基于matlab的表情识别代码数据挖掘 项目1 在本作业中，您将研究k最近邻，神经网络和SVM分类器在两个实际分类问题上的应用。 用于此分配的数据集已上传到“数据集”文件夹下。 x_train，y_train，x_test和y_test分别表示训练功能，训练标签，测试功能和测试标签。 在x_train和x_test中，每一行代表一个数据样本，每一列代表一个特征。 问题1 人类活动识别数据集是根据对30名志愿者进行的实验而创建的，以使用智能手机数据识别人类活动。 每个人都在腰部佩戴智能手机（三星Galaxy S II）进行六项活动（步行，步行，上楼，下坐，坐着，站立，躺着）。 使用其嵌入式加速度计和陀螺仪，可以以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角速度。 使用信号处理算法处理数据以提取维度561的特征向量。训练集包含7,352个样本，测试集包含2,947个样本。 在此数据集上实现k = 5的k最近邻算法。 使用简单的欧几里德距离度量来计算两个样本之间的距离。 在训练集上训练带有参数2的多项式内核的SVM分类器，并在测试集上进行测试。 您需要为每个课程训练一个SVM。 为了预测测试

发往亚马逊运营中心的每个箱子和托拍（包括使用制造商箱子运送的一件或多件商品）都必须使用唯一的箱子编号（请参阅以下示例）和托拍标签进行正确标识。

标签式的多页面窗体； 用delphi xe3制作。

运用Raize控件的pagecontrol把窗体吸附到标签上,并且能够点击标签上的关闭按钮,释放窗体标签

ant-design-tabs（支持多标签tabs） 体验环境 体验环境： ://kuhami.github.io/react-ant-pro账号：admin / user密码：888888/123456 由于体验环境发出的请求针对的是不存在的记录，服务器没有进行操作会报请求错误404。 特征页面 :gem_stone:优雅美观：基于Ant Tabs系统精心设计 :triangular_ruler:常见设计模式：提炼自中后台应用的典型页面和场景 :rocket:最新技术栈：使用React / umi / dva / antd等尖端前沿技术开发 :mobile_phone:响应式：针对不同屏幕大小设计 :artist_palette:主题：可配置的主题满足数值的品牌诉求 :globe_with_meridians:国际化：内建领导人通用的国际化

ISO15693协议标准（中文版），真正的中文版

可以进行登录注册，采用access数据库和SQL结合，可以实现首页界面的标签移动

本程序有上海码研信息技术有限公司（www.mayantech.cn）研发，供同行参考，c#调用tsc条码机打印标签，适用于TSC 244ce、244plus、342e、344m等型号。

为堆积条形图的每一段添加标签。 标签位于每个条形段的中间（参见功能图像中的示例）。 函数 (sb) 的第一个输入是使用函数“bar”的堆积条形图的句柄，例如 sb = bar([1 1; 2 2; 3 3],[60 40; 70 30; 20 80] ,'堆叠'); . 函数 (t) 的第二个输入是每个条形段的文本标签。 可选的名称-值对参数包括文本标签的字体大小 (fs)、文本标签的颜色 (col) 以及在标记过程中跳过列的选项 (skip)（在整个条/列被跳过以在 x 轴上的条形之间添加间距）。 额外的细节和例子在函数中。 如有任何改进、错误等，请随时与我们联系。

用audio标签实现播放音频文件，其中音频文件的后缀包括amrnb,mp3,wav。由于对音频文件个格式有的不支持，有的会进行一下转换。