MNIST数据集，MNIST训练样本，MNIST测试样本，txt格式

在利用Adaboost算法识别物体之前，需要用ObjectMarker标定正样本进行正样本数据的采集。
早先别人上传的ObjectMarker不可用，我作了些修改上传，希望对大家有帮助。
运行前把正样本图片放在rawdata文件夹下，运行时按空格标定正样本区域，按回车继续下一张图。

本文基于传统的LPC倒谱特征和KC复杂性特征建立了一个说话人确认系统，采用了YOHOspeakerverifiea:ion数据库，Enroll阶段:采用238说话人4个session每个Sessi。
n有10个语音样本数据，Verify阶段:采用138说话人10个Session每个session有4个语音样本数据，训练模板和测试该说话人确认系统，取得了较好的说话人确认效果。

代码分为read_can_use.m和main_can_ues.m先运行read_can_use.m读取图片的像素值，使用奇异值分解的方法得到对应的特征。
程序预设了只读取前5个人的人脸图片，可以自己改成最多15个人。
然后运行main_can_use.m，程序会输出112323，每个数字代表一张图片最有可能的识别类别（就是人的编号）。
对每个人的11张图片，取前7张训练网络，后4张测试网络，取前5个人进行实验。
所以共有35个训练样本，20个测试样本。
比如输出的结果是111122123333…..，因为每4个数字是属于同一个人的，前四个都是1则都预测正确，第二组的4个数字2212中的那个1就是预测错误（本来是2预测成了1）。
由于参数的随机初始化，不保证每次的结果都相同。

属于CNAS实验室认可规范文件清单中类别之一-实验室基本认可准则，包含全部10个最新的标准文件CNAS-CL01~10,如·CNAS-CL012018检测和校准实验室能力认可准则；
CNAS-CL09：2019科研实验室认可准则；
CNAS-CL10：2020生物样本库质量和能力认可准则等等，同时这10个标准文件所等效或参考的ISO（包含国标）也上传，大家可以查询或在我的资源目录查找，如没有找到也可留言给我！关于CNAS实验室认可规范文件清单，请见：https://download.csdn.net/download/Johnho130/15350585

Matlab功率谱估计的详尽分析——绝对原创功率谱估计是信息学科中的研究热点,在过去的30多年里取得了飞速的发展。
现代谱估计主要是针对经典谱估计(周期图和自相关法)的分辨率低和方差性能不好的问题而提出的。
其内容极其丰富,涉及的学科和领域也相当广泛,按是否有参数大致可分为参数模型估计和非参数模型估计,前者有AR模型、MA模型、ARMA模型、PRONY指数模型等;后者有最小方差方法、多分量的MUSIC方法等。
ARMA谱估计叫做自回归移动平均谱估计,它是一种模型化方法。
由于具有广泛的代表性和实用性,ARMA谱估计在近十几年是现代谱估计中最活跃和最重要的研究方向之一。
二：AR参数估计及其SVD—TLS算法。
谱分析方法要求ARMA模型的阶数和参数以及噪声的方差已知.然而这类要求在实际中是不可能提供的,即除了一组样本值x(1),x(2),…,x(T)以供利用(有时会有一定的先验知识)外,再没有其它可用的数据.因此必须估计有关的阶数和参数,以便获得谱密度的估计.在ARMA定阶和参数之估计中,近年来提出了一些新算法，如本文介绍的SVD—TLS算法便是其中之一。
三：实验结果分析和展望1，样本数多少对估计误差的影响。
（A=[1,0.8,-0.68,-0.46]）图1上部分为N=1000；
下部分为取相同数据的前N=50个数据产生的结果。
图1N数不同：子图一N=1000,子图二N=200，子图三N=50由图可知，样本数在的多少，在对功率谱估计的效果上有巨大的作用，特别在功率谱密度函数变化剧烈的地方，必须有足够多的数据才能完整的还原原始功率谱密度函数。
2，阶数大小对估计误差的影响。
A=[1,-0.9,0.76]A=[1,-0.9,0.76,-0.776]图二阶数为二阶和三阶功率密度函数图A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7,-0.74]图三阶数为三阶和四阶功率密度函数图如图所示，阶数相差不是很大时，并不能对结果产生较大的影响。
但是阶数太低，如图二中二阶反而不能很好的估计出原始值。
3，样本点分布对估计误差对于相同的A=[1,-0.9,0.86,-0.96,0.7]；
样本的不同，在估计时的误差是不可避免的。
因此，我们在取得样本时，应该尽可能的减少不必要的误差。
图四：不同的样本得到不同的估计值4，奇异值的阈值判定范围不同对结果的影响。
上图是取奇异值的阈值大于等于0.02，而下图是取阈值大于等于0.06，显然在同种数据下，阈值的选取和最终结果有密切关系。
由于系数矩阵和其真实值的逼近的精确度取决于被置零的那些奇异值的平方和。
所以选取太小，导致阶数增大，选取太大会淘汰掉真实的系数。
根据经验值，一般取0.05左右为最佳。

K近邻法分类待测样本点，模式识别实验内容之一，用MATLAB生成随机样本点作为样本集，用样本集将考试集分类。

车辆各个角度图片样本,可直接拿来训练分类器,。
全部为正样本，归一化到33*33大小，总共大于4302张。

该软件是用于样本量计算的优良工具，界面简洁，容易操作

#SampleTest这只是一个插件的粗略测试样本

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。