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使用Windows 10物联网技术制作系统---自动浇水并构建基于Raspberry Pi 2的系统。 硬件组件: Raspberry Pi 2型号B.× 1 用于Raspberry Pi 2的DFRobot初学者套件× 1 软件应用程序和在线服务: Microsoft Windows 10 IoT核心版 Microsoft Visual Studio 2015 使用自动植物浇水系统，您再也不用担心植物会变得口渴！植物将自动浇水，您将能够使用Microsoft Azure的云服务查看工厂的数据。 自动植物浇水系统使用Windows 10 IoT构建。本教程将概述如何构建系统，描述包含的模块以及如何使其在线工作。 功能: 1.自动浇灌植物; 2.水库水位低时通知您; 3.记录植物浇水统计数据并将其推送到网上。 搭建细节见附件项目详情！

上海财经大学吴树斌老师stata讲义代码

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。

1. 提升树 boostring tree 是以决策树为基本学习器的提升方法 2. 对分类问题，提升树中的决策树是二叉决策树 3. 提升树模型可以表示为决策树为

【优秀毕设】基于OpenCV的人脸识别打卡/签到/考勤管理系统（基础完整资源 最简基本库开发、可基于树莓派） 部分资源： https://download.csdn.net/download/weixin_53403301/85545163 文章地址： https://blog.csdn.net/weixin_53403301/article/details/125121329 该系统利用Harr级联检测和LPBH进行人脸检测和训练、识别 利用Tkinter完成界面搭建 利用Flask+HTML完成网络实时图像推流及控制 利用captcha.image 完成验证码功能 利用xlsxwriter将数据保存为Excel文档 利用email库发送邮件

本书的主旨在于利用Raspberry Pi完成“家具智能化”的目标。本书开头几章关注对电器的控制，告诉读者如何智能地控制电水壶、闭路电视、照明开关等家用设备。

人脸识别考勤系统可能由于用户化妆等原因发生错误。基于树莓派的在线人脸识别考勤系统使用OpenCV集成的LBPH算法，当发生识别错误时，管理员可以远程登录系统对用户采集新的样本以更新其人脸模型。对系统进行测试，发现其能够稳定运行；测试模型，发现模型更新后对已知人脸与未知人脸识别评分之差为更新前的4.63倍，即识别的正确率高于更新前的正确率。可以认为系统通过更新模型能够减少由于特征变化引起的识别错误。

整理好的RRT快速扩展树的代码，公4个 都是可用的 matlab版本

函数“generateSpanningTrees(A)”为由邻接矩阵A描述的连通无向简单图生成所有生成树。它是“算法S”在p上的实现。 Donald E. Knuth 所著的“计算机编程艺术”一书第 464 卷，第 4A 卷（组合算法，第 1 部分）。 此外，还包括一个函数“getNumberSpanningTrees(A)”，该函数使用基尔霍夫矩阵树定理计算生成树的总数。