工厂模式的使用与测试，可做demo使用

数据结构与算法-面向对象的C++设计模式.pdf你设计大型软件必备的基础。

序 架构，性能和游戏 重访设计模式 命令模式 享元模式 观察者模式 原型模式 单例模式 状态模式 序列模式 双缓冲模式 游戏循环 更新方法 行为模式 字节码 子类沙箱 类型对象 解耦模式 组件模式 事件队列 服务定位器 优化模式 数据局部性 脏标识模式 对象池模式 空间分区

模式识别，pdf版，边肇祺、张学工等编著，清华大学出版社。不错的书，很有助于学习模式识别的理论~~

基于python、tkinter GUI、模式识别水果分类小程序 单波段显示、多波段合成、直方图绘制、多种边缘提取算法（Sobel、阈值、Canny） 小程序交互式可视化 模式识别课设

arm工作模式切换实验，带汇编代码解释和实验截图。 从整个实验来看，说明了，当ARM处于用户模式状态下时，是不可以切换到其他模式的。而如果ARM是处于特权模式中的其中一个模式，ARM是可以在这6个模式来回切换的。

采用KNN算法对鸢尾花品种分类与预测，预测的准确率达到了96.97%，可用于故障诊断与模式识别领域。具体步骤如下： # 加载数据集 # 通过Matplotlib绘制鸢尾花每个品种的各个特征平均值的柱状图 # 划分数据集，留出法的实现数据集 # 对训练集和测试集进行索引重置，分别重置为从0开始的连续索引，得到训练集标签数据train_label、测试集标签数据test_label # 训练集特征数据train_fea、测试集特征数据test_fea # 数据归一化，由于不同特征的取值有明显的差别，取值较大的特征，特征变化往往比较大，这样会导致计算的距离结果更多地受到取值较大的特征变化的影响 # 数据集的多维特征对于距离计算是同等重要的，对特征进行归一化，即将特征的取值范围映射到0～1之间 # 建立评估函数，通过评估指标来评估模型预测的正确率

介绍代码规范、重构 复用 业务的封装 体会简单工厂模式的美妙

asn2json 具有SNMP MIB的SMI MACRO扩展的Javascript ASN.1模式解析器 如何安装 使用NPM安装 npm install asn2json 使用YARN安装 yarn add asn2json 如何使用它 var asn2json = require ( 'asn2json' ) ; var fs = require ( 'fs' ) ; // Create a new instance of asn2json var asn = new asn2json ( ) ; var data = fs . readFileSync ( `[YOUR MIB FILE PATH]` ) . toString ( ) ; var json = asn . parse ( data ) ; console . log ( json ) ;

1.利用所提供的训练数据，完成基本最小错误率的贝叶斯分类器的设计，并用测试数据进行测试，计算出错误率。 2.再使用最小风险判别准则进行分类，实验中假设风险参数矩阵为L，该数据可根据实际损失的情况需要进行修改。 这里给定损失参数矩阵为:[0,2,1; 3,0,4; 1,2,0] 损失参数矩阵可以调整. 3.改变损失矩阵对分类结果是否会有影响？给出不同的两组损失矩阵得到的分类结果。 4.使用python语言来完成实验