第1部分Java开发入门第1课Java快速上手1.1开始了解Java1.1.1Java语言的11个特性1.1.2Java语言的构成-JIT.JVM.JRE.JDK1.1.3Java虚拟机JVM1.2安装Java开发环境1.2.1下载JDK1.2.2安装JDK和JRE1.2.3设置环境变量1.2.4学会查找Java帮助和API文档1.3开发第一个Java程序-HelloWorld.java1.3.1编写Java入门实例HelloWorld.java1.3.2编译类文件-javac命令1.3.3运行类文件-java命令1.3.4类文件打包-jar命令1.3.5生成API文档-javadoc命令1.4本课小结1.4.1总结本课的知识点1.4.2要掌握的关键点1.4.3课后上机作业1.4.4继续下一课：JVM内存结构及其调优第2课JVM内存结构及其调优2.1Java虚拟机结构与属性2.1.1Java虚拟机内存结构2.1.2Java虚拟机配置选项2.2Java垃圾回收机制2.2.1垃圾回收的2种方法2.2.2垃圾收集器的7个类型2.3JVM内存区域配置2.3.1配置堆区域2.3.2配置新域与旧域2.3.3配置永久区域2.3.4配置新域子空间2.4JVM性能调优实战2.4.1调优配置参考2.4.2JVM调优实战2.5本课小结2.5.1总结本课的知识点2.5.2要掌握的关键点2.5.3课后上机作业2.5.4继续下一课：在Eclipse下开发Java程序第3课在Eclipse下开发Java程序3.1集成开发工具的对比3.1.1Eclipse-IBM公司3.1.2NetBeans-Sun公司3.1.3JBuilder-Borland公司3.1.4IntelliJ-JetBrains公司3.1.5JCreator-Xinox公司3.1.6对比总结3.2安装和配置Eclipse开发环境3.2.1Eclipse版本与代号3.2.2Eclipse安装包的下载3.2.3Eclipse的安装与启动3.2.4集成配置JDK3.3Eclipse使用演练3.3.1Eclipse工作区使用演练-添加选项卡3.3.2Eclipse透视图使用演练-切换到CVS视图3.3.3Eclipse插件安装演练-安装反编译工具Jad插件3.4使用Eclipse进行Java项目的开发3.4.1在Eclipse中新建Java项目3.4.2编写HelloWorld.java类3.4.3运行Java程序3.4.4调试Java程序3.4.5导出JAR包3.4.6导出可执行的JAR包3.4.7生成Javadoc文档3.5本课小结3.5.1总结本课的知识点3.5.2要掌握的关键点3.5.3课后上机作业3.5.4继续下一课：在Linux下开发Java程序第4课在Linux下开发Java程序4.1Linux系统概述4.1.1Linux系统简介4.1.2Linux系统的特点4.1.3Linux发行版本4.2在虚拟机VMware6.0中安装RedHat9.04.2.1下载VMware6.4.2.2安装VMware6.4.2.3新建Linux类型的虚拟机4.2.4安装RedHat9.0系统4.3Linux系统的使用4.3.1启动Linux并初始化4.3.2Linux终端及常用命令4.3.3使用vi编辑器编辑文件4.3.4关闭系统4.4让Linux与外界建立联系4.4.1配置Linux上网4.4.2让Linux访问Windows下的文件4.4.3使用FTP访问Linux4.4.4使用远程终端Putty访问Linux4.5安装Java开发环境4.5.1下载JDK4.5.2安装JDK4.5.3设置环境变量4.5.4检验JDK是否安装成功4.6开发第一个Java程序4.6.1编写入门实例类HelloWorld.java4.6.2编译类HelloWorld.java4.6.3运行类HelloWorld.class4.7在Linux下使用Eclipse4.7.1下载Eclipse4.7.2安装Eclipse4.7.3启动Eclipse4.7.4使用Eclipse开发入门实例4.8本课小结4.8.1总结本课的知识点4.8.2要掌握的关键点4.8.3课后上机作业4.8.4继续下一

线性系统子空间辨识的原书，非常经典线性系统子空间辨识的原书，非常经典

子空间辨识，来自线性系统子空间辨识这本书，matlab程序，简单好用。

步态识别的准确性容易受到衣着类型及携带背包等局部变化的影响。
针对这一问题，首先提出一种基于局部信息熵值的子模式划分方法；
然后对正常行走和局部变化两种状态下的每一对子特征进行典型相关分析，得到多个最佳投影矩阵对，并将子特征分别投影到基于上述最佳投影矩阵对的特征子空间中；
最后以整体相关系数作为分类依据，以减小局部变化对于整体识别结果的影响。
在CASIA-B数据库上的实验表明在所有视角下所提算法都能取得较好的性能。

针对基于特征空间(EigenSpace-BasedAlgorithm)的自适应波束形成算法在小信号条件下会出现的主瓣偏移，波束畸变，输出性能急剧下降的现象，提出了一种投影子空间重构的方法。
该方法利用噪声在时间上不相关的特性，对投影空间进行重构，在此过程中削弱噪声能量，从而有效维持信号、噪声子空间的正交性，改善了传统EBS算法在低信噪比下的性能。
实际计算机仿真结果表明了本文算法的有效性和优越性。

语音增强是信号处理领域中的一个重要的组成部分。
在许多语音处理的应用中，例如移动通信，语音识别和助听器，语音信号的处理不得不在具有噪声的环境下进行。
在过去的几十年里，人们提出了许多方法去消除噪声和减少语音失真，例如谱减法，基于小波的方法，隐式马尔科夫模型法和信号子空间法等。
小波分析由于能同时在时域和频域中对信号进行分析，所以它能有效地实现对信号的去噪。
介绍了一种语音增强系统的设计方法，采用LeastMeanSquare（LMS）算法和小波变换相结合的方法对带噪语音进行去噪，并在MATLAB的Simulink环境下建立了该系统的模型。
通过对该模型的仿真表明：该方法去噪效果明显，为该系统在硬件上的实现打下了理论基础。

算法流程：本系统运用PCA算法来实现人脸特征提取，然后通过计算欧式距离来判别待识别测试人脸，本个系统框架图如下：图：人脸识别系统框架图整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。
二、算法介绍基于PCA算法的人脸特征提取2.1PCA的基本原理PCA中文全称主成分分析法（PrincipalComponen

基于子空间的旋转不变算法ESPRIT，可估计输入信号的到达角、离开角

MUSIC算法应用于DOA估计的超分辨算法多重信号旋转子空间不变算法波达方向估计最经典的算法

基于信号子空间的语音增强算法研究与实现语音增强分享

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。