英飞凌工程师写的中文版（扫描）本书起首介绍了IGBT的内部结构，而后经由电路原型或者底子模子推导出的IGBT变体方式。
在此底子上，谈判了IGBT的封装本领。
本书还谈判了IGBT电气特色以及热下场，阐发了IGBT的特殊使用以及并联驱动本领。
这些阐发还搜罗了IGBT的实际开关行为特色、电路方案、使用实例以及方案法则。

《统计料想:方式与使用》比力详尽地介绍了用于料想的定量阐发方式：因果回归阐发法以及功夫序列阐发法。
为了将每一种详尽方式与我国的社会经济实际相松散，在每一方式介绍之后，都配有实例阐发其使用，书中齐全盘算均用电子盘算机实现。
为帮手读者操作以及使用种种方式，尤为是没法举行手工盘算的方式，书后附有TSP软件的使用阐发，它适用于IBM-PC机以及与它兼容的微型机，如长城0520。
介绍方式时，波及到的比力繁杂的数学公式推导以及证实，均列入各章附录中，供读者参考。
料想能够按不合的尺度举行分类。
料想方式底子上分为两大类，即定性阐发法以及定量阐发法。
目录第一章约莫回归阐发法　　第一节模子以及参数估量　　第二节模子的查验　　第三节料想精度的测定　　第四节料想实例　　附录　　　　第二章多重回归阐发法　　第一节模子以及参数估量　　第二节模子的查验　　第三节自变量的遴选　　第四节多重共线性　　第五节料想实例　　第六节滞后变量模子　　附录　　　　第三章非线性回归阐发法　　第一节非线性回归模子　　第二节模子参数的估量　　第三节模子阐发与评估　　第四节料想实例　　……　　第五章趋向外推法　　第六章季节变更猜设法　　第七章马尔可夫法　　第八章博克斯——詹金斯法　　第九章ECM模子以及ARCH模子的使用　　参考书目

龙格库塔精度推导.pdf

通过对整周模糊度搜索确定技术的理论分析,根据观测域的不同讨论了几种整周模糊度搜索技术,包括基于观测域的整周模糊度搜索!基于坐标域的整周模糊度搜索和基于模糊度域的整周模糊度搜索;并分别引见了几种搜索技术中的典型算法,如双频伪距载波相位组合法!模糊度函数法和LAMBDA算法"并重点分析了LAMBDA算法,利用马尔可夫估计,推导了GPS整周模糊度估计矢量和导航定位参数估计矢量的表达式以及相应的协方差矩阵;通过对实际的测量实验获取的数据分析来比较几种GPS整周模糊度确定算法,并对其进行了计算机仿真,认为LAMBDA算法是实现整周模糊度动态确定较为有效的算法;此外,还研究了周跳检测与修复的几种常用方法,提出了利用双频P码伪距法和载波相位变化率法来探测和修复周跳,并通过试验数据对该算法进行了验证"最后,基于COM组件设计思想设计实现了GPS分析仿真软件的功能组件)载波相位算法软件"

理论推导了轴棱锥顶点离轴加工误差的透射率函数。
在惠更斯-菲涅耳衍射积分理论和稳相近似法的基础上，推导出顶点离轴轴棱锥后的衍射光场表达式，分析了顶点离轴加工误差对贝塞尔光束的影响。
对顶点离轴轴棱锥后衍射光场进行数值模仿，结果表明，当为理想加工轴棱锥时，轴棱锥后的光场分布为近似理想贝塞尔光束；
当存在加工误差时，衍射光斑对半分离。
相同距离处，分离程度随顶点离轴误差的增加而增加；
相同的顶点离轴误差下，分离程度随传输距离的增加而增加。
同时，还研究了这种元件的加工厚度对光斑分离程度的影响，结果表明，随着加工厚度的增加，光斑分离程度也会逐步增大。
研究结果对轴棱锥加工、贝塞尔光束应用等具有一定的指导意义。

数据挖掘算法算法目录18大DM算法包名 目录名 算法名AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法Classification DataMining_ID3 ID3-决策树分类算法Classification DataMining_KNN KNN-k最近邻算法工具类Classification DataMining_NaiveBayes NaiveBayes-朴素贝叶斯算法Clustering DataMining_BIRCH BIRCH-层次聚类算法Clustering DataMining_KMeans KMeans-K均值算法GraphMining DataMining_GSpan GSpan-频繁子图挖掘算法IntegratedMining DataMining_CBA CBA-基于关联规则的分类算法LinkMining DataMining_HITS HITS-链接分析算法LinkMining DataMining_PageRank PageRank-网页重要性/排名算法RoughSets DataMining_RoughSets RoughSets-粗糙集属性约简算法SequentialPatterns DataMining_GSP GSP-序列模式分析算法SequentialPatterns DataMining_PrefixSpan PrefixSpan-序列模式分析算法StatisticalLearning DataMining_EM EM-期望最大化算法StatisticalLearning DataMining_SVM SVM-支持向量机算法其他经典DM算法包名 目录名 算法名Others DataMining_ACO ACO-蚁群算法Others DataMining_BayesNetwork BayesNetwork-贝叶斯网络算法Others DataMining_CABDDCC CABDDCC-基于连通图的分裂聚类算法Others DataMining_Chameleon Chameleon-两阶段合并聚类算法Others DataMining_DBSCAN DBSCAN-基于密度的聚类算法Others DataMining_GA GA-遗传算法Others DataMining_GA_Maze GA_Maze-遗传算法在走迷宫游戏中的应用算法Others DataMining_KDTree KDTree-k维空间关键数据检索算法工具类Others DataMining_MSApriori MSApriori-基于多支持度的Apriori算法Others DataMining_RandomForest RandomForest-随机森林算法Others DataMining_TAN TAN-树型朴素贝叶斯算法Others DataMining_Viterbi Viterbi-维特比算法18大经典DM算法18大数据挖掘的经典算法以及代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面,后面都是相应算法的博文链接，希望能够协助大家学。
目前追加了其他的一些经典的DM算法，在others的包中涉及聚类，分类，图算法，搜索算等等，没有具体分类。
C4.5C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。
ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。
详细介绍链接CARTCART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法，详细介绍链接KNNK最近邻算法。
给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。
近的点的权重大点，远的点自然就小点。
详细介绍链接NaiveBayes朴素贝叶斯算法。
朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导

Meanshift，聚类算法入门讲解MeanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.1.Meanshift推导给定d维空间Rd的n个样本点,i=1,…,n,在空间中任选一点x，那么MeanShift向量的基本方式定义为:

MTPA学习的时候自己的理解，一些公式推导等等。
希望对大家有所协助。
如有问题，欢迎指正。

针对高功率密度运转下的光纤激光对其适用的光纤器件的许多特殊要求,设计了高功率密度下光纤功能的测试系统。
综合比较论证了截断法、插入损耗法、后向散射法三种测试方法。
基于插入损耗法设计了双光路光纤测量系统,通过双光路同时测量被测光纤和参考光纤的插入损耗,利用参考光纤光路监控校准输入信号光功率,提高测量精度。
对系统的测试方法和测量参量理论上进行了推导和说明,分析了系统的传输效率,设计测量精度可达到插入损耗不大于0.5dB,回波损耗不小于50dB。

基于衍射积分理论和复高斯函数展开法研究了超短脉冲贝塞耳-高斯光束通过圆孔光阑后在自在空间中的传输特性,推导出解析的传输方程,并对传输方程进行分析讨论和数值计算分析,利用计算机软件进行绘图,给出了归一化功率谱随横向距离的变化关系,横向光强分布和脉冲波形随截断参数的变化关系。

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。