非常有用的模型，flt格式，仿真使用最佳。

首先讨论对于靶标上一个大小确定的圆，如何利用得到的像确定其圆心的像坐标问题，它是标定问题研究的一个非常关键环节。
然后，我们用所给的模型对文中的实例进行了验证，经过计算机帧……

通过搭建simulin模型，对单神经网络进行仿真，有标准的S函数代码，可以进行修改。

通过对问题的分析，我们知道此问题主要归结为最优匹配问题，问题的关键在于用人单位和应聘者双方相互满意度的确定，首先我们对题中所给信息进行了量化处理，模型中具体给出了满意度函数的定义。
根据问题的特性，将问题（1）转化为求赋权二分图的最大匹配问题，问题（2）是建立的0-1规划模型来求最优配对方案，问题（3）转化为求对策的纳什平衡点问题，问题（4）和问题（5）是前面3个模型的推广。
通过求解的出了符合实际的最优签约方案

spss统计分析和数据挖掘案例视频教程和案例数据集。
迅雷下载链接，亲测可行，800多M。
结合大量的实例对SPSS各模块的统计分析功能及图形功能等进行了详细讲解。
每章均给出大量分析案例，具体内容为SPSS简介、SPSS数据挖掘系统介绍、SPSS数据文件管理、SPSS数据预处理、SPSS基本统计分析、多重反应分析、均值比较与检验、统计图制作、参数检验、回归分析、方差分析、相关分析、聚数分析、判别分析、因子分析、对应分析与结合分析、信度分析、生存分析、对数线性模型、时间序列分析、缺失值分析，以及SPSS在财务智能、数据预测、股市分析、社会经济分析、金融数据分析等方面的数据挖掘应用。

RDBMS到MongoDB迁移白皮书-涵盖了将数据从RDBMS移至MongoDB时的最佳实践和注意事项MongoDB现代化记分卡-使用它来确定哪些现有的旧版应用程序适合迁移到MongoDB实践Medical_Claims_RDBMS_ERD和Medical_Claims_MongoDB-此方案适用于向其保险公司索赔住院费用的患者-此用例的RDBMS架构和MongoDB架构均已随附-这提供了MongoDB和RDBMS的比较数据表示完整的数据建模方法-此演示文稿将指导您完成MongoDB支持的多种数据模型

基于信息非对称双方演化博弈模型的matlab程序源代码，已经运行通过的

1.大数据和广告关系A类问题：随着数据采样率下降，解决问题的收益会快速下降，这是典型的大数据问题。
如个性化推荐（personalizedrecommendation）和计算广告(computationaladvertising)。
B类问题：随着数据采样率上升，解决问题的收益有所提高，达到一定规模，收益趋于稳定。
如文本主题模型（topicmodel）。
C类问题：随着数据采样率下降，解决问题收益并没有明显下降。
如统计报表等。
2.广告定义和目的一切付费的信息、产品或服务的传播渠道，都是广告。
出资人、媒体和受众这三者利益博弈关系是广告活动永远的主线，广告的根本目的是广告主通过媒体达到低成本的用户接触。
可以用投入产出比（ReturnOnInvestment,ROI）来评价。
3.在线广告创意类型横幅广告（bannerad）：嵌入在页面中相对固定位置的版面。
文字链广告（textualad）：一段链接到广告主落地页文字，在搜索广告（百度）和展示广告广泛采用。
富媒体广告（richmediaad）：利用视觉冲击较强的表现形式（弹窗、对联、开屏等），在不占用固定版面位置情况下，向用户侵入式投送广告素材。
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利用ANSYS等软件生成三维地质体有限元模型，是很详尽的课件操作说明

本书以MATLABR2016a为仿真平台，以控制系统为主线，以MATLAB为辅助工具，三者有机结合介绍控制系统的仿真设计，实用性强，内容丰富。
本书主要内容包括MATLAB软件简介、线性控制系统模型、线性控制系统分析、时域分析、根轨迹分析、频域分析、PID控制器分析、非线性系统分析、状态空间控制系统分析、鲁棒控制器分析和智能控制分析。

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。