载宏调用方法，详见其中相关说明。
GreenedandUpdatedbyMr.Jos(sd7056333),2012

用MATLAB脚本实现，使用LMS和RLS两种算法分别实现系统辨识和逆辨识，通过脚本实现过程可比对LMS和RLS两种算法收敛速度、稳态误差变化趋势等特征，模仿本段代码可作为理解自适应滤波算法的入门练习。

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。