本书是作者经过10余年的教学实践，在总结前两版教材的基础上，根据广大读者的反馈意见修订而成的。
全书基于SPSS23中文版软件版本，同时兼顾早期的软件版本。
在编写过程中，作者以统计分析的实际应用为主线，在对主要统计分析方法的基本概念和统计学原理进行简明介绍的基础上，以64个实例为载体对SPSS23中各种分析方法的应用场合和操作过程进行了清晰说明，并对相关领域的29个统计分析典型案例进行了应用方法及解决思路的详细分析。
全书共有思考与练习题76个，以供巩固学习效果和课后练习。
全书内容覆盖了SPSS23中常用的统计分析方法，共13章。
第1章介绍SPSS的基础知识；
第2章介绍统计数据的收集与预处理；
第3～12章介绍SPSS23的各种统计方法，包括描述性统计分析、均值比较与T检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、主成分分析和因子分析、时间序列分析、信度分析；
第13章介绍图表的创建与编辑。
全书基于SPSS23中文版软件版本，同时兼顾早期的软件版本。
在编写过程中，作者以统计分析的实际应用为主线，在对主要统计分析方法的基本概念和统计学原理进行简明介绍的基础上，以64个实例为载体对SPSS23中各种分析方法的应用场合和操作过程进行了清晰说明，并对相关领域的29个统计分析典型案例进行了应用方法及解决思路的详细分析。
全书共有思考与练习题76个，以供巩固学习效果和课后练习。
全书内容覆盖了SPSS23中常用的统计分析方法，共13章。
第1章介绍SPSS的基础知识；
第2章介绍统计数据的收集与预处理；
第3～12章介绍SPSS23的各种统计方法，包括描述性统计分析、均值比较与T检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、主成分分析和因子分析、时间序列分析、信度分析；
第13章介绍图表的创建与编辑。
2025/1/31 16:46:47
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重采样工具Python中的哥白尼全球土地服务重新采样工具该笔记本演示了如何将哥白尼全球土地服务（CGLS）植被相关产品（即NDVI，FAPAR...）从标称分辨率333m分辨率重新采样到1km。
适用于希望在切换到新的333m基准分辨率之前，近乎实时地暂时延续其1km时间序列的用户。
用户可以对旧的（非实时）333m产品应用此处显示的重采样方法，并将结果与同一时期的1km产品相关联。
该文档提供了1km重采样的数据层和1km产生的数据层之间的比较结果。
适用于希望在切换到新的333m基准分辨率之前，近乎实时地暂时延续其1km时间序列的用户。
用户可以对旧的（非实时）333m产品应用此处显示的重采样方法，并将结果与同一时期的1km产品相关联。
该文档提供了1km重采样的数据层和1km产生的数据层之间的比较结果。
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卡帕托开源框架，用于处理，监视和预警时间序列数据安装Kapacitor具有两个二进制文件：kapacitor–一个用于调用KapacitorAPI的CLI程序。
kapacitord–Kapacitor服务器守护程序。
您可以直接从页面下载二进制文件，也可以下载它们：gogetgithub.com/influxdata/kapacitor/cmd/kapacitorgogetgithub.com/influxdata/kapacitor/cmd/kapacitord组态可以在找到示例配置文件Kapacitor还可以使用以下命令为您提供示例配置：k
kapacitord–Kapacitor服务器守护程序。
您可以直接从页面下载二进制文件，也可以下载它们：gogetgithub.com/influxdata/kapacitor/cmd/kapacitorgogetgithub.com/influxdata/kapacitor/cmd/kapacitord组态可以在找到示例配置文件Kapacitor还可以使用以下命令为您提供示例配置：k
2024/11/22 21:58:48
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Sciblog支持信息和代码此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码：。
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
2024/11/9 20:51:10
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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
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