linux系统加锁文件无法删除，使用terminal终端命令行进行删除操作。

EM(ExpectationMaximization)算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（hiddenvariable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximization）。一般的对样本模型的建立，是从样本的观测数据入手，找出样本的模型参数。常用的方法是最大似然估计，即利用已知的样本观测结果来

提升方法的基本思想是从弱分类器入手，通过数据训练，我们比较容易的到一系列弱分类器，然后组合我们得到的弱分类器，将其进行组合。构成一个强分类器。AdaBoost在每一轮训练中改变数据的权值或者概率分布，提高前一轮弱分类器错误分类的权值，降低那些被正确分类样本的权值。提升（Boosting）方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分

决策树（decisiontree）是一种基本的分类与回归方法，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。决策树的学习通常包括3个步骤特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树算法的基本思想递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。这个过

在基于labview的上位机中，通常需要用到下拉列表的输入控件。配合属性节点，条件结构，可以实现下拉列表选定工作模式，且不同状态下的工作模式只可以输入对应的参与，非当前工作模式下的参数灰掉，无法输入给定参数。

官网提供了各种版本的安装包，根据自己的系统和需求下载对应的安装包即可。程序安装位置，放置在提前建立的CCS文件夹中。打开系统安全中心，将病毒防护和防火墙全部关闭。选择支持的设备系列，如果不清楚的话，就全选。然后会显示不支持的类型，点击next就行。确认这些安装程序都是OK，点击next。选择允许的仿真调试设备，这里我全选了。选择开发板芯片型号和仿真器类型。这样新的工程文件就建立起来了。将文件解压到

搭建虚拟机，装载linux系统，在终端通过命令行，搭建SFTP服务器。创建SFTP组和用户，为组和用户指定目录，修改相应的配置文件，修改目录权限，为用户上传文件建立一个目录。通过本地CMD命令行进行上传文件测试。......

支持向量机（Support Vector Machines）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。通过数学推导和代码实现SVM。......

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