由于数据在各个科学领域的增值,新兴的数据分析技术正在以难以置信的速度发展。
大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法,用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。
本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。
通过这种方式,本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。
全书共分四部分(26章),前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法,第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。
其中,第一部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化;
第二部分讨论微分方程计算与建模;
第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较,引入动态复杂系统概念;
第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。
2024/5/29 2:40:31 175.06MB 数据驱动 科学计算 复杂系统 大数据
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该书详细介绍了模拟电磁场中等离子体运动的的数学方法。
2024/2/23 4:23:08 17.33MB plasma physics via computer
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真金白银在淘宝上买的电子书,资源分不够了所以换点分花花。
绝对物有所值,喜欢地理数学方法或空间分析的朋友一定不要错过。
版面清晰,适合打印
2024/1/16 20:48:47 29.84MB 地理建模 地理数学方法 空间分析
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图书介绍:本书共分5章,第1章为模糊集合基本理论,第2章为模糊聚类与综合评判,第3章为变权决策,第4章为属性数学,第5章为灰色关联分析与灰色评估。
2023/11/10 2:36:41 13.82MB 王庆东 模糊集合 模糊聚类 变权决策
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国际上享有盛名的《数学物理方法》。
名著啊!
2023/10/12 7:06:56 6.31MB mathematical method, physics,pdf
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内容简介本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成,它们是三维计算机视觉所涉及到的基本数学理论与方法。
I.射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础,是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。
本书着重介绍射影几何学和它在视觉中的应用,主要内容包括:平面与空间射影几何,摄像机几何,两视点几何,自标定技术和三维重构理论。
II.矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具,视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。
本书着重介绍与视觉有关的矩阵、张量理论与它的应用,主要内容包括:矩阵分解,矩阵分析,张量代数,运动与结构,多视点张量。
III.模型估计是三维计算机视觉的基本问题,通常涉及到变换或某种数学量的估计。
本书着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法,主要内容包括:迭代优化理论,参数估计理论,视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。
上述三部分涉及的数学内容是相对独立的,但三维计算机视觉将它们组成一个有机的整体。
通过阅读本书,读者能掌握三维计算机视觉中的基本数学内容与方法,增强数学素养、提高分析和解决视觉问题的数学能力。
2023/8/27 4:23:33 4.27MB 计算机视觉 数学
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豆瓣评分9.2!!《数论概论(原书第3版)》讲述了有关数论大量有趣的知识,以及数论的一般方法和应用,循序渐进地启发读者用数学方法思考问题,此外还引见了目前数论研究的某些前沿课题。
《数论概论(原书第3版)》采用轻松的写作风格,引领读者进入美妙的数论世界,不断激发读者的好奇心,并通过一些精心设计的练习来培养读者的探索精神与创新能力。
2023/1/15 21:51:09 24.66MB 数论 经典
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几何化计算几何研究的对象是几个图形。
早期人们对于图像的研究一般都是先建立坐标系,把图形转换成函数,然后用插值和逼近的数学方法,特别是用样条函数作为工具来分析图形,取得了可喜的成功。
然而,这些方法过多地依赖于坐标系的选取,缺乏几何不变性,特别是用来处理某些大挠度曲线及曲线的奇异点等问题时,有一定的局限性。
几何图形是实际物体的抽象描述,几何化是指被研究对象本身的性质所决定的一种必然趋势。
代数化在国外,计算几何的代数化有一股很强的势头。
为了在计算机和图形显示终端表示和处理各种复杂的曲面和几何形体,需进行大量的计算,往往需要将问题代数化、线性化、离散化,特别对于最新式的全色连续色调的图像,必须对显示屏上的光栅网格点逐点进行计算扫描。
图形化随着交互式图形显示系统在CAGD中的广泛应用,计算机图形学作为新兴学科得到迅速发展。
其主要研究对象是图形的生成、变换、显示、剪取、隐藏线和隐藏面的消除、阴影色调及相应的光顺处理等。
其中剪取问题是计算机图形学的一个基本问题,剪取的关键是速度,尤其是在交互式动态显示和最新式的光扫描中。
2016/3/24 4:37:37 15.49MB 计算几何 算法与应用
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KMeans-PCA和降维使用一些数学方法来获取0-9之间每个数字的1000个以上图像之和的均值和协方差,然后使用降维和K-means算法。
2016/11/4 14:30:04 862KB JupyterNotebook
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡