基于深度学习的监督学习，使用梯度下降、ALS、LFM算法，使用AngularJS2生成前端框架，数据库为MongoDB，使用ElasticSearch作为搜索服务器，Redis作为缓存数据库，其中包括Spark的离线统计服务、Azkaban的工作调度服务、Flume的日志采集服务、Kafka作为消息缓冲服务，全局采用Scala编写，Java作为Tomcat部署使用，实现离线推荐、实时推荐、服务器冷启动问题处理。

在快速傅里叶变换(FFT)方法处理单幅干涉图原理的基础上,提出一种基于样本块匹配的干涉图延拓方法,利用干涉图像的可信度和等照度线特征,来确定待填充块的优先权,然后在干涉图的已知区域寻找与待填充块最相似的样本块来进行填充。
充分利用了干涉图的条纹特征,结合梯度变化方向有效地合成纹理信息,具有很好的延拓效果。
最后将该干涉图延拓方法与傅里叶变换,合适的滤波函数和相位解包方法结合起来构成整套单幅干涉图处理方法。
采用该单幅干涉图处理方法获得的波面峰谷值与Zygo移相干涉仪得到的平均相差不到λ/100,并且两种方法获得的波面均方根值平均相差不到λ/200。

本书是为应用数学系本科生、工科硕士研究生所写的有关最优化知识的一本教材，作为教材，本书的基本观点是：采用简单、基本直观的方法，向学生介绍最优化的有关理论、基本原理和相应的算法，并试图让学生了解算法的来龙去脉，以便使他们在处理实际问题的过程中，更好地运用这些方法。
本书的基础是“数学分析”和“线性代数”，对于工科学生，只需具备“高等数学”和“线性代数”知识就可读懂大部分内容。
第一章绪论1.1引言1.2最优化问题1.3数学预备知识1.4凸集和凸函数第二章线性规划2.1引言2.2线性规划的数学模型2.3线性规划的基本性质2.4单纯形方法2.5改进单纯形法第三章线性规划的对偶问题3.1对偶问题3.2线性规划的对偶理论3.3对偶单纯形法3.4第一个正则解的求法第四章无约束最优化问题的一般结构4.1无约束问题的最优性条件4.2无约束问题的一般下降算法4.3算法的收敛性第五章一维搜索5.1试探法5.2插值法5.3非精确一维搜索方法第六章使用导数的最优化方法6.1Newton法6.2共轭梯度法6.3变度量法6.4变度量法的基本性质6.5非线性最小二乘问题第七章直接方法7.1Powell方法7.2模式搜索方法7.3单纯形调优法第八章约束问题的最优性条件8.1约束问题局部解的概念8.2约束问题局部解的必要条件8.3约束问题局部解的充分条件8.4Lagrange乘子的意义第九章二次规划问题9.1二次规划的基本概念和基本性质9.2等式约束二次规划问题9.3有效集法9.4对偶问题第十章可行方向法10.1可行方向法10.2投影梯度法10.3既约梯度法第十一章乘子法11.1惩罚函数法11.2等式约束问题的乘子法11.3一般约束问题的乘子法

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2.用高阶多项式函数拟合曲线3.用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项）4.优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）5.用你获得的实验

1光纤通信概论11.1光纤通信的发展史11.2光纤通信系统32光纤62.1概述62.2光线在光纤中的传输92.2.1阶跃光纤中的光线分析92.2.2梯度光纤中的光线分析102.2.3平面光波导132.3光纤的波动理论172.3.1波动方程172.3.2归一化变植182.3.3贝塞尔方程的场解192.3.4特征方程212.3.5线偏振校及其特性222.3.6传播常数卢与归一化频率V的关系242.3.7光纤中的功率流252.3.8单模光纤262.4光纤的损耗特性292.4.1材料的吸收损耗302.4.2光纤的散射损耗312.4.3辐射损耗312.5光纤的色散特性及带宽322.5.1群时延和时延差332.5.2材料色散和波导色散332.5.3高斯脉冲在单橾光纤中的传播382.5.4偏振栈色散402.5.5模间色散412.5.6光纤的传输带宽412.6单模光纤中的非线性效应432.6.1媒质中的仆线性效应432.6.2光纤中的受激散射效应442.6.3非线性折射率调制效应462.6.4光脉冲在光纤中的传输方程472.7光纤光栅482.7.1基本工作原理482.7.2耦合模理论及布拉格光栅的滤波特性502.7.3嘱啾光纤光栅532.7.4长周期光纤光栅542.7.5抽样光栅552.7.6光纤光栅在光纤通信中的应用552.8无源光器件572.8.1光纤的连接与光纤连接器582.8.2光纤分路器及耦合器582.8.3GR1N透镜连接器602.8.4光隔离器与光环行器602.8.5光开关612.9聚合物光纤与光子晶体光纤简介642.9.1聚合物光纤642.9.2光子晶体光纤65习题683光源与光发送机703.1半导体中的光发射713.1.1光的吸收与发射713.1.2半导体的光发射743.2发光二极管783.2.1发光二极管的结构783.2.2发光二极管的主要特性803.3半导体激光器的工作原理与结构833.3.1半导体激光器的工作原理833.3.2半导体激光器的结构873.4半导体激光器的工作特性933.4.1P-1特性933.4.2模式特性与线宽963.4.3调制特性973.4.4波长调谐特性1023.4.5噪声特性1033.4.6半导体激光器的安全使用1053.5光发送机1053.5.1光载波的调制1063.5.2发光二极管驱动电路1063.5.3激光二极管驱动电路1083.5.6光源与光纤的耦合1103.5.7光源的外调制技术112习题1144光检测器与光接收机1164.1概述1164.2光检测器1174.2.1光检测器的工作原理1174.2.2光检测器的主要工作持性1224.3光接收机的噪声1254.3.1光接收机中的噪声源1254.3.2接收机等效电路及放大器电路噪声1274.3.3光检测器的噪声1284.3.4背景噪声1314.4模拟接收机的噪声及信噪比1324.4.1均方信号电流1324.4.2光检测器噪声1324.4.3信噪比及接收灵敏度1334.5数字接收机的噪声分析1354.5.1概述1354.5.2数字接收机的分析模型1364.5.3信号分析1374.5.4放大器电路噪卢1384.5.5光检测器噪声1384.5.6输入输出脉冲外形及/1/2/3~1值1404.6光接收机前置放大器1454.6.l高阻抗前置放大器1464.6.2互阻抗放大器1524.6.3动态范围1544.7数字接收机的误码率和接收灵敏度1564.7.1数字接收机的误码率1564.7.2数字接收机的接收灵敏度1594.7.3数字接收机的灵敏度极限一量子极限1634.8数字接收机中的定时提取与判决再生1644.8.1定时提取1644.8.2判决再生165习题1665光放大器1685.1光放大器简介及其一般特性1685.1.1半导体光放大器(SOA)1685.1.2掺饵光纤放大器(EDFA)1705.1.3光纤喇曼放大器(1BA)1705.1.4光放大器一般工作特性1705.1.5

长短期记忆（LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了处理长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。
简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
对CPI数据进行预测

随机梯度下降算法SDG的MATLAB完成，数据集可到UCI数据库里下载

背景：3d打印与焊接类似，由于温度梯度会形成残余应力及变形，先用高斯热源模拟温度场的变化。
材料参数：本文做了大量的简化，假设材料为各向同性，且不随着温度变化。
使用国际单位制。
密度2700；
热导率120；
弹性模量70e9；
泊松比0.3；
热膨胀系数2.3e-5；
比热1000；
屈服应力2.5e8。
对于单纯的热传导分析，只需要用到密度、热导率、膨胀系数、比热。
高斯热源：距离中心半径相同的地方能量是相同的，施加移动的高斯热源只需定义圆截面整体沿x方向运动即可。

手脸近距遮挡属于深度传感器应用中具有代表性的难点问题，针对该问题提出了一种综合利用颜色与深度信息的手势识别方法。
采用核模糊C-均值聚类，对手脸遮挡图像进行粗分割和灰度增强，实现手脸分离。
引入初始化水平集函数，处理聚类方法导致的手势区域像元缺失问题。
利用基于深度信息的梯度方向直方图(HOG)特征对手势进行分类识别。
通过采集不同人体手脸近距遮挡情形下的多种手势图像建立了样本数据库，进行了对比实验，实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
本文方法能有效分离近距遮挡的手和脸，提取得到相对完整的手势信息，深度HOG特征能够对手势空间信息进行精确描述，具有比传统形状特征更准确的识别效果。

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。