主要包含了书中各个源代码所需的angel.h、vec.h、mat.h等头文件。

将tdmsw文件转为mat格式，从而实现tdms文件的读取

.mat格式的yale数据方便您用Matlab进行操作，大小为100x100x165，照片大小为100*100，照片有165张

用于在LabVIEW中读写MATLAB二进制文件（又名MAT文件）的库。
当前特别适用于版本7MAT文件格式。
用纯G语言编写（LabVIEW源码）。

用PCA法进行烟雾检测。
输入的图像为两张，然后训练SVM，最后检测出第二张图像是否有烟雾。
该方法由Dr.RaulRojas.实现，内附论文和数据mat。
Matlab源代码。
注意图像长宽像素必须是16的倍数。

很方便的matlab代码，高效图片转mat文件

常见的UCI数据集，均为mat格式版，可直接在matlab使用

两级倒立摆仿真模型的GUI控制界面-TheGUIofdoubleinvertedpendulumsimulationsystem.rar  这是我近几天做的一个GUI界面，用于controlthesimulationmodelofthedoubleinvertedpendulumsystem.里面有我的基于GA寻优后的LQR控制的两级倒立摆仿真模型（不包括ga寻优的m文件），以及SimulateGUIhanhan.m和SimulateGUIhanhan.fig文件。
不知道做类似gui的同学们有没这样的问题：就是在gui对应的m文件中（我有guide创建的gui）如果使用sim函数进行模型的仿真，即使你在scope模块中设定将array形式的输出savetoworkspace，或者利用时钟和输出端子，再或者利用toworkspace，输出参数都保存不到工作空间。
为了解决这个问题，我问过math老师，最后采用:toflie的形式将.mat文件保存，然后在程序中download一下就ok了呵呵！  现在我将我近期做的这个小东西拿来给大家分享一下呵呵！    我不怎会传图片就一同放在附件里了呵呵！fig.jpgmdl.jpg

Houston 2013数据集是一个结合了高光谱成像（HSI）与激光雷达（LiDAR）技术的数据集，主要用于遥感与地理信息系统研究领域。
该数据集针对地理信息的精确分析，包含了丰富的空间维度信息和光谱维度信息，使得它在地表覆盖分类、城市环境监测、农业遥感等多个领域具有重要的研究价值。


具体来说，高光谱成像技术能够在连续的光谱波段范围内获取地物的光谱信息，HSI数据集因而包含了成千上万的光谱波段，能够反映出地物在不同波长下的反射特性。
这些信息对于识别和分类不同的地物类型，如植被、水体、人造地物等具有重要意义。


另一方面，激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量反射回来的信号来获得地表的高精度三维结构信息。
LiDAR数据集通常包括地物的高度信息、形状细节以及地表粗糙度等特征，这些信息对于地形分析、建筑物建模以及树木高度测量等方面至关重要。


Houston 2013数据集将HSI与LiDAR数据集分别划分为测试集和训练集，这样的划分可以用于开发和评估地表分类和遥感影像解译算法。
在遥感影像解译中，测试集用于验证算法的准确性，而训练集则用于训练分类器或机器学习模型，使得模型能够学习如何区分不同的地物类别。


该数据集的文件名称列表揭示了数据集的结构，其中HSI_TeSet.mat和HSI_TrSet.mat分别代表了高光谱成像数据集的测试集和训练集，LiDAR_TeSet.mat和LiDAR_TrSet.mat分别代表了激光雷达数据集的测试集和训练集。
TeLabel.mat和TrLabel.mat则可能包含了对应测试集和训练集的标签信息，即每一块地物的具体类别标签。


在处理这些数据集时，研究者需要熟悉遥感影像分析的常用工具和方法，例如使用ENVI、ArcGIS、ERDAS Imagine等软件对HSI数据进行预处理和分析，以及使用Terrascan、LIDAR360等软件对LiDAR数据进行点云处理。
除此之外，深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN）在处理HSI数据中也显示出强大的能力，它可以自动提取和学习光谱特征，对于提高分类精度具有显著效果。


Houston 2013数据集通过提供两种不同的遥感技术所获得的综合数据集，为遥感领域的研究者提供了一个宝贵的实验平台，使得他们可以在此基础上开发和测试新的地表分类算法和模型，进而推动遥感技术在环境监测与分析中的应用与发展。

AR人脸数据库的JPG和MAT格式，可以用作人脸识别。

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。