（序列图像）16位转8位（OpenCV），可以用来操作序列图像

试写一个算法，判断依次读入的一个以@为结束符的字符序列，是否为回文。
所谓“回文“是指正向读和反向读都一样的一字符串,如“321123”或“ableelba”。

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

DESIGNOFANINTERACTIVEANDWEB-BASEDSOFTWAREFORTHEMANAGEMENTANALYSISANDTRANSFORMATIONOFTIMESERIES.pdf

RFID_RC522读写卡以及密码验证更全一、主要指标l容量为8K位EEPROM(1K字节)l分为16个扇区，每个扇区为4块，每块16个字节,以块为存取单位l每个扇区有独立的一组密码及访问控制l每张卡有唯一序列号，为32位l具有防冲突机制，支持多卡操作无电源，自带天线，内含加密控制逻辑和通讯逻辑电路数据保存期为10年，可改写10万次，读无限次l工作温度：-20℃~50℃(湿度为90%)工作频率：13.56MHZ通信速率：106KBPS读写距离：10cm以内（与读写器有关）

本工程源码，基于rapidjson实现二次封装，使C++序列化一个类的变得代码非常小，耦合性非常低，且不损失原有序列化性能。
详细使用可关联本人博客:http://blog.csdn.net/lightspear/article/details/54836656

可以查找基因序列以及做一些有关基因的东西,该软件主要用于生物信息相关分析。
主要功能包括序列批量提取、转存、转录组富集分...TBtools-生物信息分析是一种很实用的工具

基于奇异谱分析的机场噪声时间序列预测模型

IBMSPSS25的注册码，适用于Windows、Linux、macOS系统版本。

书名:最优滤波理论及其应用现代时间序列分析方法作者:邓自立著出版社:哈尔滨工业大学出版社出版日期:2000-08-01出版地:ISBN:9787560315157价格:18简介:继Kalman滤波方法和Wiener滤波方法之后，本书系统地阐述了最优滤波新的方法论———现代时间序列分析方法及其在信号估计与反卷积中的应用。
书中用该方法论提出了最优滤波的一系列新理论、新方法和新算法，其中包括白噪声估计理论、统一的稳态Kalman滤波理论和现代时域Wiener滤波理论等。
本书内容新颖，含有大量仿真例子、算例和应用实例。
本书可作为理工科院校控制理论与控制工程、检测与估计、信号处理等专业的研究生及高年级学生选修课教材，也适合在信号处理、通信、制导、控制、雷达跟踪、油田地震勘探、卫星测控、图像

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。