使用MATLAB实现了统计学习方法隐马尔可夫模型前向后向算法，并针对课后习题1进行了实例验证，感兴趣的同学可以一起交流。

李航《统计学习方法》中关于感知机分类算法的原理及实现。

支持向量机完整的理论证明，借鉴李航的统计学习方法，吴恩达的斯坦福公开课教程，机器学习实战及代码，编程文档欢迎讨论，共同进步。

清华大学的袁春老师制作的《统计学习方法》的课件，我对所有ppt进行了合并，很方便集体打印。

第一章统计学习方法概论第二章感知机第三章k近邻法第四章朴素贝叶斯法第五章决策树-2016-ID3CART第六章Logistic回归第七章支持向量机第八章提升方法第九章EM算法及其推广第十章隐马尔科夫模型第十一章条件随机场第十二章统计学习方法总结

本文针对视频监控中的车辆检测跟踪问题，具体研究了在昼间车流密度较高情况下以及在夜间车辆的检测与跟踪算法。
首先针对昼间车流密度高的特点将类Haar+Adaboost分类器的统计学习方法用于昼间车辆检测，并在检测后进行一定后处理去除虚警。
实验结果表明，在车流密度较高的情况下仍能快速地检测出车辆，明显优于运动目标检测的效果！在正文中讲吧，佛楼米！

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。