佣金测算系统

操作系统为Windows XP Professional，开发语言为C#，开发工具为Visual Studio 2008，数据库为Microsoft Access 2003，版本管理采用SVN，文档处理使用Microsoft Office 2003，管理工具为Microsoft Project 2003，数据建模工具为PD12。项目采用三层架构开发（Busi+Dao+DbMapping），数据映射方案为Ibatis（.Net），主要设计模式包括工厂模式和单例模式。压缩包中包含安装程序和用户操作手册。联系邮箱：yin.pingyong@yahoo.com.cn

这是一个基于Matlab编写的人脸检测算法，操作简便，经过实际测试验证有效。

在离群点检测领域，传统LOF算法在高维离散数据检测中精度较低，且参数敏感性较高。为了解决这一问题，提出了NSD算法（Neighborhood System Density Difference）。该算法基于密度差异度量的邻域系统方法，具有较高的检测精度和低参数敏感性。NSD算法的核心步骤如下： 截取距离邻域计算：首先计算数据集中对象在截取距离内的邻居点个数。 邻域系统密度计算：其次，计算对象的邻域系统密度，从而确定对象与邻域数据间的密度差异。 密度差异比较：通过比较对象密度和邻居密度，评估对象与邻域数据趋向于同一簇的程度，判断离群点的可能性。 输出离群点：最终识别出最可能是离群

风速预测的代码资源推荐给你！这段程序用的是 SVM 算法，专门做风速预测的。你可以用SVMcgforregression来进行参数寻优，虽然有时优化结果不完美，但也可以根据结果稍作手动调整来提升效果。这个代码的灵活性蛮高，适合用在不同风速数据上。嗯，试试看，结果会给你带来惊喜哦！ 还有一些相关文章可以参考，像是优化 MATLAB 下 SVM 参数寻优的方法探讨，里面有不少优化 SVM 的技巧，能你更好地调整程序。另外，像内蒙古风速数据时间序列预测专用也是有用的资源，了真实的风速数据来进行预测模型的训练。 需要注意的是，程序的优化结果会受数据本身的影响，做法是结合实际情况手动微调。

大数据的癌症预测算法项目，数据+代码一应俱全，用起来还挺顺手的。用 Python 写的，支持在 PyCharm 里直接跑，适合你边看边改。里面的数据集也比较丰富，从电子病历到生活习惯，特征够多，训练模型挺方便。 Python 的Pandas和NumPy在前期做数据清洗的时候还挺给力的，什么缺失值、重复值、异常值都能一把抓。做特征工程，比如筛变量、转数据类型，用sklearn这些库就可以搞定。 模型这块呢，逻辑回归、随机森林、SVM 啥的都能用。想玩深一点的，也可以接个神经网络。跑完之后，评估一下模型的准确率和召回率，用 sklearn 里头的classification_report就够用。

Uzpc.exe 是中文主程序，Uzpc.lng 是中文版文档，组合使用，密码解密速度更快。

MATLAB实现了BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）特征检测算法，该算法提供一种有效且稳健的特征检测方法。

Louvain 算法的 Matlab 实现，适合做大规模网络社团检测的你。输入一个n*n 的邻接矩阵，输出社团划分结果和对应的模块度 Q 值。代码结构清晰，逻辑也不绕，用起来蛮顺手。是你用惯了 Matlab 做图或跑矩阵类的，这个真的省事。 Louvain 的社团检测是做社交网络的老招牌，像微博传播路径、微信群成员关系，用这个算法都挺合适。模块度 Q 值说白了就是衡量分组好不好的一个指标，越高社团划分越合理。 跑之前你得准备好一个邻接矩阵，记得格式要对，矩阵是对称的，表示无向图。直接塞进算法里，它就能帮你拆分网络结构，还能告诉你每个节点属于哪个社团。 代码调用挺简单，没什么花哨参数，也不用安装

该文档收录了Pettitt突变检测算法的原始资料，取自国外大学图书馆公开资源，适用于需要参考Pettitt算法的用户。

利用Matlab编写边缘检测算法，包括Sobel、Prewitt等方法。这些算法能够有效地识别图像中的边缘特征，为图像处理提供了重要工具。