TSVM算法的完整代码，对于TSVM模型想要尝试一下的，可以下载。

针对训练集中出现未知网络应用样本的识别问题，提出一种基于改进的直推式支持向量机的未知网络应用识别算法，引入增类损失函数刻画在训练过程中新增的未知应用样本的损失代价，建立TSVM的优化问题并推导其求解过程，使得构造的分类模型能够实现对未知类别样本的识别。
通过实际网络数据集进行仿真分析，结果表明所提出的算法在识别未知网络应用的可行性和有效性方面均有良好表现。

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。