课程作业，是对中文文本的获取、删除特殊符号、删除停用词、分词、最后计算文本之间的相似度、降维、Kmeans聚类以及可是化等
2024/9/25 1:35:57
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倒立摆系统是检验算法的典型实验平台，因为倒立摆系统的高阶、不稳定性、强耦合等特征，使得该系统对研究控制器的鲁棒性等方面具有明显的优势，不仅如此，倒立摆系统与火箭发射、机器人行走等实际系统的姿态调整问题有着极大的相似度，因此，目前倒立摆系统成为了许多专家重视的研究对象，且研究成果不仅具有重要的理论价值而且对于实际系统也有着相当重要的现实意义。
本文主要针对倒立摆的模糊控制器设计进行研究，其主要内容如下：1.对倒立摆系统进行数学建模，推导出了动态数学模型和空间状态方程；
2.对倒立摆模型进行模糊控制器设计，在设计过程中主要利用倒立摆的摆角角度与小车的位置来控制小车的推力，从而不仅有效地控制了倒立摆的摆角问题，而且能够使得小车最终停在期望的位置；
3.在MATLAB/simulink的仿真环境下，进行仿真实验，证明了模糊控制方法的有效性。
本文主要针对倒立摆的模糊控制器设计进行研究，其主要内容如下：1.对倒立摆系统进行数学建模，推导出了动态数学模型和空间状态方程；
2.对倒立摆模型进行模糊控制器设计，在设计过程中主要利用倒立摆的摆角角度与小车的位置来控制小车的推力，从而不仅有效地控制了倒立摆的摆角问题，而且能够使得小车最终停在期望的位置；
3.在MATLAB/simulink的仿真环境下，进行仿真实验，证明了模糊控制方法的有效性。
2024/9/24 6:30:41
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星际空间StarSpace是一种通用的神经模型，用于有效学习实体嵌入以解决各种问题：学习单词，句子或文档级别的嵌入。
信息检索：对实体/文档或对象集的排名，例如对Web文档的排名。
文本分类或任何其他标记任务。
度量/相似度学习，例如学习句子或文档相似度。
基于内容或基于协作过滤的推荐，例如推荐音乐或视频。
嵌入图，例如多关系图，例如Freebase。
图像分类，排名或检索（例如，通过使用现有的ResNet功能）。
在一般情况下，它学会将不同类型的对象表示为一个通用的矢量嵌入空间，因此，名称中的星形（'*'，通配符）和空间会相互比较。
在给定查询实体/文档或对象的情况下，它学习对一组实体/文档或对象进行排名，该查询不一定与该集中的项目具有相同的类型。
有关其工作原理的更多详细信息，请参见。
消息StarSpace在Python中可用：请查看“部分以获取详细信息。
信息检索：对实体/文档或对象集的排名，例如对Web文档的排名。
文本分类或任何其他标记任务。
度量/相似度学习，例如学习句子或文档相似度。
基于内容或基于协作过滤的推荐，例如推荐音乐或视频。
嵌入图，例如多关系图，例如Freebase。
图像分类，排名或检索（例如，通过使用现有的ResNet功能）。
在一般情况下，它学会将不同类型的对象表示为一个通用的矢量嵌入空间，因此，名称中的星形（'*'，通配符）和空间会相互比较。
在给定查询实体/文档或对象的情况下，它学习对一组实体/文档或对象进行排名，该查询不一定与该集中的项目具有相同的类型。
有关其工作原理的更多详细信息，请参见。
消息StarSpace在Python中可用：请查看“部分以获取详细信息。
2024/9/1 13:34:34
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利用不同样本选择方法进行变化检测实验的结果的好坏是通过与对应的精标准图像——GroundTruth进行相似度衡量而得到的。
总体分类精度OA（OverallAccuracy）是指正确分类的像素点数与总的像素点数的比值，是一种常用的衡量变化检测结果的指标，Kappa系数是一种能更加精确衡量分类准确度的参数，能较好的反映出两者的一致性，
总体分类精度OA（OverallAccuracy）是指正确分类的像素点数与总的像素点数的比值，是一种常用的衡量变化检测结果的指标，Kappa系数是一种能更加精确衡量分类准确度的参数，能较好的反映出两者的一致性，
2024/8/23 12:16:26
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这是一个基于C#的反作弊系统，基于VSM空间向量模型，能对doc和txt文件进行相似度的检测，在VS2005和SQLServer2005上实现
2024/8/10 16:32:07
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基于物品的协同过滤算法实现图书推荐系统。
在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；
相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。
本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐系统。
本文首先介绍了推荐系统的发展历史，及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较，然后以基于物品的协同过滤算法为基础，详细介绍图书推荐系统的构建。
在该系统中，主要功能分为用户功能和图书推荐功能。
用户功能包括用户账号的登录与注册，书籍查询，书籍评分。
图书推荐功能利用基于物品的协同过滤算法，先计算各个书籍之间的相似度，再根据物品相似度和用户的行为数据计算用户对各个书籍的兴趣度，从而得出推荐结果。
在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；
相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。
本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐系统。
本文首先介绍了推荐系统的发展历史，及目前常用的几种推荐算法的介绍与比较，然后以基于物品的协同过滤算法为基础，详细介绍图书推荐系统的构建。
在该系统中，主要功能分为用户功能和图书推荐功能。
用户功能包括用户账号的登录与注册，书籍查询，书籍评分。
图书推荐功能利用基于物品的协同过滤算法，先计算各个书籍之间的相似度，再根据物品相似度和用户的行为数据计算用户对各个书籍的兴趣度，从而得出推荐结果。
2024/7/24 17:27:45
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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。
2024-04-09 15:03
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