自适应调节的差分进化算法matlab程序（原创）——RD-DE算法在优化初期需要搜索能力更强的阶段采用[0,1]之间随机选择变异因子F以及交叉概率因子CR的策略；
而在后期需要开发能力更强的阶段则采用令F和CR单调递减的策略，以加快算法收敛。

受克隆选择理论和免疫网络模型的启发，我们提出了一种新的人工免疫算法，称为免疫记忆克隆算法（IMCA）。
首先讨论了受免疫系统启发的克隆操作员。
IMCA包括两个基于不同免疫记忆机制的版本；
它们是自适应免疫记忆克隆算法（AIMCA）和免疫记忆克隆策略（IMCS）。
在AIMCA中，每种抗体的突变率和存储单位大小会动态调整。
IMCS同时实现抗体种群和存储单元的进化。
通过使用克隆选择运算符，可以将全局搜索与局部搜索有效地结合在一起。
根据抗体-抗体（Ab-Ab）亲和力和抗体-抗原（Ab-Ag）亲和力，IMCA可以自适应地分配存储单元的大小和抗体群体。
在实验中，使用了18个多维函数，维数范围从2到1000，以及组合优化问题，例如旅行商和背包问题（KPs），以验证IMCA的性能。
给出了每次迭代的计算成本。
实验结果表明，IMCA具有较高的收敛速度，并且在增强种群多样性和一定程度上避免过早收敛方面具有很强的能力。
从理论上讲，IMCA以概率1收敛。
2010高等教育出版社和施普林格出版社柏林海德堡。

可实现投资（建设）项目成本费用（投资）、销售收入、租赁收入、自营收入、非营业收入、投资计划（含分期投资计划、投资分类计划）、资金筹措计划、财务分析（销售收入与经营税金及附加表、租赁收入与经营税金及附加表、自营收入与经营税金及附加表、还款付息表、损益表、现金流量表、资本来源与应用表、资产负债表、投资分类损益表）、非土地拍卖和土地拍卖多方案经济分析、临界点分析（含盈亏平衡分析）、敏感性分析、概率分析快速电算化，并可撰写项目可行性研究报告、项目建议书和商业计划书，为房地产开发或固定资产投资企业（单位）的项目投资决策，项目实施过程中成本核算、成本控制和项目竣工后的财务决算提供依据，是土地拍卖招投标报价的好助手。
一、软件不仅适用于房地产投资项目，也可适用于除房地产项目外的其它投资项目。
二、根据输入的有关的基础数据自动计算出总造价、直接费、间接费、单项工程造价（费用）和平方造价及各单项工程造价（费用）占总投资的比例，以及计算销售收入、租赁收入、自营收入、非营业收入、投资计划、资金筹措计划、财务分析数据、非土地拍卖、土地拍卖多方案的经济分析、临界点分析（含盈亏平衡分析）、敏感性分析、概率分析数据，自动生成绝大部分的报表。
三、可将当前工程项目保存成模板（可以根据各种类型、不同城市的房地产开发项目和其它项目的具体情况生成不同的项目模板），以便以后生成新项目之用。
四、可根据不同的城市或同一城市不同时期或不同的工程项目创建不同的税费库，并根据需要有选择的导入后使用。
可随时选择不同城市或同一城市不同时期或不同工程项目的税费库。
五、可实现不同的工程项目有不同的页面设置，根据需要灵活调整页面的有关参数（如纸张大小、页边距、页码位置、表格栏宽等）。
六、可将项目文件导出为Microsoftword和Microsoftexcel文件，以便对排版有特殊要求之使用。
七、可根据计算方法的不同定义不同的成本费用、收入、投资计划、筹资计划计算公式，可使成本费用计算的编码与计算方法没有联系。
可自由分配各期的投资计划和筹资计划。
八、可实现复杂灵活的利息计算。
九、成本费用计算表的编码可以重复，可实现灵活的费用分类，此功能可以定制全国各地的费用分类。
十、软件可使用于房地产开发项目和其它项目的前期投资决策、项目实施、竣工决算期。

《编程之法：面试和算法心得》涉及面试、算法、机器学习三个主题。
书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法，不断优化、逐层递进。
本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等相关的编程面试题和算法，第7章介绍机器学习的两个算法—K近邻和SVM。
　　此外，《编程之法：面试和算法心得》每一章都有“举一反三”和“习题”，以便读者及时运用所学的方法解决相似的问题，且在附录中收录了语言、链表、概率等其他题型。
书中的每一道题都是面试的高频题目，反复出现在近5年各大公司的笔试和面试中，对面试备考有着极强的参考价值。

统计一篇文章中字母’a’~’z’（不分大小写）出现概率，对字母完成Huffman编码算法的设计与实现。

概率习题，剑桥GeoffreyR.Gremmitt和牛津DavidR.Stirzaker编著.PDF版，方便阅读。

1． 会用Mathematica求概率、均值与方差；
2． 能进行常用分布的计算；
3． 会用Mathematica进行期望和方差的区间估计；
4． 会用Mathematica进行回归分析。

M/M/N排队系统（多服务员排队系统）的matlab仿真，GUI界面，附源代码按照顾客到达的时间概率分布为泊松分布，顾客服务时间的长短服从负指数分布，试完成M/M/1排队系统的仿真。

创建你的第一个贝叶斯网络手工创建一个模型从一个文件加载一个模型使用GUI创建一个模型推断处理边缘分布处理联合分布虚拟证据最或然率解释条件概率分布列表（多项式）节点Noisy-or节点其它（噪音）确定性节点Softmax（多项式分对数）节点神经网络节点根节点高斯节点广义线性模型节点分类/回归树节点其它连续分布CPD类型摘要模型举例高斯混合模型PCA、ICA等专家系统的混合专家系统的分等级混合QMR条件高斯模型其它混合模型参数学习从一个文件里加载数据从完整的数据中进行最大似然参数估计先验参数从完整的数据中（连续）更新贝叶斯参数数据缺失情况下的最大似然参数估计（EM算法）参数类型结构学习穷举搜索K2算法爬山算法MCMC主动学习结构上的EM算法肉眼观察学习好的图形结构基于约束的方法推断函数联合树消元法全局推断方法快速打分置信传播采样（蒙特卡洛法）推断函数摘要影响图/制定决策DBNs、HMMs、Kalman滤波器等等

在使用burp等软件的时候，字典一定是必不可少的，一个好的字典可以让你的成功概率上升也可以促使你的目的达成，而很少有人会自己去制作一个字典，因为不仅仅需要很多的经验，更要花费巨大的时间是很不值得的，之所以他叫做字典，是因为他的数量巨大，使用起来比较方便，我这里就发布了一个字典的压缩包，这个压缩包有五个字典，非常适合学习网络安全和渗透的人使用，这个字典数量庞大，使用起来也非常方便，在使用时，只要导入字典就可以进行操作，这里的字典已经按照顺序排列，非常适合使用，而且他不仅仅数量庞大，体积也非常小，希望可以对大家有帮助

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。