DSPTMS320C6678图像处理二维FFT代码，输入一维数据，对其进行二维FFT变换，基于DSPTMS320C6678。
2025/3/16 7:44:44
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姚琦伟、范剑青编写的《非线性时间序列——建模、预报及应用》不仅对这些技术在时间序列状态空间、频域和时域等方面的应用给出了详细的介绍，同时，为了体现参数和非参数方法在时间序列分析中的整合性，还系统地阐述了一些主要参数非线性时间序列模型(比如ARCH/GARCH模型和门限模型等)的近期研究成果。
此外，书中还包含了一个对线性ARMA模型的简洁介绍，为了说明如何运用非参数技术来揭示高维数据的局部结构，《非线性时间序列》借助了很多源于实际问题的具体数据，并注重在这些例子的分析中体现部分的分析技巧和工具。
阅读《非线性时间序列——建模、预报及应用》只需要具备基础的概率论和统计学知识。
《非线性时间序列——建模、预报及应用》适用于统汁专业的研究生、面向应用的时间序列分析人员以及该领域的各类研究人员。
此外，《非线性时间序列——建模、预报及应用》也对从事统计学的其他分支以及经济计量学、实证金融学、总体生物和生态学的研究人员有参考价值。
此外，书中还包含了一个对线性ARMA模型的简洁介绍，为了说明如何运用非参数技术来揭示高维数据的局部结构，《非线性时间序列》借助了很多源于实际问题的具体数据，并注重在这些例子的分析中体现部分的分析技巧和工具。
阅读《非线性时间序列——建模、预报及应用》只需要具备基础的概率论和统计学知识。
《非线性时间序列——建模、预报及应用》适用于统汁专业的研究生、面向应用的时间序列分析人员以及该领域的各类研究人员。
此外，《非线性时间序列——建模、预报及应用》也对从事统计学的其他分支以及经济计量学、实证金融学、总体生物和生态学的研究人员有参考价值。
2025/2/2 4:42:36
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基于ICP算法的点云匹配的matlab实现。
利用已知的三维点云数据用直接法进行匹配，计算不同帧之间的R、T矩阵。
过程分为三维数据读取、三维数据去噪、点云降采样、ICP匹配。
利用已知的三维点云数据用直接法进行匹配，计算不同帧之间的R、T矩阵。
过程分为三维数据读取、三维数据去噪、点云降采样、ICP匹配。
2024/10/28 18:47:11
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该资源主要参考我的博客：[python]Kmeans文本聚类算法+PAC降维+Matplotlib显示聚类图像http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50545937包括输入文档txt，共1000行数据，每行都是分词完的文本。
本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；
2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；
3.使用PAC进行降维处理，每行文本表示成两维数据；
4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。
免费资源，希望对你有所帮助~ByEastmount
本文主要讲述以下几点：1.通过scikit-learn计算文本内容的tfidf并构造N*M矩阵(N个文档M个特征词)；
2.调用scikit-learn中的K-means进行文本聚类；
3.使用PAC进行降维处理，每行文本表示成两维数据；
4.最后调用Matplotlib显示聚类效果图。
免费资源，希望对你有所帮助~ByEastmount
2024/10/5 19:41:34
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这里面是机器学习里面聚类所需的数据集，分为人工的二维数据集，如月牙形，双螺旋型等，和UCI真实数据集，是我搜集好久才弄出来的，有一些二维数据集是自己生成的，提供给大家做算法实验。
2024/8/26 7:51:22
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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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