经典泛函分析教材，对机器学习能有更深入认识。

泛函分析与最优化理论的入门教材，有兴味的下

通过MATLAB的编制来完成一个基于协同过滤算法的影视相关推荐以及影视点播的排行。
其中协同过滤算法之中需要运用到一定的类似度计算函数最好能使用Eulid距离，cosine或者皮尔逊函相关系数等，如果您有更好的函数方法都可以，只是一定要让我知道其中的使用方法以及代码运作，因为事关我毕业的答辩。
关于数据源方面，我没有从网上的平台上扒到可以用的数据，可以的话希望您能自拟，最后希望可以向我解释一下数据的格式以及如何输入。
关于输出，我希望得到的页面是对于数据中不同用户的影视推荐以及数据中所有影视点播量的排行

设计目的：1．掌握自动控制原理的时域分析法，根轨迹法，频域分析法，以及各种补偿（校正）装置的作用及用法，能够利用不同的分析法对给定系统进行功能分析，能根据不同的系统功能指标要求进行合理的系统设计，并调试满足系统的指标。
2．学会使用MATLAB语言及Simulink动态仿真工具进行系统仿真与调试。
学会使用硬件仿真软件对系统进行模拟仿真。
设计要求：1、未校正系统的分析，利用MATLAB绘画未校正系统的开环和闭环零极点图，绘画根轨迹，分析未校正系统随着根轨迹增益变化的功能（稳定性、快速性）；
编写M文件作出单位阶跃输入下的系统响应，分析系统单位阶跃响应的功能指标。
绘出系统开环传函的bode图，利用频域分析方法分析系统的频域功能指标（相角裕度和幅值裕度，开环振幅）。
2、利用频域分析方法，根据题目要求选择校正方案，要求有理论分析和计算。
并与Matlab计算值比较。
选定合适的校正方案（串联滞后/串联超前/串联滞后-超前），理论分析并计算校正环节的参数，并确定何种装置实现。
3、绘画已校正系统的bode图，与未校正系统的bode图比较，判断校正装置是否符合功能指标要求，分析出现大误差的原因4、根据选用的装置，使用multisim电路设计仿真软件（或其他硬件电路仿真软件）绘画模拟电路。
求此系统的阶跃响应曲线。
分析采用的校正装置的效果。

多道面波分析中的相移法频散曲线提取方法，实现单炮记录的面波频散曲线提取，MATLAB函，可直接调用，读入单炮记录并输出相关参数后，生成频散能量谱，根据其峰值，可以得到频散曲线。
内含示例数据。

STM32F107上跑ucos和Lwip(运用庫函數，測試無誤)

此软件无需注册，可无偿使用全部功能，可以免费升级。
其中的档案管理功能非常优秀，满足中组部的干部档案上等级管理要求，比用word打印干部档案目录效率高10倍以上，软件的部分功能：1.可按姓氏笔画、四角号码、汉语拼音自动编档案号，打印和套印档案盒的各种字条，编辑档案名册。
2.快捷地编辑和补干部任免审批表、职务变动登记表、工资变动登记表。
3.工资审批小表和各省市县人事厅、局完全兼容，并且可以自动补工资小表，若做过工资小表，就能自动完成人事部的工资统计。
4.可以管理全国各级机关、事业单位工资并且可以打印全国各级机关、事业单位都通用的工资审批大表、小表(可以自动管理全国各省市县的机关和事业单位的阳光补贴和其它各种补贴)。
并且可以对公务员的级别晋升、档次晋升进行自动计算和校核。
5.档案目录、职务变动登记表、工资变动登记表、干部任免审批表的word文档本软件可以接收和形成。
6.可以接收word、Excel文档的花名册、Excel文档的工资审批大表，可以按中组部的规划交换DBF数据。
7.若做了人员花名册，年终的干部（人才）统计和党员统计也自动完成了。
若做了工资变动登记表或者工资花名册，人保部的年度工资统计就用几分钟．．．．。
8.本软件基本上解决了基层要在4－8个人事软件中重复维护数据的问题，有许多基层科员梦寐以求的业务功能，基本函盖了组织人事管理的日常事务。

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实变函数论与泛函分析-夏道行，djvu格局，可在线转pdf。

相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用推荐相关向量机（Relevancevectormachine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Supportvectormachine,简称SVM）一样的函数方式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。
RVM原理步骤RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。
对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM,RVM的模型输出定义为y(x;w)=∑Ni=1wiK(X,Xi)+w0其中wi为权重，K(X,Xi)为核函。
因此对于,tn=y(xn,w)+εn,假设噪声εn服从均值为0,方差为σ2的高斯分布,则p(tn|ω,σ2)=N(y(xi,ωi),σ2),设tn独立同分布,则整个训练样本的似然函数可以表示出来。
对w与σ2的求解如果直接使用最大似然法，结果通常使w中的元素大部分都不是0，从而导致过学习。
在RVM中我们想要避免这个现像，因此我们为w加上先决条件：它们的机率分布是落在0周围的正态分布:p(wi|αi)=N(wi|0,α?1i),于是对w的求解转化为对α的求解，当α趋于无穷大的时候，w趋于0.RVM的步骤可以归结为下面几步：1.选择适当的核函数，将特征向量映射到高维空间。
虽然理论上讲RVM可以使用任意的核函数，但是在很多应用问题中，大部分人还是选择了常用的几种核函数，RBF核函数，Laplace核函数，多项式核函数等。
尤其以高斯核函数应用最为广泛。
可能于高斯和核函数的非线性有关。
选择高斯核函数最重要的是带宽参数的选择，带宽过小，则导致过学习，带宽过大，又导致过平滑，都会引起分类或回归能力的下降2.初始化α，σ2。
在RVM中α，σ2是通过迭代求解的，所以需要初始化。
初始化对结果影响不大。
3.迭代求解最优的权重分布。
4.预测新数据。

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。