1、资源内容地址：https://blog.csdn.net/2301_79696294/article/details/1430861112、代码特点：今年全新，手工精心整理，放心引用，数据来自权威，相对于其他人的控制变量数据准确很多,适合写论文做实证用，不会出现数据造假问题3、适用对象：大学生，本科生，研究生小白可用，容易上手！！！3、课程引用:经济学，地理学，城市规划与城市研究，公共政策与管理，社会学，商业与管理本文档是关于全国各县域城镇、农村居民收入数据的详细记录，涵盖了2000年至2022年的数据。
这些数据经过精心整理，来源于权威机构，保证了数据的准确性，可以用于学术研究和实证分析，尤其适合撰写经济学、地理学、城市规划、公共政策、社会学和商业管理等相关领域的学术论文。
数据内容真实可靠，避免了数据造假的问题，提高了研究的质量和可信度。
由于数据涉及范围广、时间跨度长，因此对大学生、本科生和研究生等学术研究人员而言，是一个难得的参考资料。
无论是初学者还是有经验的研究者，都容易上手使用。
这份数据可以作为毕业设计的一部分，为课程研究提供丰富的实证素材，同时也适合商业管理等专业的学生在规划和分析城市发展时参考。
数据以压缩包形式提供，便于下载和分发。
用户可以根据需要直接引用这些数据，进行比较分析，探索城镇与农村居民收入的差异，研究经济发展的不平衡性，以及城乡关系等重要议题。
通过这些数据的分析，能够为政策制定者提供决策支持，帮助他们更好地理解和解决城乡发展中的经济问题。
此外，这些数据还能够为地理学研究人员提供详细的地理分布信息，帮助他们分析不同县域的经济发展情况。
城市规划者可以利用这些数据来评估和预测城镇的发展趋势，为城市规划和管理提供科学依据。
社会学者可以通过这些数据深入研究社会结构和社会变迁，增进对社会发展动态的理解。
这份数据集为多学科领域提供了宝贵的第一手资料，有助于深入探讨和理解中国县域城镇和农村居民收入的动态变化，对中国的社会经济发展具有重要的参考价值。

J-Scope是SEGGER公司推出的，可以在目标MCU运行时，实时分析数据并图形化显示的软件。
可以使用标准的SWD接口。
J-Scope可以像示波器一样显示多个变量的值，通过读取一个ELF文件，允许选择一定数量的变量可视化。
你可以简单的将目标MCU连接到J-Link，并启动J-Scope软件。

实现一个关于表达式的LR语法分析程序，识别用户输入的包含变量与整数的混合算术表达式（不包含减法与除法运算）。
1、文法如下： 0)SE 1)EE+E 2)EE*E 3)E(E) 4)Ei

RailsURL帮助器实验室目标使用路由助手生成URL使用:as使用隐式和显式名称绘制路由用变量绘制路线使用需要变量的路由助手生成URL指示在本实验中，您将开始集成页面之间的链接功能，从而为FlatironSchool建立学生管理仪表板。
当前正在通过四个测试，其余的需要实现代码才能开始通过。
为了完成本实验，您将需要完成以下任务：用户应该能够导航到/students以查看所有学生。
用户应该能够在index页面上单击该学生的姓名，并被带到该特定学生的show页面。
在students表中创建一个名为active的新布尔属性。
（提示：您可能必须四处寻找设置（ahem）默认值（应默认为false）的最佳方法。
用户应该能够转到/students/:id/activate来在true和false之间切换其active属性。
（这只是激活路线，而不是实际视图。

创建一个PEOPLE类,创建一个People类，定义成员变量如身份证号、姓名、性别、年龄；
定义成员方法“获取身份证号”、“获取姓名”、“获取年龄”等，再创建People类的对象。

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

程序切片是一种分析和理解程序的技术:是通过对源程序中每个兴趣点分别计算切片来达到对程序的分析和理解=程序中某个兴趣点的程序切片不仅与在该点定义和使用的变量有关:而且与影响该变量的值的语句和谓词以及受该变量的值影响的语句和谓词有关=文中详细阐述了程序切片技术的研究与进展情况:并对目前存在各种程序切片方法和工具进行了比较C简单介绍了文中提出的面向对象的分层切片方法及其算法的思想C最后分析了程序切片技术目前还存在的一些问题及其发展趋势

科研分步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；
（2）用linkage函数定义变量之间的连接；
（3）用cophenetic函数评价聚类信息；
（4）用cluster函数进行聚类。

介绍了在optisystem中使用matlab联合仿真的方法，包括单步调试，查看matlab中变量的值，以及各种矩阵的值

采用合理的控制策略，按照负载特性对交流电气传动系统进行调速，会显著提高其电能利用效率。
高性能传动使电机具有快速、准确的动态响应，且提供良好的稳态性能。
本书首先给出了交流电机的基本模型（包括异步电机、永磁同步电机、双馈异步电机），详细阐述了电压型逆变器的脉宽调制技术，然后针对交流电机的高性能控制进行了深入的分析（磁场定向控制、直接转矩控制、非线性控制等），并对五相异步电机的传动系统、交流电机的无传感器控制技术进行了探讨，*后针对逆变器输出侧带有LC滤波器的交流传动系统中存在的几个典型问题（滤波器设计、共模电压抑制、矢量控制技术中变量观测与电机控制的改进等）的分析非常有价值。
本书实用性强，并配以大量的MATLAB/Simulink仿真模型，对读者验证算法、掌握交流电气传动系统控制技术与控制技巧大有裨益。
本书非常适合电机、电力电子、自动控制专业高年级本科生、研究生以及工作在一线的科技人员使用。
学习本书的前期知识是电机、电力电子和自动控制。

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。