自编程序

将自编的实用程序整合到工作流程中，并添加相关照片。修改MATLAB文件以确保照片文件的正确读取和命名，以便顺利运行。

经过个人测试，发现自编的Spark示例程序非常实用，操作简便且功能强大。

这是一个关于直方图均衡的程序，但没有使用Matlab函数，我自己编码。

程序主体 全局变量 在子程序和主程序中共同使用的变量。 需在程序起始部分使用 global 关键字声明：global 变量名1 变量名2 ... 编码规范 程序需使用半角英文字母和符号编写（包括标点符号）。 仅 % 号后的注释内容可以使用中文。 注意流程控制语句的缩进以及与 end 关键字的对应关系。 可利用 MATLAB 的自动缩进功能进行代码排版。 元素之间使用逗号或空格分隔。 不同行使用分号分隔。 语句结尾可以使用回车或逗号，这将会显示结果；若不希望显示结果，则使用分号结尾。 M 文件 M 文件的文件名和路径名不能使用中文，需遵循 MATLAB 的标识符命名规则。 M 文件本质上就是 MATLAB 的调用命令。 在 MATLAB 命令窗口中输入程序的 M 文件名后，系统将会执行该 M 文件中的程序。

这是我整理的数学建模学习代码，方便大家学习和使用。

Hadoop版本2.7.7与Eclipse版本4.5.1兼容，成功自行编译DFS位置插件，并将jar包放置于Eclipse的plugins目录下。

使用Matlab编写Laplacian算法进行边缘检测是一项有趣且实用的技术。Laplacian算子可以有效地突出图像中的边缘特征，帮助用户快速识别出感兴趣的目标区域。

LSTM自编码器在异常检测领域展现出强大的能力。其通过学习正常数据的时序模式，能够有效识别偏离预期行为的异常。该模型首先利用LSTM编码器将输入序列压缩成低维特征表示，然后利用LSTM解码器尝试从该表示中重构原始序列。对于正常数据，模型能够实现高精度的重构；而对于异常数据，由于其特征与训练数据存在差异，模型的重构误差会显著增大。因此，可以通过设置阈值来区分正常和异常数据。

MATLAB程序的主体包括全局变量的定义和子程序中的变量共享。在编写程序时，应注意全局变量的声明和使用，以确保程序的顺利执行。程序文件名和路径应使用英文字符，并遵循MATLAB的标识规范。在命令窗口中输入程序文件名即可执行程序，确保流程控制语句的正确缩进和匹配。

执行步骤：1. 在isql中输入sp_sysmon 'begin_sample'命令，输入go开始采样。2. 过一段时间后，输入sp_sysmon 'end_sample', 'memory'，即可显示内存使用的相关信息。