在过去的十年中，为了解决半监督支持向量机某一方面的特定问题，出现了很多改进版本，如针对半监督支持向量机效率低下的问题，提出了meanS3VM算法；
针对利用无标记数据时会产生性能下降的问题，提出了S4VM算法；
针对代价敏感的问题，提出了CS4VM算法。
S4VM对传统的S3VM进行了改进。
传统的S3VM基于低密度假设，它试图找到一个低密度的分界线，也就是更倾向于决策边界穿过特征空间的低密度区域。
S4VM和S3VM的不同点在于，S3VM试图把注意力集中在一个最优的低密度分界线上，而S4VM则同时关注多个可能的低密度分界线。
本算法给出了详细的S4VM算法，并附一demo展示效果，加深理解

基于相关主元和微分几何特征抽取的多模态过程监测

PHP文档生成器关于一个简单的网络工具，可以根据结构化的Markdown文件在git下创建html文档。
我使用它基于结构来创建Drupal手册。
特征一页文档HTML默认输出单页选项版本控制数据结构化数据易于安装并开始具有CSS变量的自定义CSS要求作曲家PHP7.1以上使用的图书馆结构通常，您只应在这些文件夹中添加/编辑文件。
//styling&helperimagescss//mdfilesandimagesthatgeneratepagesdata跑cpsettings.php.examplesettings.phpcomposerinstallphp-Slocalhost:4777去做PHP文件功能在md中使用全局设置（例如网站网址）创建一个函数来生成分类页面或列表每次更改都可以实

一、毕业设计（论文）内容及要求（包括原始数据、技术要求、达到的指标和应做的实验等）无人搬运车，简称AGV指装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能不需驾驶员的运输车。
AGV小车一般通过单片机设备来控制其行进路线以及行为，或利用电磁轨道来设置其行进路线。
AGV小车以轮式移动为特征，较之步行、爬行或其它非轮式的移动机器人具有行动快捷、工作效率高、结构简单、可控性强、安全性好等优势。
与物料输送中常用的其他设备相比，AGV小车的活动区域无需铺设轨道、支座架等固定装置，不受场地、道路和空间的限制。
因此，在自动化物流系统中，最能充分地体现其自动性和柔性，实现高效、经济、灵活的无人化生产，具有极其重要的理论研究与实际应用意义。
本毕业设计需要：1.收集并阅读相关文献资料，综述近期（5年内）国内外AGV小车的应用与发展；
2.学习并掌握Arduino、AltiumDesigner技术；
3.基于AltiumDesigne软件，设计AGV小车的硬件系统；
4.基于Arduino单片机设计AGV小车的循迹运行功能，调试除错；

许多行业专家认为，无人监督学习人工智能的下一个前沿，这可能是人工智能研究的关键，即所谓的一般人工智能。
由于世界上大多数数据都没有标记，因此无法应用传统的监督学习;这就是无监督学习的用武之地。
无监督学习可以应用于未标记的数据集，以发现埋藏在数据深处的有意义的模式，人类几乎不可能发现这些模式。
作者AnkurPatel使用两个简单的，生产就绪的Python框架-scikit-learn和使用Keras的TensorFlow，提供了有关如何应用无监督学习的实用知识。
通过提供实际操作示例和代码，您将识别难以发现的数据模式，获得更深入的业务洞察力，检测异常，执行自动特征工程和选择，以及生成合成数据集。
您只需要编程和一些机器学习经验即可开始使用。

单特征MNIST库手写数字识别实现（matlab），采用粗网格特征进行学习识别，首先提取MNIST数据库60000个训练样本手进行特征提取，然后对10000个测试样本进行测试，matlab实现

Snort作为一个轻量级的网络入侵检测系统,在实际中应用可能会有些力不从心,但如果想了解研究IDS的工作原理,仔细研究一下它的源码到是非常不错.首先对snort做一个概括的评论。
从工作原理而言，snort是一个NIDS。
[注：基于网络的入侵检测系统（NIDS）在网络的一点被动地检查原始的网络传输数据。
通过分析检查的数据包，NIDS匹配入侵行为的特征或者从网络活动的角度检测异常行为。
]网络传输数据的采集利用了工具包libpcap。
snort对libpcap采集来的数据进行分析，从而判断是否存在可疑的网络活动。
从检测模式而言，snort基本上是误用检测（misusedetection）。
[注：该方法对已知攻击的特征模式进行匹配，包括利用工作在网卡混杂模式下的嗅探器被动地进行协议分析，以及对一系列数据包解释分析特征。
顺便说一句，另一种检测是异常检测（anomalydetection）。
]具体实现上，仅仅是对数据进行最直接最简单的搜索匹配，并没有涉及更复杂的入侵检测办法。
尽管snort在实现上没有什么高深的检测策略，但是它给我们提供了一个非常优秀的公开源代码的入侵检测系统范例。
我们可以通过对其代码的分析，搞清IDS究竟是如何工作的，并在此基础上添加自己的想法。
snort的编程风格非常优秀，代码阅读起来并不困难，整个程序结构清晰，函数调用关系也不算复杂。
但是，snort的源文件不少，函数总数也很多，所以不太容易讲清楚。
因此，最好把代码完整看一两遍，能更清楚点。

区域性特征提取MSER，1.对于图像灰度的仿射变化具有不变性2.稳定性，区域的支持集相对灰度变化稳定3.可以检测不同精细程度的区域

提供了基于主动外观模型（AAM）的Python实现方法，对人脸图像进行特征提取，得到AAM特征

matlabGUI进行语音信号的特征提取，包含了语音信号的端点检测，共振峰估计等语音信号特征提取，如果有疑问请咨询1741321723@qq.com，大家共同开发改进

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。