客户生存与流失预测客户流失率是评估不断增长的业务的最重要指标之一。
虽然这不是最幸福的衡量标准，但它可以使您的公司了解保留客户的事实。
Heroku应用程序MyHeroku应用程序：:生存分析生存分析是统计的一个分支，用于分析直到一个或多个事件（例如生物体死亡和机械系统故障）发生之前的预期持续时间。
Kaplan-Meier曲线（我的博客）脚步步骤1问题定义关键的挑战是预测单个客户能否会流失。
第2步数据采集用于此分类问题的数据集来自Kaggle，并来自IBM示例数据集集合（）。
第三步探索性数据分析收集数据后，将执行几个步骤来探索数据。
此步骤的目标是了解数据结构，进行初始预处理，清理数据，识别数据中的模式和不一致之处（例如，偏度，离群值，缺失值），并建立和验证假设。
第4步特征工程在特征工程中，从现有特征生成新特征，并在将所有特征转换

基于对二级倒立摆的数学建模，引入二次型最优控制率。
编写MATLAB程序，对零碎进行仿真分析。
得出摆杆及小车位置变化曲线。

ELISACalc.exe是ELISA四参数分析方法所用软件，可以利用多种方法拟合标准曲线

通信原理OFDM蒙特卡罗仿真实验我本人编写的验证曲线效果挺好

按照国密文档通过Java实现SM2密码算法加密/解密、签名验签，SM3密码杂凑算法，SM4分组密码算法ECB、CBC模式加密/解密。
经过详尽的测试过后没有发现成绩，但建议大家在使用时仍进行验证。
若有成绩请及时反馈，期待和大家进行交流学习。
附带国密规范算法文档：SM2椭圆曲线公钥密码算法.pdf，SM3密码杂凑算法.pdf，SM4分组密码算法.pdf

Ansys软件经过读入风荷载时程曲线，施加风荷载到Beam4单元上。

本书作者是国内较早接触Solr的技术专家之一，多年一直在Solr的研究、实践和布道的路上不遗余力、乐此不彼。
本书立足全球视野，综合Solr技术的发展和应用、从业人员的学习曲线，以及中英文资料的供给情况，给自己设定了一个极高的目标：力争在内容的全面性、系统性、深浅度和实战性上概括所有的同类书。
从完成的结果上来看，我们的目标接近完成，Solr的基础知识、核心技术、进阶知识和扩展知识悉数包括在内。
全书一共16章，分为上下两卷：上卷（第1~10章）全面、系统地讲解了Solr的基础知识和核心技术。
包括部署、配置、SolrCore、SolrDIH、全量导入、增量导入、索引、中文分词、查询组件、SolrFacet、高亮、查询建议，以及企业如何在真实的项目中使用Solr。
不仅讲解了基本概念和使用方法，而且还分析了各组件的内部工作机制。
下卷（第11~16章）细致、深入地讲解了Solr的高级知识和拓展知识。
高级知识部分包括：Solr的高级查询及其各种查询技巧，如函数查询、地理空间查询、Facet嵌套等；
SolrJ、SolrCloud、SpringDataSolr的使用详解和工作原理；
Solr的多种功能优化技巧，如索引的功能优化、缓存的功能优化、查询的功能优化、JVM和Web容器的优化，以及操作系统级别的优化。
拓展知识中首先讲解了Solr的一些比较生僻的知识点，如伪域、多语种索引支持、安全认证，以及Solr6.x中的SQL接口和Streaming表达式等；
然后讲解了Solr与MapReduce、HDFS、Hbase、Kafka、Flume、Storm、Spark等大数据技术的结合使用的集成方法。

利用VB编程言语实现道路曲线中桩放样坐标

通过Matlab模仿了随机产生的一定概率分布的信号序列,叠加高斯噪声后利用最大后验概率(MAP)检测到的误码率,做出BER～SNR曲线,并与理论计算得到的曲线进行比较,两者吻合

C#高仿Windows画图板，完成图片的打开／保存／文字绘制／矩形／圆形／椭圆形／圆角矩形／画刷／画笔／喷枪／曲线／取色等功能。

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。