近年来，随着新的数据分析方法在生态学和环境科学研究中的迅速发展和大数据时代的来临，R语言统计软件以其灵活、开放、易于掌握、免费等诸多优点，在生态科学和环境科学研究领域迅速传播并赢得广大研究者的青睐。
数量生态学方法是现代生态学研究的重要工具，本书是连接数量生态学方法和R语言的桥梁。
本书首先介绍探索性数据分析和关联矩阵的构建，然后介绍数量生态学的三类主要方法·聚类分析、排序（非约束排序和典范排序）和空间分析。
本书的重点不是介绍数量方法的理论基陆和数学公式，而是在简要介绍原理的基础上，利用案例数据，手把手地教大家如何在R中实现数量分析。
本书可作为生态学、环境科学及其他相关领域（例如海洋学、分子生态学、农学和土壤科学）本科生和研究生的教材，也可作为相关专业科研人员的自学参考书。

卷积码是在信息序列通过有限状态移位寄存器的过程中产生的。
通常，移存器包含N级(每级A比特)，并对应有基于生成多项式的m个线性代数方程，输入数据每次以A位(比特)移入移位寄存器，在此同时有n位(比特)数据作为己编码序列输出，编码效率为A／n。
参数N被称作约束长度，它指明了当前的输出数据与多少输入数据有关。
它决定了编码的复杂度。
译码器的功能就是，运用一种可以将错误的发生减小到最低程度的规则或方法，从已编码的码字中解出原始信息。
在信息序列和码序列之间有一对一的关系。
此外，任何信息序列和码序列将与网格图中的唯一一条路径相联系。
因而，卷积译码器的工作就是找到网格图中的这一条路径。
Viterbi算法可被描述如下；
把在时刻i，状态所对应的网格图节点记作，每个网相节点被分配一个值。
节点值按如下方式计算：(1)设，。
(2)在时刻i，对于进入每个节点的所有路径计算其不完全路径的长度。
(3)令为在i时刻，到达与状态。
相对应的节点的最小不完全路径长度。
通过在前一节点随机选择一条路径就可产生新的结果。
非存留支胳将从网格图中删除。
以这种方式，可以从。
处生成一组最小路径。
(4)当L表示输入编码段的数目，其中每段为k比特，m为编码器中的最大穆存器的长度，如果，那么令，返回第二步。
一旦计算出所有节点值，则从时刻，状态。
开始，沿网格图中的存留支路反向追寻即可。
这样被定义的支路与解码输出将是一一对应的。
关于不完全路径长度，硬判决解码将采用Hamming距离，而软判决解码将采用Euclidean距离。

分别给出了无约束MPC和约束MPC的MATLAB程序

matlab用于求解规划问题的工具包推荐把这个工具整合到matlab中去，这个工具是私人的，不过大家都可以免费下载使用。
下载后，只要在matlab中添加路径就可以使用这工具箱。
正在吸引我的是，这个工具箱建立了一种新的数据类型，使所有规划问题都整合在一起。
举例如下：已知非线性整数规划为：Maxz=x1^2+x2^2+3*x3^2+4*x4^2+2*x5^2-8*x1-2*x2-3*x3-x4-2*x5s.t.0＜=xi＜=99(i=1,2,...,5)x1+x2+x3+x4+x5＜=400x1+2*x2+2*x3+x4+6*x5＜=8002*x1+x2+6*x3＜=800x3+x4+5*x5＜=200在matlab中输入x=intvar（1，5）；
f=[11342]*(x'.^2)-[82312]*x';F=set(0＜=x＜=99);F=F+set([11111]*x'＜=400)+set([12216]*x'＜=800)+set(2*x(1)+x(2)+6*x(3)＜=800);F=F+set(x(3)+x(4)+5*x(5)＜=200);solvesdp(F,-f)double(f)80199double(x)539999990intvar（m，n）:生成整数型变量；
sdpvar（m，n）：生产变量；
solvesdp（F，f）：求解最优解（最小值），其中F为约束条件（用set连接），f为目标函数double：显示求解的答案intvar，sdpvar，生成的变量可以像矩阵一样使用，如例题显示。

对于高速列车在运行过程中因为运行环境造成能耗、舒适、准时和准确停车等指标的不同，运用遗传算法对列车运行的节能性曲线和多目标运行曲线优化，结合列车牵引计算方程和选定的线路约束条件仿真得到列车ATO所要追溯的目标曲线。
结果表明：通过遗传算法优化工况转换点使得列车运行中的惰行比例增加，可以实现列车节能运行，与节能性目标相比，多目标可以较好地保证列车运行中的舒适性，准时性和准确停车等关键性指标。

GRC(Graph-basedRelaxedClustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球(Center-ConstrainedMinimalEnclosingBall,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题.仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性.

Graph-Cut算法是图像及视频中经典且有效的前景和背景分离算法,针对其计算量较大导致实时性不佳、前景和背景颜色相似时分割结果易出现shrinkingbias现象的问题,提出一种改进算法.该算法利用Mean-Shift技术对图像进行预处理,将原图像表示成基于区域的、而不是基于像素的图结构,预处理结果还可应用于后续的前景和背景颜色分布估计过程,使得计算量大大下降;在能量函数中引入了具有自适应权值调节功能的连通性约束项,有效地改善了shrinkingbias现象,提高了分割结果的精确性.实验结果表明,文中算法具有良好的实时交互性,且分割效果更加稳定和精确.

功能：用阻尼牛顿法求解无约束问题：minf（x）输入：x0是初始点，fun是目标函数，gfun是梯度Hess是Hess矩阵函数输出：x和val分别是近似地最优点和最优值，k是迭代次数

研究了自适应补偿器(ANC)中两大补偿器——可变形镜(DM)和部分补偿镜之间的轴向距离标定技术，提出了一种多零位约束方法，利用一块校准镜，通过DM形变实现不同位置的零位检测，从而构建多个测量方程用以限制误差耦合，实现ANC空间间距自标定。
通过仿真和实验验证了该标定方法的高精度。
该方法摒弃了外部直接测量手段，使得ANC和整体干涉仪的集成化成为可能。

依赖jdk8+版本。
Neo4j的特点：1、SQL就像简单的查询语言Neo4jCQL；
2、它遵循属性图数据模型；
3、它通过使用ApacheLucence支持索引4、它支持UNIQUE约束5、它它包含一个用于执行CQL命令的UI：Neo4j数据浏览器6、它支持完整的ACID（原子性，一致性，隔离性和持久性）规则7、它采用原生图形库与本地GPE（图形处理引擎）8、它支持查询的数据导出到JSON和XLS格式9、它提供了RESTAPI，可以被任何编程语言（如Java，Spring，Scala等）访问10、它提供了可以通过任何UIMVC框架（如NodeJS）访问的Java脚本11、它支持两种JavaAPI：CypherAPI和NativeJavaAPI来开发Java应用程序

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。