本书是作者根据多年在北京大学物理系教学与科研工作的经验而写成，20世纪80年代初出版以来，深受读者欢迎，多次再版重印.本书第二版（1990）做了大幅度修订与增补，分两卷出版，卷Ⅰ可作为本科生教材或主要参考书，卷Ⅱ则作为研究生的教学参考书。
第三版（特别是卷Ⅱ）的内容，做了很大的修订，把近20年来量子力学（实验与理论）的主要的新进展系统介绍给读者，第四版内容又做了修订。
卷Ⅰ内容包括：量子力学的诞生、波函数与Schrodinger方程、一维定态问题、力学量用算符表达、力学量随时间的演化与对称性、中心力场、粒子在电磁场中的运动、表象变换与量子力学的矩阵形式、自旋、力学量本征值的代数解法、束缚定态微扰论、量子跃迁、散射理论、其他近似方法，为帮助读者更深入掌握有关内容，书中安排了适当的例题、练习题和思考题，每一章还先入了适量的习题，供读者选用。
本书适宜作为大学本科生和研究生的教学参考书，也是物理学工作者的一本有用的参考书。

LOB语料库创建时间:1970年代初创建单位:英国Lancaster大学和挪威Oslo大学以及Bergen大学规模层级:100万词次基本情况:研究当代英国英语,与美国英语对比,使用了TAGIT系统,以统计方式建立换算几率矩阵,提高标注正确率。
TheLancaster-OsloBergenCorpus(LOB)wascompiledbyresearchersinLancaster,OsloandBergen.ItconsistsofonemillionwordsofBritishEnglishtextsfrom1961.Thetextsforthecorpusweresampledfrom15differenttextcategories.Eachtextisjustover2.000wordslong(longertextshavebeencutatthefirstsentenceboundaryafter2.000words)andthenumberoftextsineachcategoryvaries(seetablebelow).FurtherinformationaboutthetextscanbefoundintheLOBmanual(externallink).ThiscorpusistheBritishcounterpartoftheBrownCorpusofAmericanEnglish.whichcontainstextsprintedinthesameyearsothatcomparisonbetweenbothvarietiescouldbemade

一种矩阵补全的MATLAB实现方法LowRank-MatrixCompletion

数据结构-矩阵的压缩存储(代码+报告)

将一个矩阵转化为上Hessenberg矩阵后，再使用QR分解求解矩阵的全部特征值

装matlab的矩阵转存成asc文件，基于arcgridwrite封装，使用更方便，支持arcgis支接读取%存储为asc文件%Example:%Z=peaks(100);%Z(Z＜0.5)=-3721;%xllcorner=10;yllcorner=-4;cellsize=0.5;NODATA_value=-3721;%ascWrite('testWriteasc.asc',xllcorner,yllcorner,cellsize,NODATA_value,Z);

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

内有已注释的可运行完整程序代码一份，用到的外部库Irvine和使用说明文档，VS2008开发。

首先确定被评价对象的因素（指标）集和评价（等级）集；
再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；
最后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化，得到模糊综合评价结果

蓝桥杯单片机proteus仿真，模块基本集全，包含独立按键和矩阵按键，LED，数码管，继电器和蜂鸣器，与实际电路完全相符，本仿真适用于入门学习，打开需要软件版本大于Proteus8

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。