一本从现代角度讲概率的书。
很多的书都推荐看这本书来了解相关知识。
作者前言中自称自己的书与从前的书不同的。

《数理统计与数据分析（原书第3版）》内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、随机变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性最小二乘等。

HMM(HiddenMarkovModel,隐马尔科夫模型)是一种用参数表示的用于描述随机过程统计特性的概率模型，是一个双重随机过程,由两个部分组成:马尔可夫链和一般随机过程。
其中马尔可夫链用来描述状态的转移，用转移概率描述。
一般随机过程用来描述状态与观察序列间的关系，用观察值概率描述。

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

华硕VIVObookS5100U黑苹果EFI文件这个系统好像是用的10.14的仅供参考无技术支持黑苹果需要好好折腾一番也有一定的成功概率祝您成功吧

本课题基于B/S模式，设计并实现一个文献检索系统，其开发主要包括后台数据库的建立和维护以及前端应用程序的开发两个方面。
系统基于ASP.net框架平台，采用SQLServer2005数据库作为后台数据库、C#编程语言作为前台开发工具，对数据库技术进行了较为深入的学习和应用，主要内容和模块包括：文献数据库的建立，用户的管理，登录身份的管理，文献的查询和检索，文献的上传和下载，文献检索策略的制定与实现，文献资料的后台管理等。
本系统将文献管理人员和用户从传统的文献检索系统中解脱出来，提高管理人员的工作效率，减小出错的概率，使用户可以更加高效的检索所需的文献资料。

概率论教程（钟开莱）

统计推断介绍、书评、论坛及推荐...《统计推断(翻译版·原书第2版)》从概率论的基础开始,通过例子与习题的旁征博引,引进了大量近代统计处理的新技术和一些

该文档是华东师范大学茆诗松老师编写的《概率论与数理统计》（包括教材和答案pdf+授课PPT），是数学类专业学生和希望提高数理基础的同学良好的教材和辅导书。
希望大家多多支持（这是首发分享，如果知友对于基础数学等数学类教材有需求还可在下方留言！），安排！

概率论与数理统计答案，浙江大学出版，作者张帼奋、张奕

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。