授课对象：这是一门数学课程，适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士（例如IT人，业务人员等）补强数学基础，以更好地学习更高级的数据分析，数据挖掘，机器学习课程收获预期：可以大幅度提高学员的数学基础，使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单，得心应手课程内容：第1课面向小白的统计学：描述性统计（均值，中位数，众数，方差，标准差，与常见的统计图表）第2课赌博设计：概率的基本概念，古典概型第3课每人脑袋里有个贝叶斯：条件概率与贝叶斯公式，独立性第4课啊！微积分：随机变量及其分布（二项分布，均匀分布，正态分布）&J.e3P:w6X2^;K*W1U&X第5课万事皆由分布掌握：多维随机变量及其分布4o7|%v%n9\"m4R)|第5课砖家的统计学：随机变量的期望，方差与协方差"s4@+n.v"I:V)`-u第6课上帝之手，统计学的哲学基础：大数定律、中心极限定理与抽样分布+j:W+V/n1_4Y)`/w+[第8课点数成金，从抽样推测规律之一：参数估计之点估计$v3^1V.H(t,G9b:U第9课点数成金，从抽样推测规律之二：参数估计之区间估计第10课对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验第11课扔掉正态分布：秩和检验!s!G1w#i3P*]#e第12课预测未来的技术：回归分析,O%b!U)k4h#]$p第13课抓住表象背后那只手：方差分析第14课沿着时间轴前进，预测电子商务业绩：时间序列分析简介,X.n%b4~8PE9\+d第15课PageRank的背后：随机过程与马尔科夫链简介

计算DES的8个S盒差分分布概率表的程序，结果写入文件中

苏州大学《概率论与数理统计》多套练习卷（含答案）

基于测度论的概率统计教材，数学专业。
作者JunShao。

本书是系统阐述组合数学基础、理论、方法和实例的优秀教材，出版三十多年来多次改版，被MIT、哥伦比亚大学、UIUC、威斯康星大学等众多国外高校采用，对国内外组合数学教学产生了较大影响，也是相关学科的主要参考文献之一。
本书侧重于组合数学的概念和思想，包括鸽巢原理、计数技术、排列与组合、P條ya计数法、二项式系数、容斥原理、生成函数和递推关系以及组合结构（匹配、试验设计、图）等，深入浅出地表达了作者对该领域全面和深刻的理解。
自2004年出版第4版以来，作者又对本书进行了全面的修订和更新，第5版增加了有限概率、相异代表系、匹配数等内容。
有第四版和第五版pdf，方便比较。
还有答案供参考。

总结了各种概率论与梳理统计相关知识和理论，算法公式。
让你1小时复习回顾

该代码对图像灰度直方图的计算均采用了概率统计的方式，只是在统计的过程中采用了三种不同的统计算法，最后还比较了这三种不同的统计算法各自在计算过程中所花费的时间。
建议用户与“图像灰度直方图计算的Matlab代码”进行比较学习。

STM32F103移植freemodbus主机协议实现modbus主机功能，程序有点小问题，读取从机的时候出错概率高一点，并且波特率必须是115200，否则程序会卡死，仅供参考

黄小平编著的《粒子滤波原理及应用》——Matlab仿真书中代码。
本书主要介绍粒子滤波的基原理及其在非线性系统中应用。
为方便读者快速掌握本书主要介绍粒子滤波的基原理及其在非线性系统中应用。
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为方便读者快速掌握子滤波的精髓，本书采用原理介绍书采用原理介绍+实例应用+MATLAB+MATLAB+MATLAB程序仿真+中文注释相结合的方式，中文注释相结合的方式，向读者介绍滤波的原理和实现过程。
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本书共本书共9章，第章，第1章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发章绪论，介绍粒子滤波的发展状况；
展状况；
第2章简略地介绍章简略地介绍章简略地介绍MATLABMATLAB算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零算法仿真编程基础，便于零基础的读者学习后续章节介绍原理；
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第3章介绍与粒子滤波相关的概率论基础；
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第4章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原章介绍蒙特卡洛的基本原理；
第理；
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第5章介绍粒章介绍粒子滤波的基本原理；
第子滤波的基本原理；
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第6章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是章介绍粒子滤波的改进算法，主要是EPFEPF算法和UPF算法。
第算法。
第7章和第8章为粒子滤波在目标跟踪、电池参数估计中的应用；
第章为粒子滤波在目标跟踪、电池参数估计中的应用；
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将雷达回波信号写为如下稀疏形式：其中为基矩阵，为待求系数列向量。
为服从均值为0，方差为的加性高斯噪声。
目标向量为已知元素集，包含N个变量，即。
若每个元素独立向量的概率密度为：这也是系数向量的最大似然估计，为一个二范数的求解问题（稀疏性得不到保证）。

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。