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

基于MATLAB的主成分分析，对主成分进行降维处理，分析出PCA1,PCA2,PCA3主成分。

GJB548B-2005微电子器件试验方法和程序.pdfGJB1909A-2009装备可靠性维修性保障性要求论证.pdfGJB5000A-2008军用软件研制能力成熟度模型.pdfGJB／Z35-93元器件降额准则.pdf（高清正版）GJB8354-2015.pdfGJB438B-2009军用软件开发文档通用要求.pdfGJB451A-2005可靠性维修性保障性术语.pdfGJB150.16A-2009军用装备实验室环境试验方法第16部分：振动试验.pdfGBT2298-2010机械振动、冲击与状态监测词汇.pdfGJB1364-1992装备费用-效能分析.pdfGJB360B-2009电子及电气元件试验方法.pdfGJBZ1391-2006故障模式、影响及危害性分析指南.pdfGJB1032-90电子产品环境应力筛选方法.pdfGJBZ768A-1998故障树分析指南.pdfGBT19000-2016质量体系基础和术语.PDFGBT2422-2012环境试验试验方法编写导则术语和定义.pdfGJB150.18A-2009军用装备实验室环境试验方法第18部分：冲击试验.pdfGJB5234-2004军用软件验证和确认.pdfGJB450A-2004装备可靠性通用要求.pdfGJB368B-2009装备维修性工作通用要求.pdfGJB2786A-2009军用软件开发通用要求.pdfGJB179A-1996计数抽样检验程序及表(2).pdfGJB3677A-2006装备检验验收程序.pdfGJB1371-1992装备保障性分析.pdfGJB179A-1996计数抽样检验程序及表.pdfGJB3206A-2010技术状态管理.pdfGJB1362A-2007军工产品定型程序和要求.pdfGJB152A-1997军用设备和分系统电磁发射和敏感度测量.PDFGJBZ9000A-2001质量管理体系标准-基础和术语.pdfGJB2547-1995装配测试性大纲.pdfGJB／Z9000A-2001质量管理体系标准.pdfGJB／Z16-1991军工产品质量管理要求与评定导则.pdfGJB6600.1-2008.pdfGJB150.1-86《军用设备环境试验方法_总则》.pdfGJB900-1990系统安全性通用大纲.pdfGJB4239-2001装备环境工程通用要求.pdfGJB1488-1992军用内燃机电站通用试验方法.pdfGJB4050-2000武器装备维修器材保障通用要求.pdfGJB1686A-2005装备质量信息管理通用要求.pdfGJB908A-2008首件鉴定.pdfGJB9001A－2001质量管理体系要求.PDFGJB3872-1999装备综合保障通用要.pdfGJB2366A-2007试制过程的质量控制.pdfGJBZ127A-2006装备质量管理统计方法应用指南.pdfGJB9001B-2009质量管理体系要求.pdfmini2440之U-boot移植详细手册-20100419@www.bigDataBugs.com.pdfGJB_1406A-2005新版国军标_产品质量保证大纲_要求.pdfGJB747-1989_舰船电气设备外壳基本技术要求.PDFGJB151A军用设备和分系统电磁发射和敏感度要求.PDFGJB1442A-2006检验工作要求.pdfGJBZ114-1998新产品标准化大纲编制指南.pdfGJB150.15A-2009军用装备实验室环境试验方法第15部分：加速度试验.pdfGJB5713-2006装备承制单位资格审查要求.DOCGJB150.1A-2009军用装备实验室环境试验方法第１部分：通用要求.pdfGJB571A-2005不合格品管理.pdfGJB150.3A-2009军用装备实验室环境试验方法第3部分：高温试验(2).pdfGJB5296-2004指挥自动化系统指标体系.pdfGJB3206-1998技术状态管理.pdfGJB1407-1992可靠性增长试验.pdfGJB150.9A-2009军用装备实验室环境试验方法第9部分：湿热试验.pdfGJBZ4-1988质量成本管理指南.pdfGJB1712-1993军工产品承制单位质量保证体系认证的审核.pdfGJB1310A-2004设计评审(2).pdf

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

用于计算振动信号频域的幅值谱，程序中可以选择不同的降噪方式

java图像处理方法：灰度化，二值化，降噪，切割，裁剪，找相似等.zip

MSSQLserver数据库降版本数据库迁移数据库转换，我用它实现了2008R2降版本到2005版，比使用导入导出设置等，要省更多的事情。
结构也会同步修改

可以降一个有畸变的相机照片矫正为正常的无畸变的图像

本matlab工具箱包含目前大多数的降维技术，包括PCA，LDA，MDS，ProbPCA，Isomap，LLE，Laplacian，KernelPCA，KernelLDA，CCA，MCML，LPP。

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。