Scratch求最大公约数.sb2

压缩感知的基础阶论文，对初学者应该很有用处，共有两篇综述论文和一个ppt。

MATLAB高阶谱分析信号处理工具箱大家支持一下！

用LED组成的红色箭头显示电梯运动方向，数码管动态显示楼层数的变化，两个电梯自动选择最近功能。

自抗扰控制C语言实现，直接可用

由于MATLAB本身自带的相关函数在扩频通信中并不适合，性能欠佳。本程序是我自己编写的求自相关或互相关的MATLAB函数。可直接调用该函数。已通过验证。

C语言-遗传算法的排课源码，遗传算法、使用c语言开发，源码

基于J2EE的网络物流系统毕业设计，用java语言书写，tomcat+数据库+js+java,包含源码以及论文

系统业务流程分析：1、招生管理员发布招考信息2、考生自行注册账号、在线填写报名信息、上传电子照片并打印报名表3、考生到招考单位现场确认报考信息并缴纳报名费4、教务管理员为缴费学生分配准考证号并安排考场5、考生在线打印准考证并按时参加考试6、招生管理员将阅卷成绩录入系统7、招生管理员确定录取分数线8、考生在线查询考试成绩及录取情况系统功能介绍：1）考生用户注册功能、登录系统、查看登录历史、修改密码、退出系统、查看报考须知、在线报名、上传照片、报名表打印、准考证打印、成绩与录取查询管理员用户（包括系统管理员、招生管理员和教务管理员）的共有功能:登录系统、当前系统状态、查看

大家好，我是Mac Jiang,今天和搭建分享的是台湾大学机器学习基石（Machine Learning Foundations）的个人笔记。个人觉得这门课是一门非常好的机器学习入门课程，值得初学者学习！这份笔记是本人一笔一划手写，扫描后上传了，也算是一个月的心血，希望我的工作能够给大家带来一些学习上的帮助。Week 1: The leaming ProblemDateP1. What is Machine Learning?m:画过观架( observation)款悍技能〔)cb→圆>skdem0过数(d枝能(s)t→DML→5m Prove:增进某种表现 Performance measurePer fornoMeasureML: an alternative rute to butt aomplacoded systems- When human connot prinn the system manually (navigating on Mars)-When human nnot define the solution esaily(speech/vgual recgnition)-When needing raBid deasions that huniang cannot do (high freguency trading?When neeling to be user-orrented in a massive sale(Consumer-targetd mopketig)dataim proved①有在其些日术Pattern RcRRMLerformance机购在完不知邮们度珠meusure的隐藏规剧料灿2.Appliaation of Machine learniO food: data Twitter data Wordsspill tell food Poisoning Cike lines of resturant properlye clothig. data: scale fiqures +client surveysskill: give good fashion recommendation to Clients3 Hosing, data, characteristic of buidings and their energy loadkill:predict energy lad of other buiding closely9 Trans potation: data: Some traffic sign images and meaningsShill= recognize troffic Sions acuratelyO Education: data. Studerts, records onizes ona math tutoring systemskilL: Predict whether a stdert can give a Comet answer to anther question⑥ ntertainment:da: ho w many users have hated some movies象社解料系子荐你统stiu Predict how a user Would rate an uNatPagc3. Com Ponent of Machine lemn输入:x∈x出:y∈Y睛数(9Mrtm)tf:y→丫〔想下的)抛规律台道数据如 raining examples:D=,,()…(xmhyes分sk:9x→y〔学到的程制的孤)辆一M→9Algur+nH( hy Pothesis Set)色色妇的成坏的Pt8,9∈H,从种中最的即9Leaming model= A and He hypothesis set4.Machine learning and other FiMachine (earring, B do值到约练于B数于的设3CMLatMn鸡:eg如 to find property that15e西不哦啥CDM)若立越西的为9R西事无大大区刷若栖与9关,PM可帮助MLArdt9g让电座有很瞰明的表视(下开)CA工)机学展现A工铝能的方法statistics(计利用瓷料爆到推龙,从数学角出发纯计晨钯机罟孑的方法第2讲: Learn to Answera人阳0 n Hypothesis set(假设集)Xxx)「y=(,许答 Wii threshold飞岁=+,讲卷Wx∠thr

【实例简介】三维空间下的球轨迹kalman跟踪，三种方法分别实现，具体请参考https://blog.csdn.net/cuixing001/article/details/84203398