本系统是一种基于B/S架构的电子相册管理系统，它采用目前最流行的Java语言编写，用到了当今先进的技术如JSP技术、Hibernate、Spring、Struts框架等来实现该系统。
系统分为五大模块、相册列表模块、新建相册模块、修改资料模块、修改密码模块、添加相册分类模块。
注：前四大模块是根据注册用户的提供的，注册用户登陆后可以进行添加相册，上传，删除照片，修改资料等一系列操作，最后一项是管理员登陆所进行的操作。
而如果是未注册用户只能查看相册中的内容，没有权力进行相应的修改。

一本经典的模式模式分类书籍，全英文版，原汁原味，让你更好的理解。

摘要：传递迁移学习是利用源域知识来提高目标域学习能力的一种学习方法，已在各种应用中被证明是有效的。
迁移学习的一个主要限制是源域和目标域应该是直接相关的，如果两个领域之间几乎没有重叠，则在这些领域之间执行知识转移将无效。
受人类传递性推理和学习能力的启发，利用辅助概念将两个看似无关的概念通过一系列中间桥连接起来，本文研究了一个新的学习问题：传递性转移学习（transitiveTransferlearning，简称TTL）。
TTL的目的是在源域和目标域直接共享少量因素的情况下，打破大的域距离，传递知识。
例如，当源域和目标域分别是文本和图像时，TTL可以使用一些带注释的图像作为中间域来桥接它们。
为了解决TTL问题，我们提出了一个框架，首先选择一个或多个域作为源域和目标域之间的桥梁，实现转移学习，然后通过这个桥梁进行知识转移。
大量的经验证据表明，该框架在多个分类数据集上产生了最新的分类精度。

现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析

实现简单的模式识别中聚类分类算法，用matlab实现的

用户端：新用户通过注册进入系统，已经注册过得直接根据之前注册的账号密码进行登录。
前台展示不同类目的商品，比如咖啡，点心等（可通过后台管理员进行发布，更改，删除，增加），可以进行数量的选择（如果用户未登录将限制用户添加到购物车并弹出登录页面让用户先进行登录）。
用户通过点击商品完成商品的购买（可以先加入购物车，要的话再进行购买），用户可以查看订单，查看购物车功能。
管理员：通过管理员页面输入账号密码进入管理员管理页面。
管理员可以进行商品的分类管理比如：增加一个新的类目（咖啡，甜点等）或者删除已经发布出去但是已经不生产的类目，也可以进行修改和查询。
管理员可以进行商品上架管理，可以修改商品信息，增加新商品，下架商品。
管理员可以进行订单的管理：查看用户订单，付款订单，完成订单。
管理员可以进行用户管理(进行增删改查操作)链接：https://pan.baidu.com/s/1nIKdoKdGhBWijh1WgyIB2A提取码：jwve数据库链接

用模糊支持向量机（FSVM）实现对手写的0~9的识别，对于模式识别中的分类器学习有很好的参考价值

国家标准行业分类，2017年的数据，有几千条数据，人工在前端添加基本不现实，一般是通过数据库的方式调取，分享给各位猿友。
部分内容展示--------------------------------Tablestructurefor`industrys`------------------------------DROPTABLEIFEXISTS`industrys`;CREATETABLE`industrys`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(300)NOTNULLDEFAULT''COMMENT'行业名称',`parent_id`int(11)NOTNULLDEFAULT'0'COMMENT'父id',`created_at`int(11)DEFAULTNULL,`updated_at`int(11)DEFAULTNULL,`deleted_at`int(11)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=1046694DEFAULTCHARSET=utf8COMMENT='行业表';--------------------------------Recordsofindustrys------------------------------INSERTINTO`industrys`VALUES('1','农业','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('2','食品、饮料','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('3','服装','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('4','纺织、皮革','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('5','电工电气','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('6','家用电器','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('7','数码、电脑','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('8','化工','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('9','冶金矿产','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('10','能源','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('11','环保','0',null,null,null);INSERTINTO`industrys`VALUES('12','交通运输','0',null,null,null);

2019年4月最新的商品和服务税收分类编码表，来源于国家税务总局。

在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。
这么说可能理解起来不是很清晰，没关系，后面有具体的例子。
监督学习可分为“回归”和“分类”问题。
监督学习分类在回归问题中，我们会预测一个连续值。
也就是说我们试图将输入变量和输出用一个连续函数对应起来；
而在分类问题中，我们会预测一个离散值，我们试图将输入变量与离散的类别对应起来。
下面举两个例子，就会非常清楚这几个概念了。
通过房地产市场的数据，预测一个给定面积的房屋的价格就是一个回归问题。
这里我们可以把价格看成是面积的函数，它是一个连续的输出值。
但是，当把上面的问题改为“预测一个给定面积的房

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。