今天忽然想开发j2me应用怀旧一下，居然发现哪里也下载不到过去的索爱sdk了！于是费尽周折，从国外网站上下载了索爱sdk，共三个版本：2.2.4，2.5.03，2.5.04，统统免费！都什么年代了，这都10几年前的东西了，有点互联网精神好不好，动不动就要钱收费，收那些虚拟币又不能换钱！没劲！我这里，除了我自己的代码不是免费的，统统免费！

非常好的程序，值得你下载，具体请看文件的readme

BI工具分析报告1.商业化BI工具 11.1商业化BI产品供应商简介 11.1.1IBM 11.1.2Oracle 21.1.3Microsoft 21.1.4BO 31.1.5Hyperion 31.2软件平台 41.3用户方功能 51.4开发功能 61.5分析能力 81.6扩展能力 101.7重点功能 102.开源BI工具 122.1开源BI工具简介 132.1.1Bizgre 132.1.2Openi 132.1.3Pentaho 132.1.4SpagoBI 142.1.5Saiku 142.2开源BI工具对比 142.3开源展现样例 192.2.1Saiku2.5 192.2.2Openi2.0 212.2.3Mondrian&Jpivot 222.4竞争对手应用 24

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这篇论文主要探讨了中国古代玻璃制品的风化模型，利用随机森林算法进行数据分析和预测。
文章在数学建模的背景下，获得了山西省一等奖，论文的核心技术包括随机森林优化、数据填充、特征选择、降维模型和分类算法的应用。
对于问题一，研究者处理了数据中的缺失值，使用众数来填充颜色数据。
通过交叉表和卡方检验，确定了表面风化与玻璃类型之间有强相关性，与纹饰有弱相关性，与颜色则无明显关联。
通过观察化学成分的分布，如氧化铅和氧化钾含量，发现不同类型的玻璃具有特定的成分特征。
然后，他们构建了随机森林模型，以风化前后的均值偏差率预测化学成分含量，并验证了预测的准确性。
针对问题二，论文建立了基于重采样的随机森林模型来识别高钾玻璃和铅钡玻璃的分类规律。
通过对14个化学成分的分析，确定了二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡作为关键因素。
通过投影寻踪法降低维度至5个重要成分，并利用改进的k-means聚类算法，将样本分为3个亚类，结果与实际相符。
通过调整聚类数优化损失函数，验证了初始设定的合理性。
在问题三中，研究者加入了有无风化的指标，继续使用随机森林模型预测玻璃类型，测试集预测准确率达到100%。
同时，通过支持向量机（SVM）和贝叶斯判别法结合扰动项，验证了有无风化指标对分类结果的影响，结果显示这个指标的作用不大。
此外，通过正态扰动测试随机森林模型的敏感性，证明模型的稳定性。
对于问题四，论文建立逐步回归模型，寻找不同类别化学成分间的线性关联。
通过VIF方差膨胀因子分析，确定了两类玻璃在二氧化硅、氧化钾、氧化铅和氧化钡等成分上的显著差异性，这与之前的问题二分析结果一致。
总结来说，这篇论文在数学建模的框架下，利用随机森林算法解决了古代玻璃制品风化的建模问题，包括了数据预处理、分类模型建立、特征重要性分析、降维聚类和线性关联研究等多个方面。
这些方法不仅在解决本问题上取得了良好效果，也为类似的历史文物研究提供了有价值的分析工具和思路。

工信部所发区块链白皮书，做产品首先要研究国家标准、行业标准，白皮书是首选，文中介绍区块链的特征、涵盖面、应用领域等欸容

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拟一维喷管流动的数值解MATLAB程序，模型来自于《计算流体力学基础及其应用》--安德森著，第7章第3小节

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。