健康感知

项目探究收入水平如何影响人们对自身健康状况的感知准确性。项目利用美国疾病控制与预防中心 2019 年全国健康访问调查（NHIS）数据，并结合 2019 年全球疾病负担权重数据，构建了一个综合健康评分，用以衡量实际健康状况。通过线性回归模型分析，结果表明：收入越高，人们对自己健康状况良好的判断准确性越高，但对健康状况不佳的判断准确性则下降。而收入较低的人群则相反，随着实际健康状况下降，他们对自己健康状况不佳的判断准确性反而提高。这一发现与现有研究结果一致，模型验证准确率达到 66.67%。 项目使用 NHIS 的“成人样本访问”数据，并下载了相应的 CSV 文件。估算的健康评分权重也被整合到数据

健康友行安卓 V1.0 挺好用的，功能全面，适合想要管理健康的朋友。它有多个健康板块，涉及到不同的健康维度，真的是个全能健康好伙伴。内容来源挺权威的，不用担心误导，科学性强。你可以通过丰富的健康数据管理来精确地了解自己的健康状况。而且，还能通过完成任务获取健康奖励，参与的过程也蛮有趣的。界面设计简单直观，即便是小白用户也能快速上手，完全不需要担心学不会。，这个 APP 在健康管理和用户体验上都做得挺不错的，喜欢尝试新应用的你可以试试看！

这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。

由 Ocelot API 网关和 Docker 容器构建的 HealthClinic 微服务应用程序。用于保存和处理患者数据以及确定糖尿病风险。

MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器，可用于线性可分问题，以及多层感知器，适用于复杂分类和系统识别，例如鸢尾花分类问题。

为了提供更好的平台，使学习Access更加容易。

压缩感知领域的老朋友OMP 算法，用 Matlab 来跑挺顺手的。cscoder这个资源就专注做了一件事：把 1-D 信号的压缩感知流程整明白，代码也写得清晰。用到的是正交匹配追踪法（OMP），一步步找稀疏解，把原始信号还原回来。别看是 Matlab 脚本，逻辑挺严谨，适合初学者理清整个信号恢复流程。 里面的CS_OMP.m文件，从信号生成、测量矩阵构造、到压缩观测、OMP 重建，全流程都有，而且关键步骤都有注释。像测量矩阵、稀疏向量这些概念，跑一遍代码就懂。你可以自己改参数，比如调稀疏度、压缩比，看看重建效果怎么变。 最棒的是，它挺适合用来做毕业设计 demo 的，逻辑完整、结果直观，还能加

压缩感知的 OMP 框架，沙威教授这套还挺有代表性的，适合你快速上手。用的是小波变换+OMP 重构算法的组合，整体逻辑清晰，matlab代码也不复杂，适合拿来直接跑一跑。代码里用的就是经典的Orthogonal Matching Pursuit，你可以理解为“从一堆特征里一步步选出最相关的”，挺像组装积木，每次搭一块，逐渐拼出原信号。跑一遍就能看到怎么从稀疏采样恢复完整信号，直观又有成就感。小波变换也别怕，简单说就是把信号拆分得更细，让原本复杂的东西看起来更规整，方便压缩和重构。像图像压缩、医学成像、无线通信这些场景都在用。如果你平时就用MATLAB，那这个框架简直不要太适配。跑个 OMP 仿

最新的压缩感知方法，如Cosamp，正在被广泛应用于信号和图像重建领域。

数据库健康检查的利器——ORAchk 以前叫 RACcheck，后来功能扩展了，名字也换了。它专门用来检查你 Oracle 环境是不是靠谱，配置有没有踩坑，最佳实践有没有做到位，整个过程基本全自动，省时省力。 ORAchk 的检查范围挺广，除了常规的数据库，还能覆盖到OS、Clusterware、ASM、GI、GoldenGate等等。比如你在部署 RAC，担心内核参数没调好？它能帮你一网打尽。 支持的平台也比较全，Linux x86-64、Solaris、AIX、HP-UX通通搞定（不过别用 32 位的 Linux，它不认），数据库版本从10gR2到12cR1都行。 像是检查OS 内核参数、