1、操作符（&&）被用来说明两个条件同为真的情况。
2、接口只能定义方法，实现要由（类）完成。
3、任何事物都是（对象），它可以是现实世界中的一个物理对象，可以是笼统的概念或规则。
4、（+=）运算符将左右操作数相加的结果赋值给左操作数。
5、（Array）是所有数组的基类。
6、如果一个属性里既有set访问器又有get访问器，那么该属性为（读写）属性。
7、如果一个属性里只有set访问器，那么该属性为（　只写　）属性。
8、常量通过关键字（const）进行声明。
9、在C#中，进行注释有两种方法：使用//和使用“/**/”符号对，其中（//）只能进行单行注释。
10、布尔型的变量可以赋值为关键字（true）或（false）。
11、System.Array有一个（Length）属性，通过它可以获取数组的长度。
12、如果一个类包含一个或多个笼统方法，它是一个（笼统）类。
13、SQL语句中删除一个表中记录，使用的关键字是（delete）。
14、设x=10;则表达式x＜10?x=0:x++的值为（ 10）。

以电感pai型等效电路为例应用ADS进行电路参数拟合_chenjb20171102

33节点的辐射型电网可用的粒子群算法，通过不同的开关情况进行重构。
直接运转main.m，再输入33就行了

MATLAB源码集锦-团圆型遗传算法求解组合优化代码

《现代数学基础丛书：索伯列夫空间导论》主要讲述索伯列夫空间一般理论和在非线性偏微分方程中的应用。
内容涉及Lebesgue空间Lp（Ω）及其基本性质；
整数阶索伯列夫空间Wm，p（Ω）及其性质；
Wm，p（Ω）空间的嵌入定理、紧嵌入定理和插值定理以及连续函数空间的嵌入定理。
论述研究非线性发展方程时，常用到的含有时间的空间和含有时间的索伯列夫空间。
引见类似于索伯列夫空间嵌人定理的离散函数的插值公式，并利用离散函数的插值公式证明广义Schrodinger型方程组初边值问题整体广义解的存在性。
讲述速降函数、缓增广义函数以及它们的Fourier变换和Lebesgue空间的Fourier变换，分数阶索伯列夫空间Hs（RN）和Hs（Ω）及其性质。
引见近年来国内外关注的几个非线性发展方程的初边值问题和Cauchy问题解的存在性以及解的爆破现象和解的渐近性质，使读者较快地利用索伯列夫空间这个有力理论工具，进入研究偏微分方程等学科的前沿。
　　《现代数学基础丛书：索伯列夫空间导论》可作为偏微分方程、计算数学、泛函分析、数学物理、控制论和微分几何等专业的本科生、研究生的教材和参考书，也可供从事相关专业研究的科技工作者参考。

采用SPWM，运用电压单闭环控制的三相电压型逆变器仿真模型，模型中对测量的电压运用了标幺值，（会有一定好处的），所以uq*的给定值是1。

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5GNR无线网络扩展型皮站技能要求--软件分册

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

遮挡::时间轴介绍模糊的时间轴将事件添加到实体（文档）的单独集合中，类的名称（MongoidDocument）用于命名时间轴集合，因而，如果将类命名为“Account”，则集合名称最终将为“account_timeline””。
安装要求主动支持蒙古型mongoid_search将此行添加到您的应用程序的Gemfile中gem'obscured-timeline'执行$bundle用法根据在创建非默认日志收集的文件中使用此功能。
require'obscured-timeline'例子文档require'obscured-timeline'moduleObscuredclassAccountincludeMongoid::DocumentincludeMongoid::Timestamps

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。