《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

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大连理工大学数据结构上机课后80页14题队列由用户输入n个10以内的数，每输入i（0~9），就把它插入到第i号队列中，最初把10个队列中非空队列，按队列号从小到大的顺序串接成一条链，并输出该链的所有元素。

猪皮包装器，可通过RaspberryPiZero，1、2、3或4上的Node.js启用快速GPIO，PWM，伺服控制，形态更改通知和中断处理。
目前，piggioNode.js模块和piggioC库都在RaspberryPi4ModelB上进行了实验。
Pigpio支持Node.js版本10、12、13、14和15。
内容产品特点数字IO每秒高达350万次数字读取*）每秒高达250万次数字写入*）GPIO0至31中的任意一个上的PWM支持多种频率和占空比范围GPIO0到31任意一个上的伺服控制无抖动当GPIO0到31中的任何一个形态改变时发出警报形态更改的时间精确到几微秒通知流，用于同时监视GPIO0到31中任何一个的形态变化形态更改的时间精确到几微秒低延迟中断处理程序每秒处理多达20000次中断*）作为一组操作的GPIO，最多可读取或写入32个GPIO触发脉冲产生上拉/下拉电阻器配置产生GPIO电平变化的波形（时间精确到几微秒）*）在运行RaspbianBuster2019-07-10的RaspberryP

Flash从入门到提高教程（配套光盘）第1课推门而入——制作第一个简单动画第2课绘图第3课　基本绘图工具（下）第4课绘图综合练习第5课逐帧动画第6课外形补间动画第7课　动作补间动画第8课遮罩动画第9课引导路径动画第10课交互动画的灵魂——按钮第11课MC应用范例――仿三维空间效果第12课声音第13课　时间轴特效第14课行为第15课　对象类型及绘画、动画技巧（一）第16课元件、实例、公用库第17课认识动作面板和编写简单ActionScript程序

设一个时隙Aloha系统的时隙长度为1，所有节点的数据包均等长且等于时隙长度。
网络中的节点数为m，各节点数据包以泊松过程到达。
1假定每个节点的数据包到达强度均为λ/m，在不同的λ下，仿真时隙Aloha数据包传送的成功概率，绘制呼入强度和成功概率的曲线，和理论结果进行对照。
仿真思路：1）生成一个二项分布列来模拟数据包的到达过程2）因为数据包以泊松过程到达，所以二项分布的P定为（1-meλ−）3）对生成的数列求和，只有当其和恰等于1即有且仅有一个数据包到达时，才可以成功发送，这时成功个数计数+14）对每个给定的λ值进行N次实验，数理统计；
遍历不同λ值，作图

Hetzner云的Terraform提供商网站：：文档：:要求0.13.x，0.14.x1.15.x（构建提供程序插件）API稳定性该Go模块为HetznerCloudServices实现TerraformProvider。
因而，我们保证仅向后兼容才能通过TerraformHCL使用。
在没有增加主要版本的情况下，此存储库中的实际Go代码可能会更改。
当前代码大部分位于hcloud包中。
从长远来看，我们希望将大多数hcloud软件包移到位于internal目录中的各个子软件包中。
目标是类似于HashiCorp的建立提供者将存储$GOPATH/src/github.com/hetznercloud/terraform-provider-hcloud到：$GOPATH/src/github.com/hetznercloud/terraform-provider-hcloud$mkdir-p$GOPATH/src/github.com/hetznercloud;cd$GOPATH/src/github.com/hetzn

问题：将一张bmp图像的灰度值压缩存储到一个中间文件，然后利用中间文件还原这张图片。
BMP文件被分成4个部分：位图文件头（BitmapFileHeader）、位图信息（BitmapInfoHeader）、颜色表（ColorMap）和位图数据（即图像数据，DataBits或DataBody）第1部分为位图文件头BITMAPFILEHEADER，是一个结构体类型，该结构的长度是固定的，为14个字节。
其定义如下：typedefstructtagBITMAPFILEHEADER{WORDbfType;位图文件类型，必须是0x424D，即字符串“BM”DWORDbfSize;位图文件大小，包括这14个字节....此篇文章详细的介绍了图像解压缩与压缩算法，附有源代码且带有注释，希望能够提供协助

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。