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第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。

基于Java的决策分析系统源代码，简单好用

主要包括了CMMI3决策分析和决定过程的标准规程及相关模板

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模式识别决策树编程运用matlab做的递归包括id3算法pep算法randomforest算法！

电力系统分析是研究电力系统规划运营问题的基础和重要手段。
全书包括8章和1个附录。
其中第1章介绍电力网络的教学模型及求解方法;第2章、第3章讨论电力系统稳恋分析，第4章阐述直流输电果统和交流柔性输电系统的数学模型;第5章王要介绍同步发电机组和电力负荷的动怒特性及教学模型;第6章、第7章讨论电力系统在大干扰和小干扰下的稳定性问题;第8章主要论述电力系统的电压稳定问题。
现分别简述如下:第1章介绍电力网络的数学模型及求解方法。
本章除介绍节点导纳柜阵手口号点阻抗判E阵以外，还重点讨论了稀疏电力网络节点方程的求解方法，包括稀疏向量法及节点编号优化l可题，所有算法均用例题加以说明。
第2章画绝电力系统潮流计算及静毫安全分析进行讨论。
潮流计算以牛顿法及P-Q分解法为王，除详细讨论基本理论、算法流程以外，还介绍了一些新算法和改进收敛性能的措拖，供读者进一步研究。
在静态安全挣析方面，以N-l校验为中心，阐述了补偿法、直流潮流及灵敏度沽，并介绍了故障排序的慨念。
第3章讨论了在电力市场环境下电力系统稳惑分析方面的几个新进展，包括电力系统最优潮流及相关的节点电价、输电电价问题，潮流血事、潮流追踪和可用传输能力问题。
这些模型和算法反映了电力市场环境下电力调度对决策支持系统的新要求。
第4章介绍了直流输电果统的榄念为数学模型，吏直流输电系统的潮流计算·FACTS元件的榄念和教学模型，以及具有FACTS兀件的电力系统潮流计算和潮流控制，体现了现代电力电子技术对电力革统潮流问题的影响。
第5章重点讨论同步发电机姐和电力fft荷的动窍特性及教学模型。
本章严格推导了国际土通用的同步发电机、调压装置如词速装置以及负荷的教学模型。
掌握了本章的基本理论和方法，读者不难触类旁遇，根据实际情况建立相应的模型。
第6章讨论电力系统暂怒稳定性问题，也就是大干扰下的亲统稳定性问题。
首先介绍了常微分方程初值问题的教值解法，在此基石出上讨论了用改进欧拉法求解简单模型的暂在稳定分析算法及用隐式积分支解的考虑调节器的暂~稳定分析算法，对含有直流输电单纯及FACTS元件的电力旱统暂主稳定分析进行了专门的论述，最后还对暂主稳定的直接法进行了介绍。
第7章研究小干扰下电力系统稳走性问题，革数学基础是稀疏矩阵的特征值的求解方法。
本章首先讨论了反映小干扰稳定性的系统线性化微分方程的形成，然后详细阐述了特征值的求解方法和灵敏度分析方法，井对电力系统低频振荡问题进行了专题讨论。
第8章重点讨论电力系统的电压稳定司题，阐明了电压稳走的基本恍念，并介绍了两种典型的分析电压稳定的方法。
附录应用面向对象的C十十语言详细介绍了一个P-Q分解法潮流程序。
这个附录可以帮助读者对开走程序形成较为完整的概念，从而为自己研究算法和程序设计奠定基础。

《自适应控制》是一本专注于自适应控制系统理论、设计方法与实际应用的专业书籍。
自适应控制理论是一种工程控制理论，它通过让控制系统根据外部环境和内部状态的变化自动调整控制策略，以适应这些变化，达到提高控制性能的目的。
自适应控制系统通常具有以下几个主要特点：1.自适应能力：自适应控制系统能够检测系统性能的变化，并根据这些变化自动调整控制器参数，使得系统性能保持在最佳或者可接受的水平。
2.工程控制理论：自适应控制理论结合了经典控制理论与现代控制理论的优点，能够处理各种复杂和不确定的情况。
3.设计方法：自适应控制设计涉及理论分析与算法设计。
理论分析包括系统建模、稳定性分析等；
算法设计则包括自适应律的构造、参数估计、控制策略的制定等。
4.应用实例：书中将包含一系列自适应控制系统的应用实例，如工业过程控制、飞行器控制、机器人控制等，通过这些实例可以展示自适应控制技术的实际应用效果和价值。
书中内容涵盖以下主题：1.自适应控制系统简介：介绍自适应控制的基本概念、应用背景和研究动机。
2.实时参数估计：讨论在动态系统中实时估计参数的方法，如最小二乘法和回归模型的应用。
3.确定性自调谐调节器：探讨基于确定性模型的自调谐调节器设计，包括极点配置设计、间接和直接自调谐调节器的设计。
4.随机与预测性自调谐调节器：阐述如何设计基于随机模型和预测模型的自调谐调节器，如最小方差和滑动平均控制器的设计。
5.模型参考自适应系统（MRAS）：介绍MRAS的设计原理和方法，以及如何应用Lyapunov理论和稳定性分析来保证自适应控制系统的稳定性。
6.自适应系统的属性：分析自适应系统的非线性动态特性和稳定性问题，以及间接离散时间自调谐调节器的分析方法。
7.随机自适应控制：研究自适应控制在随机环境中的应用，例如多步决策问题和双重控制策略的设计。
在自适应控制系统中，模型参考自适应系统（MRAS）和自适应控制系统（STR）是两种重要的体系结构。
MRAS通过比较系统输出与参考模型的输出来调整控制器参数，而STR则直接根据系统性能来调整参数。
这两种体系结构在实际应用中各有优势，可以根据不同应用场景和性能要求灵活选用。
在自适应控制系统的设计与应用中，工程师和研究人员需要对系统的稳定性进行深入分析。
稳定性分析能够确保系统在受到干扰或参数变化时仍能保持良好的控制性能。
其中，Lyapunov稳定性理论是自适应控制系统稳定性分析的重要工具之一。
此外，实际工程应用中，系统可能面临各种不确定性和干扰，自适应控制系统需要具备一定的鲁棒性来应对这些挑战。
鲁棒自适应控制是设计自适应控制系统时需要考虑的重要方面。
书中还会介绍一些自适应控制系统的扩展应用，例如在非线性系统中的应用，以及自适应控制与其他控制策略如预测控制的结合。
《自适应控制》是一本全面介绍自适应控制理论、设计方法和实际应用的专业书籍，旨在为自动化、计算机科学与技术及相关专业的学生和专业技术人员提供深入的学习资源。
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多属性决策的TOPSIS算法。
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为了提供满足客户需求的组合Web服务,将Web服务的属性分为功能属性和非功能属性(即服务质量QoS属性).通过服务类对功能属性进行划分,并按照服务类以QoS属性的组合类型方式进行服务组合.提出了将基于QoS的服务选择转换成有限方案的多目标决策问题,同时给出选择组合服务的最优执行计划的规划算法.实验表明此方法既利用了现有工作流技术的成果,又具有动态绑定和QoS支持.

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。