人民币识别

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设计人民币类，数据成员：正负标志位、元、角、分。 构造函数、运算符重载：+、-、前置自增、后置自增、前置自减、后置自减、输出流插入运算符.其中**前置自减**、**后置自减**、重载成友元函数。 自增：增加1分钱；自减：减少1分钱。 加减法和构造时的进位要考虑。 输入输出使用重载的运算符``。 单目运算符的操作针对第一个人民币。 人民币表示方法： （+m元n角k分）：正的m元n角k分，m、n、k为无符号。 （-m元n角k分）：负的m元n角k分，m、n、k为无符号。 负数表示赤字。 0元0角0分用+表示。

随着技术的进步，生物识别技术中的指纹识别设备已经成为安全领域的重要组成部分。这些设备利用个体独特的生物特征来确认身份，从而保障数据和设备的安全。

人大的数据挖掘课件，内容整理得挺清楚，PPT 讲义格式也方便浏览。你要是刚接触数据挖掘或者打算做点模型实验，用它来打基础还挺合适的，思路蛮系统的，讲的东西也不太偏门。 人大老师的风格偏学术但不枯燥，配套的例子多数是经典场景，比如关联规则里的购物篮，或者分类算法那块用的决策树，都是入门比较友好的方式。你可以一边看课件一边自己敲代码，效果会更好。 课件里提到的聚类、降维、神经网络也都有简单，不是深，但当成资料串一下知识点方便。像K-means的原理图解就做得比较直观，新手看了不会懵。 不过得提醒一句，配套的数据集和代码得自己去找或者补一下，课件本身是讲义为主。如果你有点 Python 基础，比如会

在 MxN 棋盘上，每个方格都包含一个字母。从任意方格出发，按如下规则构成单词：- 每次选取相邻 8 个方格中的一个方格（不能选取已选过的方格）- 依次循环，形成一个字母序列

张玉花、王瑛等编著的《Oracle数据库基础教程》为读者提供了全面的数据库学习资源。本书内容涵盖了Oracle数据库的基础知识和实际应用技巧，特别设计了丰富的课后习题，帮助读者巩固所学知识。无论是初学者还是希望进一步提升技能的读者，都能从中受益匪浅。立即下载本书，享受学习数据库的乐趣！

《多元统计中国人民大学版》这门课程挺有意思的，涉及的内容广，基本涵盖了你在数据中常见的技术。比如，多元线性回归就是用来研究多个变量对一个因变量的影响，常用来做预测；还有方差，这个在对比不同分类数据时比较好用。如果你对数据维度缩减感兴趣，主成分(PCA)是个不错的选择，它能帮你从一堆相关的变量中提炼出最重要的信息。课程内容包括了各种方法，还有实践用的软件操作指导，像SPSS、R、SAS这些软件都会涉及到。课程也有一些实际案例，像在OF3324 多元统计数据.doc中就有具体的应用示例。聚类、判别和因子这些方法也都讲得蛮细致的，尤其是对于大数据的有。如果你学习这门课程，最重要的是要理解背后的理论，

MATLAB 编程，用于在夜间识别车牌。

LDA分类算法是一种在人脸识别和表情识别中广泛应用的技术。它通过分析数据中的潜在语义结构，有效地提取和分类特征，从而实现精准的识别和分类。

本工具利用MATLAB开发，训练和识别手写数字模式。软件包含训练及测试图片，使用本工具能够获得高准确率的识别结果。详细信息请参阅附加文档。