梯度校正参数辨识方法，方崇智，过程辨识，清华大学出版社1确定性问题的梯度校正参数辨识方法2随机逼近法

精品课程网站设计的小王爷，拓扑结构图重点主机随机访问web服务器，然后显示主页就是这个啊。
里面有图片和网页源码，直接运行就行，很简单的。

一比特数模转换器（DAC）对于具有成本效益和功率效率的大规模多输入多输出（MIMO）实施具有巨大的潜力。
我们使用服务于量化接收机的正则归零强制（RZF）预编码，研究具有1位DAC的下行链路大规模MIMO的性能。
通过获取发射机和接收机处的量化误差，通过应用渐近随机矩阵理论，采用闭式解优化了RZF的正则化参数。
发现最佳参数是随着用户负载率线性增加。
此外，得出了渐近总和速率性能，并针对低SNR实现了最佳用户负载率的闭式表达式。
发现最佳用户负载随着接收机量化分辨率的提高而降低。
数值模拟验证了我们的观察结果。

具有随机发生的延迟和部分已知的分布传输延迟的奇异网络控制系统的故障检测

【实验目的】（1）用LABVIEW产生随机数。
（2）统计随机数的概率分布密度函数及相关函数特性。
（3）模拟产生AWGN及ISI信道，添加到数字通信仿真系统中，以便观察信噪比改变对误码率等的影响。
（4）产生m序列信号源，验证m序列的伪随机性以及伪随机序列的自相关函数的双值特性。
（5）产生误码检测模块，观察平均误码率随信噪比的改变，绘制相应的曲线。

c++实现12个排序算法以及时间比较，数据随机生成1000个数字排序

这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。
这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhoughGUI。
有以下技术可用： -主成分分析（'PCA'） -线性判别分析（'LDA'） -多维缩放（'MDS'） -概率PCA（'ProbPCA'） -因素分析（'因子分析'） -Sammon映射（'Sammon'） -Isomap（'Isomap'） -LandmarkIsomap（'LandmarkIsomap'） -局部线性嵌入（'LLE'） -拉普拉斯特征图（'Laplacian'） -HessianLLE（'HessianLLE'） -局部切线空间对准（'LTSA'） -扩散图（'DiffusionMaps'） -内核PCA（'KernelPCA'） -广义判别分析（'KernelLDA'） -随机邻居嵌入（'SNE'） -对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） -t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） -邻域保留嵌入（'NPE'） -线性保持投影（'LPP'） -随机接近嵌入（'SPE'） -线性局部切线空间对准（'LLTSA'） -保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） -最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） -地标最大差异展开（'地标MVU'） -快速最大差异展开（'FastMVU'） -本地线性协调（'LLC'） -歧管图表（'ManifoldChart'） -协调因子分析（'CFA'） -高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） -使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） -使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'）此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。
这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。
有以下技术可用： -基于特征值的估计（'EigValue'） -最大似然估计器（'MLE'） -基于相关维度的估计器（'CorrDim'） -基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） -基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 -基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。
工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问

在matlab环境下综合m文件和仿真库simulink实现伪随机m序列的产生，也可进行扩展。

该程序可以在窗口里用鼠标随意点击来产生不同的“城市”，最短距离也是直观的连线表示，简单易用。
热心提醒：模拟退火法在该程序中没有单一的退火方向，等同于随机遍历，你可以自己想办法设置退火方向，我还没想出来怎么办╮(╯▽╰)╭

本书是毛学荣著的随机微分等式及其应用，里面有伊藤积分，随机微分等式，布朗运动，各种关于随机微分的知识，如果是学习随机过程方向的同学，真本书是很值得深入学习的一本专业书

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。