利用eCognitionDeveloper输出的地类样本的特征值Excel，可以将其导入到CART决策树中，同样可以实现分类特征的自动选择和特征阈值的自动确定，利用CART决策树自动构建得到一个具有分类顺序的二叉树；
然后将这个二叉树，应用到eCognitionDeveloper中，构建分类规则集。
这里是SalfordPredictiveModeler（简称SPM）中构建CART决策数的操作方法。

分类规则过于复杂

在分布式集群环境中,如何对网格环境中的资源进行有效管理和合理调度至关重要。
采用静态固定资源分配等策略不能适应资源和用户请求的动态变化,容易产生资源碎片,造成网格资源利用率低等问题。
提出了一种基于分类挖掘的资源动态分配模型和算法,通过资源管理服务器中的守护进程,对集群中的任务动作进行分类挖掘,形成分类规则,用以指导资源的动态分配。
实验证明,相比其他分配策略和算法,DRA算法能较好地适应网格环境的变化,具有资源分配利用率高等优点。

基于多重分类规则的新分类方法

文本分类技术经历了从专家系统到机器学习再到深度学习的发展过程。
在20世纪80年代以前，基于规则系统的文本分类方法需要领域专家定义一系列分类规则，通过规则婚配判断文本类别。

##已弃用此仓库不再在开发中。
请使用实施良好且有据可查的。
##关于此仓库Vatti多边形裁剪算法实现，执行多边形布尔运算的并集，交集，差和XOR。
虽然此存储库可用于学术目的。
到目前为止，工作已经完成适用于自相交多边形和带Kong的多边形。
适用于主题或剪辑TODO中的多面体剩下的部分仍然是水平边缘的处理和操作的结合与区别。
为了将其扩展为并集和差异，仅需要更改顶点分类规则。
需要合并更多的测试数据。
为了实现vatti算法，我使用了双重循环链表。
我找到了一个，但是我不得不对其进行很多修改。
我正在为排序的双链表寻找可靠的实现。
功能测试。
地图界面上有一个。
我为什么不赞成GreinerHormann算法似乎比Vatti算法更好，因为Vatti算法基于众多逻辑条件，因此实现起来并不那么容易。
的似乎很好地实现并记录在案。

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。