SQLGitHub的SQLGitHub-简化GitHub组织管理引见SQLGitHub具有类似于SQL的语法，可让您：查询有关整个组织的信息。
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针对目前室内定位算法精度不高、实现复杂等问题，提出了一种基于白光ＬＥＤ的可见光室内定位方法。
首先利用由室内不同ＬＥＤ发出的定位参考信号到达定位终端的时间差（ＴＤＯＡ）的测量估计，得到定位终端到达两个ＬＥＤ的传输距离之差，以此构造距离估计目标函数，然后采用有约束非线性规划算法得到定位终端的位置坐标，从而有效地解决了室内噪声环境中常规ＴＤＯＡ定位算法不收敛或误差偏大的问题。
同时，为了进一步优化定位功能，将距离信息引入加权因子中，提出了质心加权混合定位算法。
将提出的定位算法在５ｍ×５ｍ×３ｍ的空间区域中进行了仿真实验，同时考虑噪声因素的影响，结果表明，提出的距离估计目标函数法在信噪比（ＳＮＲ）为２ｄＢ的条件下可以达到平均５ｃｍ的定位误差，采用质心加权处理后平均定位误差仅为３ｃｍ，有效地提高了室内定位精度和系统应用的普适性及鲁棒性。

最新的2021年IEC62222英文版标准-Fireperformanceofcommunicationcablesinstalledinbuildings（建筑物内安装的通信电缆的防火功能），IECTR62222:2021规定了与金属和光纤通信电缆对火的反应特性有关的各种参数的测试方法。
这些参数对打算安装在建筑物和其他结构内的电缆具有特别重要的意义。
本文件还绘制了适用于特定安装条件所产生的火灾危害的测试方法和相关限制，这些测试方法和限制可以被其他国际、地区和国家标准所参考。

某次海上作业过程中，船载卫通站自跟踪状态下天线跟踪接收机出现“跳大数”失锁现象，导致通信业务中断。
结合不同数据源条件下跟踪接收机“跳大数”时刻天线控制单元（ACU）记录的数据，分析研究发现，导致“跳大数”失锁的原因是误差电压发散超出自跟踪门限值。
以此为基础，对不同数据源下的采样数据进行分析，通过单一和交叉数据源的方式，将采样数据代入天线角度变换公式中，得出最终命令角度。
对角度数据进行分析，得出不同数据源下的角度变换对大地指向的影响。
在地理角和甲板角的正反变换中，如果数据源提供的数据精度存在差异，将导致天线由记忆跟踪进入自跟踪时偏离原位置过大，容易造成天线失锁。
修改当前程序中数据源选择模块，使得程序在大地指向角度转换时采用最优数据源组合，规避了跟踪接收机“跳大数”失锁风险。

与城市峡谷中的全球定位系统（GPS）定位类似，在卫星可见度有限的情况下进行快速成功的姿态确定非常重要。
对于陆地车辆，可以将可能的姿态候选者视为球形区域，以参考天线为中心，以基线为半径。
这提供了重要的约束条件，在卫星接收较差的情况下，可以利用该约束条件来提高GPS单频和单历元姿态确定的可靠性。
首先，我们将球形区域约束完全整合到模糊度分辨率的估计过程中，而不是在验证过程中。
结合坐标域搜索和歧义域搜索，可以开发固定歧义目标函数的全局最小化器。
该方案还提高了浮点模糊度解的精度，从而避免了搜索停止的问题。
通过一些实验测试，使用模拟和实际GPS数据在城市环境中分析了新的歧义解决方法的功能。
实验结果表明，该新提出的方法可以利用先验球形区域知识来提高困难环境中歧义解决的可靠性。

蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算功能和优良的全局搜索能力。
对混合蛙跳算法的基本原理进行了阐述，针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大，降低收敛速度这一问题，提出了一种基于阈值选择策略的改进蛙跳算法。
通过不满足阈值条件的个体分量不予更新的策略，减小了个体空间差异，从而改善了算法的功能。
数值实验证明了该改进算法的有效性，并对改进算法的阈值参数进行了率定。

本书讲述了Javascript和DOM的基础知识，但重点放在DOM编程技术背后的思路和原则：预留退路、循序渐进和以用户为中心等，这些概念对于任何前端Web开发工作都非常重要。
本书将这些概念贯穿在书中的所有示例代码中，使你看到用来创建图片库页面的脚本、用来创建动画效果的脚本和用来丰富页面元素呈现效果的脚本，最后结合所讲述的内容创建了一个实际的网站。
目录第1章JavaScript简史1.1JavaScript的起源1.2浏览器战争1.2.1DHTML1.2.2浏览器之间的冲突1.3制定标准1.3.1浏览器以外的考虑1.3.2浏览器之争的结局1.3.3新的开始1.4小结第2章JavaScript语法2.1准备工作2.2语法2.3语句2.4变量2.4.1数据类型2.4.2数组2.5操作2.6条件语句2.6.1比较操作符2.6.2逻辑操作符2.7循环语句2.7.1while2.7.2do...while2.7.3for2.8函数2.9对象2.9.1内建对象2.9.2宿主对象2.10小结第3章DOM3.1文档:DOM中的"D"3.2对象:DOM中的"O"3.3模型:DOM中的"M"3.3.1节点3.3.2getElementById（）方法3.3.3getElementsByTagName（）方法3.4趁热打铁3.4.1getAttribute（）方法3.4.2setAttribute（）方法3.5小结第4章案例研究：JavaScript美术馆4.1编写标记语言文档4.2编写JavaScript函数4.2.1DOM之前的处理方案4.2.2showPic（）函数的代码清单4.3JavaScript函数的调用4.4对JavaScript函数进行功能扩展4.4.1childNodes属性4.4.2nodeType属性4.4.3在HTML文档里增加一段描述性文本4.4.4用JavaScript代码改变〈p〉元素的文本内容4.4.5nodeValue属性4.4.6firstChild和lastChild属性4.4.7利用nodeValue属性刷新〈p〉元素的文本内容4.5小结第5章JavaScript编程原则和良好习惯5.1不要误解JavaScript5.1.1不要归罪于JavaScript5.1.2Flash的遭遇5.1.3质疑5.2预留退路5.2.1“javascript:”伪协议5.2.2内嵌的事件处理函数5.2.3有何不好5.3向CSS学习5.4分离JavaScript5.5向后兼容性5.6小结第6章案例研究：JavaScript美术馆改进版6.1快速回顾6.2处理“预留退路”问题6.3处理“分离JavaScript”问题6.3.1添加事件处理函数6.3.2进行必要的检查6.3.3创建必要的变量6.3.4创建循环6.3.5完成必要的操作6.3.6完成JavaScript函数6.3.7把多个JavaScript函数绑定到onload事件处理函数上6.4JavaScript函数的优化：不要做太多的假设6.4.1不放过每个细节6.4.2键盘浏览功能6.4.3慎用onkeypress事件处理函数6.4.4把JavaScript与CSS结合起来6.5DOMCore和HTML-DOM6.6小结第7章动态创建HTML内容7.1document.write（）方法7.2innerHTML属性7.3DOM提供的方法7.3.1createElement（）方法7.3.2appendChild（）方法7.3.3createTextNode（）方法7.4重回“JavaScript美术馆”7.4.1inse

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

一、主要功能：1、管理员包括管理员登陆、学生信息管理、教师信息管理、培训机构管理、系统设置、退出另外还有从Excel表中导入数据到数据库中。
2.教师包括教师登陆、查询本人的个人信息、学生的信息查询、条件查询学生信息退出系统3、学生包括学生登陆、个人信息的查看、选报实训公司、查询教师的信息、退出系统该源码主要使用了把excel表导入到数据库中和不同角色拥有不同的操作权限DB目录下是数据库文件，直接附加即可运行环境：vs2008+sql2005

Meanshift，聚类算法入门讲解MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.1.Meanshift推导给定d维空间Rd的n个样本点,i=1,…,n,在空间中任选一点x，那么MeanShift向量的基本方式定义为:

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。