如果你的计算机上已经安装了Hadoop，本步骤可以略过。这里假设没有安装。如果没有安装Hadoop，请访问Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04,依照教程学习安装即可。注意，在这个Hadoop安装教程中，就包含了Java的安装，所以，按照这个教程，就可以完成JDK和Hadoop这二者的安装。

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.NET Framework 4.5 安装插件不受新版Visual Studio 22的限制，VS 2022也能过使用。 后缀名字修改为.zip 解压后得到里面的内容，将解压得到的v4.5文件夹 复制到 C:\Program Files (x86)\Reference Assemblies\Microsoft\Framework\.NETFramework 直接覆盖替换文件夹和文件即可

此板采用STC15F104W单片机为核心，编程输出方波脉冲，用来控制步进电机驱动器。以控制步进电机速度。电路板支持单片机控制和PLC控制。输入控制信号支持NPN信号和PNP信号。 PLC控制步进电机脉冲信号发生器实物标注: 特点: 1、单路信号输出。 2、输出占空比约为百分之五十的方波波形 4、输出频率由按键调节，加速 减速按键控制 5、输出频率范围1~4KHZ（40种脉冲频率调节） 6、输出电压（直流5V） 7、输出电流225毫安（MAX） 8、上升/下降时间100 ns 应用举例: 附件内容截图: 实物购买链接:https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.5-c.w40...

本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

使用YOLO模型结合pyqt图形界面可视化目标检测，拥有摄像头，图片，视频检测三大模块。

该资源是基于MQTTnet实现Mqtt通信的demo MQTTnet 是一个用于基于 MQTT 的通信的高性能 .NET 库。它提供 MQTT 客户机和 MQTT 服务器（代理），并支持版本 5 之前的 MQTT 协议。

使用方法：java -jar fileDecrypt-1.0.1.jar <文件路径|文件夹路径> 然后源文件或源文件夹会在同级文件夹下生成一个 temp2023010101 的临时文件夹 原理：利用加密文件在绿盾环境电脑上可以正常打开。既然软件能直接打开，说明软件访问的是源文件不是绿盾的快捷文件，通过程序直接利用系统底层拷贝将源文件拷贝至新文件夹，我们就可以看到未加密的文件了。 注意事项： 1. 如果是路径包含空格，可以将路径用英文双引号包起来，即 java -jar fileDecrypt-1.0.1.jar "C:\Program Files\test.txt" 2. 需要java8及其以上

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一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用 3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况： 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率 4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图