报告对各种Boosting集成学习模型进行系统测试Boosting集成学习模型将多个弱学习器串行结合，能够很好地兼顾模型的偏差和方差，该类模型在最近几年获得了长足的发展，主要包括AdaBoost、GBDT、XGBoost。
本篇报告我们将对这三种Boosting集成学习模型进行系统性的测试，并分析它们应用于多因子选股的异同，希望对本领域的投资者产生有实意图义的参考价值。
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2020/5/17 15:54:58
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模糊c均值（FCM）聚类算法已广泛应用于许多医学图像分割中。
但是，由于不考虑空间信息，因而常规的标准FCM算法对噪声敏感。
为了克服上述问题，提出了一种新颖的改进的FCM算法（以后称为FCM-AWA）用于图像分割。
该算法是通过修改常规FCM算法中的目标函数，即通过将空间邻域信息合并到标准FCM算法中来实现的。
给出了自适应加权平均（AWA）滤波器以指示相邻像素对中心像素的空间影响。
在实施加权平均图像时，通过预定义的非线性函数自动确定控制模板（邻居寡妇）的参数（加权系数）。
该算法既适用于人工合成图像，又适用于真实图像。
此外，使用基于算法的分割方法对牙菌斑进行了定量分析。
实验结果表明，与标准FCM算法和另一种FCM算法（由Ahmed提出）相比，该算法对噪声的鲁棒性更高。
此外，使用所提出的方法对牙菌斑进行定量的结果表明，FCM-AWA提供了一种定量，客观和有效的牙菌斑分析方法，具有广阔的前景。
但是，由于不考虑空间信息，因而常规的标准FCM算法对噪声敏感。
为了克服上述问题，提出了一种新颖的改进的FCM算法（以后称为FCM-AWA）用于图像分割。
该算法是通过修改常规FCM算法中的目标函数，即通过将空间邻域信息合并到标准FCM算法中来实现的。
给出了自适应加权平均（AWA）滤波器以指示相邻像素对中心像素的空间影响。
在实施加权平均图像时，通过预定义的非线性函数自动确定控制模板（邻居寡妇）的参数（加权系数）。
该算法既适用于人工合成图像，又适用于真实图像。
此外，使用基于算法的分割方法对牙菌斑进行了定量分析。
实验结果表明，与标准FCM算法和另一种FCM算法（由Ahmed提出）相比，该算法对噪声的鲁棒性更高。
此外，使用所提出的方法对牙菌斑进行定量的结果表明，FCM-AWA提供了一种定量，客观和有效的牙菌斑分析方法，具有广阔的前景。
2015/7/18 7:39:45
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文档作者：notmain一、文档摘要：文档编写出发点：网络上大量关于分析AWR报表的文档，此类文档没有提供相关的资料，有些描述有岐义。
导致很多新人只知其然不知所以然。
此文档目的帮助更加深入理解AWR报表，为oracle从业者与技术爱好做功能分析与功能监控提供参考资料。
文档编写依据：文档基于oracle包源码分析得出。
dbms_swrf_report_internal,test_dbms_workload_repository二个这二个包的源码是通过wrap加密保存的，需要用解密工具才能获得源码。
文档声明：1、此文档内容纯属个人学习总结文档，不对文档内容完全准确负责。
2、由于分析awr生成存储过程工作量极大，此文档很多代码没有经过优化与完善只初步对生成内容与awr报表对比正确。
3、此文档的sql语句98%以上是根据源码解析而成，非oracle源码sql4、建议有兴趣的同学去学习一下oracleplsql编写技巧，能在plsql缩写技能与编程思想上有所提升。
5、Awr二个包的代码极其复杂，对学习者的plsql编写能力有要求。
6、对应的二个包还包括ADDM，ASH的源码，有兴趣的同学可以深入了解
导致很多新人只知其然不知所以然。
此文档目的帮助更加深入理解AWR报表，为oracle从业者与技术爱好做功能分析与功能监控提供参考资料。
文档编写依据：文档基于oracle包源码分析得出。
dbms_swrf_report_internal,test_dbms_workload_repository二个这二个包的源码是通过wrap加密保存的，需要用解密工具才能获得源码。
文档声明：1、此文档内容纯属个人学习总结文档，不对文档内容完全准确负责。
2、由于分析awr生成存储过程工作量极大，此文档很多代码没有经过优化与完善只初步对生成内容与awr报表对比正确。
3、此文档的sql语句98%以上是根据源码解析而成，非oracle源码sql4、建议有兴趣的同学去学习一下oracleplsql编写技巧，能在plsql缩写技能与编程思想上有所提升。
5、Awr二个包的代码极其复杂，对学习者的plsql编写能力有要求。
6、对应的二个包还包括ADDM，ASH的源码，有兴趣的同学可以深入了解
2015/7/23 17:05:44
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[CreoElementsPro5.0中文版实例教程]_张克义等主编_重庆大学出版社_2017.01完整清晰扫描版，已添加完满书签。
2022/9/25 16:35:14
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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。
2024-04-09 15:03
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