内容概要：本文详细介绍了一个使用Python实现支持向量机（SVM）进行二分类预测的项目实例。首先介绍了SVM的基本原理及其在二分类问题中的优势，然后逐步讲解了从数据预处理、模型构建、超参数调优到模型评估的具体步骤。文中提供了完整的代码示例，涵盖数据归一化、SVM模型训练、网格搜索调参以及分类报告生成等内容。最后讨论了SVM在金融风控、医疗诊断、垃圾邮件过滤等多个领域的应用前景。 适合人群：具备一定机器学习基础的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①理解SVM算法的工作机制及其在二分类问题中的应用；②掌握使用scikit-learn库进行SVM建模的方法；③学会处理数据预处理、超参数调优和模型评估等关键步骤。 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还附带了丰富的实战案例和代码片段，有助于读者快速上手并应用于实际项目中。

### 数据库ER图的图形示例及画法 #### 一、ER图的基本概念 ER图，即实体-联系图（Entity Relationship Diagram），是一种用于描述数据模型中实体间关系的图表形式。它能够帮助设计者直观地理解系统中的实体、实体间的属性以及实体之间的关系，从而更有效地进行数据库设计。 #### 二、ER图的主要组成部分 ##### 1. 实体（Entity） - **定义**：实体是现实世界中存在的具体事物或者抽象的概念，如“用户”、“产品”、“订单”等。 - **表示**：在ER图中，实体通常使用矩形来表示，并在矩形内写上实体的名称。 - **举例**：假设我们正在设计一个电子商务系统的数据库，那么实体可能包括“用户”、“商品”、“订单”等。 ##### 2. 属性（Attribute） - **定义**：属性是对实体特征的具体描述，如用户的“姓名”、“年龄”等。 - **表示**：在ER图中，属性通常使用椭圆形来表示，并放置在相应的实体框内。 - **举例**：“用户”实体可能拥有的属性包括“ID”、“姓名”、“年龄”、“电话号码”等。 ##### 3. 联系（Relationship） - **定义**：联系指的是实体之间的关联方式，如“用户”与“订单”之间的“创建”关系。 - **表示**：在ER图中，联系通常使用菱形来表示，并通过直线将相关联的实体连接起来。 - **举例**：“用户”实体与“订单”实体之间的联系可以是“创建”，表示一个用户可以创建多个订单，而一个订单只能由一个用户创建。 #### 三、ER图的关联关系类型 ##### 1. 一对一关系（1:1） - **定义**：当实体集A中的每个实体最多只与实体集B中的一个实体有关联，反之亦然时，称为一对一关系。 - **表示**：在ER图中，表示一对一关系的连线会在两端标上数字“1”。 ##### 2. 一对多关系（1:N） - **定义**：当实体集A中的每个实体可以与实体集B中的多个实体有关联，而实体集B中的每个实体最多只与实体集A中的一个实体有关联时，称为一对多关系。 - **表示**：在ER图中，表示一对多关系的连线会在多的一端标上数字“N”，少的一端标上数字“1”。 ##### 3. 多对多关系（M:N） - **定义**：当实体集A中的每个实体可以与实体集B中的多个实体有关联，同时实体集B中的每个实体也可以与实体集A中的多个实体有关联时，称为多对多关系。 - **表示**：在ER图中，表示多对多关系的连线会在两端标上数字“M”或“N”。 #### 四、绘制ER图的步骤 ##### 1. 确定实体 - 首先明确数据库设计中涉及的所有实体。 - 为每个实体命名，并确定其具有的属性。 ##### 2. 确定关系 - 明确实体之间的关联方式，比如“用户”与“订单”之间可能存在什么样的关系。 - 根据实际情况确定关系的类型（一对一、一对多或多元关系）。 ##### 3. 绘制ER图 - 使用矩形表示实体，菱形表示联系，椭圆形表示属性。 - 将实体之间的联系用直线连接起来，并在直线上标注关系的类型。 - 在实体框内列出所有属性，在关系线上标明关系类型。 #### 五、示例 假设我们要为一个简单的图书馆管理系统设计数据库： - **实体**：“读者”、“图书”、“借阅记录”。 - **属性**：“读者”实体可能包括“读者ID”、“姓名”、“联系方式”等；“图书”实体可能包括“书号”、“书名”、“作者”等。 - **联系**： - “读者”与“借阅记录”之间是一对多关系（一位读者可以有多条借阅记录）； - “图书”与“借阅记录”之间也是一对多关系（一本书可以被多名读者借阅）； - “读者”与“图书”之间通过“借阅记录”形成间接的多对多关系。 通过以上介绍，我们可以看出ER图是数据库设计过程中非常重要的工具之一，它不仅能够帮助设计师清晰地理解系统需求，还能确保数据库结构设计的合理性和高效性。

app自动更新并安装代码示例

内容概要：本文档详细介绍了基于极限学习机（ELM）结合AdaBoost集成学习的时间序列预测项目实例，涵盖模型描述及示例代码。项目旨在通过结合ELM处理非线性问题的优势和AdaBoost的加权机制，提高时序预测的精度、泛化能力和计算效率。文档解决了时序数据复杂性、过拟合、计算复杂度、缺失数据处理和实时性要求等挑战，提出了高效的集成学习方法、自动加权机制、简便的训练过程、强大的泛化能力、适应性强的模型、可解释性增强和快速响应的实时预测能力等创新点。; 适合人群：从事机器学习、数据挖掘和时序数据分析的研究人员及工程师，特别是对集成学习方法和极限学习机有一定了解的从业者。; 使用场景及目标：①金融市场预测，如股票市场、外汇市场的趋势预测；②气象预测，如气温、降水量、风速等参数预测；③能源消耗预测，优化智能电网和能源管理系统的资源分配；④交通流量预测，确保道路畅通；⑤制造业生产调度，优化生产计划，提高生产效率。; 其他说明：文档提供了详细的Matlab代码示例，包括数据预处理、ELM模型训练、AdaBoost集成训练及预测结果可视化等步骤。通过这些代码，读者可以快速上手并应用于实际项目中。项目不仅提高了时序预测的精度和泛化能力，还在计算效率和实时性方面做出了优化，为相关领域的从业者提供了有力的支持。

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET（蒸散发）趋势，重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall（MK）检验，为评估长期趋势提供了稳健的框架，同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果： 1.ET趋势可视化：研究利用ET数据，通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验：应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现，标明ET变化的显著性，帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果：通过重分类处理，将区域根据ET变化的显著性进行分类，从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出：最终结果以栅格图和png图的形式呈现，支持各种应用，包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析，这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造： data文件夹：原始数据，支持分析的基础数据（MOD16A2H ET数据 宁夏部分）。 results文件夹：分析结果与可视化，展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py：主分析脚本，适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb：Jupyter Notebook，复现可视化地图。

TM1668与STM32F103C8结合的应用示例介绍： TM1668是一款专为LED显示设计的驱动芯片，具备良好的显示效果和稳定的性能，广泛应用于各种需要LED显示的电子设备中。而STM32F103C8是ST公司生产的一款基于ARM Cortex-M3内核的高性能微控制器，以其高性能、低成本、低功耗的特点在工业控制、医疗设备、消费电子等领域得到了广泛的应用。当这两个组件结合时，能够为开发者提供一个强大的硬件平台，以实现复杂的显示控制和数据处理功能。 在TM1668与STM32F103C8的结合应用中，STM32F103C8作为主控芯片，负责整个系统的控制逻辑，而TM1668则作为显示驱动，负责接收STM32F103C8传送的显示数据，并驱动LED显示。这种搭配方式在电子时钟、温湿度显示、智能家居控制面板等产品中尤为常见。 本次提供的示例已经上板验证，这意味着开发者可以直接使用该示例来构建自己的应用。示例中包含了TM1668的基本使用方法，例如初始化TM1668、设置显示参数、以及实现数据的发送和接收。开发者只需将示例代码加载到STM32F103C8上，即可看到LED显示的效果，并在此基础上进行修改和扩展，以满足自己的项目需求。 使用该示例的优势在于，开发者不需要从零开始编写代码，减少了开发时间和成本。此外，通过示例代码的学习，开发者可以快速掌握STM32F103C8与TM1668的交互方式，进一步深入理解两者的工作机制和编程方法。 在设计和实现过程中，开发者需要注意硬件连接的正确性，包括数据线、控制线的连接，以及电源和地线的安排。同时，软件上要确保程序能够正确初始化TM1668，并有效地将数据显示出来。由于STM32F103C8有着丰富的资源和库函数支持，开发者可以利用这些资源来简化开发流程，例如使用HAL库或LL库来操作GPIO和定时器等。 在后续的开发中，开发者可以根据实际需求调整显示的样式和内容，或者增加其他的功能，比如加入按键控制、传感器读取等，以实现更加丰富的人机交互体验。例如，通过连接温湿度传感器，可以实现一个温湿度显示面板；通过加入按键，可以实现对显示内容的切换和选择。 TM1668与STM32F103C8的结合为开发者提供了一个高效、稳定的开发平台，能够满足各种显示控制的需求，并且具有很好的扩展性和应用前景。

项目里包含一个访问tomcat 的https连接和访问普通url（www.google.com）的https连接 一定记得配置tomcat支持https 配置过程很容易 我的博客转载了方法 还有亲测jdk1.7 tomcat7.0可以

该资源包包含用于基于HSV颜色的保险丝分类的完整Halcon例程代码和示例图像文件，代码实现了保险丝分类的具体功能，图像文件可用于代码的调试和测试。用户可以直接加载提供的资源运行代码，通过HSV颜色空间分析实现保险丝的分类功能，验证算法效果，快速掌握HSV颜色分类的实现原理与应用方法。资源完整，包含代码与图像，可直接运行，无需额外配置，非常适合学习与开发相关应用。 在当今工业自动化领域中，对零部件的快速准确分类是提高生产效率的关键环节。保险丝作为电路中的基础元件，其分类工作尤为重要。本文所述的资源包即为此类应用提供了解决方案，利用HSV颜色空间作为分类依据，采用Halcon这一机器视觉软件进行编程实现。 HSV颜色空间是基于人眼对颜色的感知方式而定义的颜色模型，其中H代表色调（Hue），S代表饱和度（Saturation），V代表亮度（Value）。与常见的RGB颜色空间相比，HSV更贴近人类对颜色的直观感受，因此在色彩相关的图像处理中应用更为广泛。 Halcon作为一套专业的机器视觉开发软件，拥有强大的图像处理功能和算法库，适用于复杂的图像分析任务。在这个资源包中，Halcon例程代码通过调用其内置的图像处理函数，将保险丝图像从RGB颜色空间转换到HSV空间，并利用HSV颜色特征实现保险丝的自动分类。 资源包提供的例程代码名为"color_fuses.hdev"，是一份可以被Halcon软件直接打开和运行的脚本文件。该代码文件中包含了图像的读取、预处理、颜色空间转换、颜色区域分割、形态学操作、特征提取以及分类决策等关键步骤。开发者可以通过运行此代码，直观地观察到算法对不同颜色保险丝的分类效果，从而进行调试和参数优化。 此外，资源包还包括"技术资源分享.txt"文档，其中详细记录了例程代码的使用方法、代码段的解释以及可能遇到的问题和解决方案。这对于初学者而言，是一份宝贵的学习资料，能够帮助他们快速理解并掌握Halcon在保险丝分类中的应用。 "color"作为另一个文件列表中的条目，可能指的是资源包中包含的示例图像文件。这些图像文件可能包含了不同色调、饱和度和亮度的保险丝图像，用于验证代码的分类准确性。开发者可以使用这些图像对算法进行测试，确保算法能够在实际应用中准确识别和分类不同颜色的保险丝。 该资源包不仅提供了一套完整的Halcon分类例程代码，还包括示例图像和详细的技术文档，是学习和应用HSV颜色分类原理的宝贵资料。对于从事机器视觉、图像处理以及自动化检测的工程师或研究人员而言，这是一个难得的学习工具，能够有效地提升他们的工作效率和项目质量。

EmguCV是一个开源的计算机视觉库，它是OpenCV的.NET版本，支持C#、VB.NET、C++等多种编程语言。本示例集中展示了EmguCV在图像处理中的几个关键应用，包括灰度化、均衡化、二值化、Canny边缘检测以及图像的绘制和数字识别。 我们来看一下图片的灰度化处理。在彩色图像转换为灰度图像的过程中，EmguCV会根据红、绿、蓝三个通道的权重进行转换。这通常是图像处理的第一步，简化图像，便于后续处理。通过调用`Image.Convert()`方法，我们可以将彩色图像转换为灰度图像。 接着是图片的均衡化操作，这主要用于增强图像的对比度。图像可能由于光照不均等因素导致局部区域对比度较低，通过直方图均衡化，可以使得整体亮度分布更加均匀。EmguCV提供了`EqualizeHist()`函数来实现这一功能，它能够使图像的亮度分布接近理想的均匀分布。 图片二值化是将图像转化为黑白两色的过程，常用于文字识别和物体分割。EmguCV提供了`Threshold()`函数，可以设定一个阈值，高于该阈值的像素点设为白色，低于则设为黑色。这有助于突出图像的特征，减少噪声干扰。 Canny边缘检测是一种广泛使用的边缘检测算法，它可以有效地找到图像中的边缘，同时抑制噪声。在EmguCV中，我们可以使用`Canny()`函数来实现这一过程，它通过高斯滤波、计算梯度幅度和方向、非极大值抑制及双阈值检测等一系列步骤，找出图像的边缘。 利用EmguCV画图功能，开发者可以方便地在图像上绘制线条、矩形、圆等图形，这对于调试和分析图像结果非常有用。例如，`DrawRectangle()`、`DrawCircle()`等方法可以轻松地在图像上添加标注。 图片数字识别是机器学习和模式识别领域的一个常见任务，EmguCV可以与SVM（支持向量机）或其他分类器配合，训练模型以识别特定的数字或字符。这通常涉及预处理（如缩放、旋转校正）、特征提取（如Haar特征或HOG特征）以及模型训练和预测等步骤。 这个EmguCV示例涵盖了图像处理的基础操作，为开发者提供了实践计算机视觉技术的良好起点。通过深入理解和实践这些示例，可以为更复杂的图像处理和分析任务打下坚实的基础。

在windows平台运用pdcurses的示例，用codebolcks添加编译好的pdcurses.a，可运行查看效果，可按照自己需要更改。