J1939英文原版+中文版，共22份文档

Introduction to Robotics - Mechanics and Control，John J.Craig第三版，很好的机器人方面的教材。好像比第二版多了很多东东，加了matlab习题。

云模型的软件实现与其实现的源代码，云模型是为了解决定性描述语言与定量的数学之间装换的一种数学模型。

BEATEM：中科院2B教授白登海请人编的瞬变电磁软件

【实例简介】《追踪Linux TCP/IP代码运行·基于2.6内核》以应用程序为线索，详细描述了数据包在协议栈的分段、重组、发送、接收过程，同时分析了路由的初始化和设置过程，主要包括socket应用程序、TCP/IP协议、路由、通知链、邻居子系统等内容。全书涵盖了协议栈的全部知识点，对于广大的读者来说这是一本极其难得的技术资料。同时，书中论述了网络设备的工作原理，解释了RTL8169和嵌入式CS8900、DM9000网卡设备的核心过程。 　　《追踪Linux TCP/IP代码运行·基于2.6内核》可作为3G网络开发人员、嵌入式通信产品开发人员、网络应用开发人员、网络管理人员及网络爱好者、从事网络方向的本科生、研究生的参考书。

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。C++实现代码，自定义扫描半径(eps)、最小包含点数(minPts)、维度。

C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通C语言课件_ppt-黄维通

基于 Mat lab Simulink 异 步 电 机 矢 量 控 制 系 统 仿 真(文档及仿真模型)基于 Mat lab Simulink 异 步 电 机 矢 量 控 制 系 统 仿 真(文档及仿真模型)

基于MATLAB的语音信号时域特征分析，给出了比较详细的过程和相应的MATLAB程序。

ID3算法是决策树的鼻祖，最早于1986年由Quinlan提出，全称是Iterative Dichotomiser 3 [1]。在这篇课程报告中，我将对经典的ID3做出三次改进：1.把 info gain 改进为 gain ratio；2. 把简单投票的过程改进为朴素贝叶斯的方法；3. 将许多颗ID3决策树打造成随机森林。本人将在Weka平台进行二次开发，并且用Weka-Experiment做大量实验，和其它著名的算法进行比较，最后做出综述。项目的源代码开源在本人的GitHub主页上。未来工作有以下几点:是那么容易就可以随机出来的1.在 Improvement Two中,3树的生长的深度限3.可以把这三种改进方法糅合在一起,看看三种制在多少,可以进行进一步的研究改进组合在一起,能不能产生性能更加的算法2.在 Improvement Three中,本人费劲心思写出来4.上述所有方法都是基于属性为 nominal的数据的“随机森林”,正确率反而比D3更差。虽然集,可以进一步研究属性为 numerical,甚至是很使我伤心,但是我在写代码、调试代码、还有两者混合的数据集。思考的过程中有了不少长进。看来随机森林不L己ta3et(1 caitao.I(2) caita (3 caita (4 caita (5) trees (6)treesca置,色va1 eatlon(100)B9.19|81.36*92.85V78.日9*94.43W93.40Vweather. symbolic100)79.00|56.507s.0079.57.506,50{v!/*)|(0/1/1)(1/1/0(011/1)(1/1/0)(1/1/0Re1)caia。,工3"-26936786470963225612) CaILE。 gainRatio.工D311-2693678647096322561(3 caitao naiveBayes. ID3-26936786470963225614)cata0 andomforest,ID31-2593678647096322561{5) trees. NBTree"-47160057070582560866) trees. Randomforest"-10-4-51- depth101-2260823972777004705图-7: Weka-experiment实验结果。总共6个算法,2个数据集。6个算法中(1是原始的1D3算法,后面(2)-(4)是本人的改进算法,(5)和(6)是Weka平台自带的算法。GitHub较风趣;另一方面,蒋老师在我上机实习的过程过,本次模式识别上机实刁的代码,全部公开在本人的回答了我不少疑惑,虽然这些疑惑对于蔣老师而言GitHub主页上面,ur地址如下:可能十分幼稚,但是依然完整解决了我的问题。1. Improvement one:https://github.com/caitaozhan/id3improvements/treREFERENCES/gain ratio2. Improvement TwoJhttps://en.wikipedia.org/wiki/id3algorithmhttps://github.com/caitaozhan/id3_improvements/tre[2]决策树,蒋良孝的PPTChapter2-8e/naive bayes[3] Data Mining Practica/ Machine Learning Tools and3. Improvement threTechniques--Chapter4.3https://github.com/caitaozhan/id3improvements/tre[4贝叶斯分类,将良孝的PPTChapter3-15e/random forest[5]http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/car+evaluation[6]https://en.wikipediaorg/wiki/random_subspace_methodAcknowledgements感谢蒋良孝老师对于我的指导。一方面,蒋老师上课讲解十分到位,关键部位一点就通了,不仅如此还比

利用TDN86/88实验系统模拟交通信号灯的实时控制和管理，具体要求： 1、先是车绿灯亮，人行道红灯亮10秒钟； 2、红绿灯切换前开始闪烁，每秒闪烁一次，持续6秒钟； 3、红绿灯切换,车红灯亮，人行道绿灯亮10秒钟； 4、红绿灯切换前开始闪烁，每秒闪烁一次，持续6秒钟； 5、如此循环重复；文档+程序！！！