satellitetoolkit是由美国AnalyticalGraphics公司开发的一款在航天领域处于领先地位的商业分析软件。
STK支持航天任务的全过程，括设计、测试、发射、运行和任务应用。
STK提供分析引擎用于计算数据、并可显示多种方式的二维地图，显示卫星和其它对象如运载火箭、导弹、飞机、地面车辆、目标等。
STK的核心能力是产生位置和姿态数据、获取时间、遥感器覆盖分析。
STK专业版扩展了STK的基本分析能力，包括附加的轨道预报算法、姿态定义、坐标类型和坐标系统、遥感器类型、高级的约束条件定义，以及卫星、城市、地面站和恒星数据库。
对于特定的分析任务，STK提供了附加分析模块，可以解决通信分析、雷达分析、覆盖分析、轨道机动、精确定轨、实时操作等问题。
另外，STK还有三维可视化模块，为STK和其它附加模块提供领先的三维显示环境。

实验设计与分析(第3版)作者：(美)D.C.蒙哥马利著//汪仁官出版社：中国统计出版社出版日期：1998年6月这是一本论述实验设计与分析的入门教科书。
它是在这20年来我在乔治亚理工学院、华盛顿大学和亚利桑拿州立大学任教实验设计大学本科生水准课程的基础上写成的，它也反映了通过本人的专业实践认为有用近产验设计方法。
本书的主要内容包括引言、简单比较实验、单因素实验：方差分析、关于单因素实验的进一步论述、随机化区组，拉丁方，与有关的设计、不完全区组设计、析因设计导引、平方和与期望均方的计算法则、2析因设计、2析因...一、引言二、简单比较实验三、单因素实验：方差分析四、关于单因素实验的进一步论述五、随机化区组，拉丁方，与有关的设计六、不完全区组设计七、析因设计导引八、平方和与期望均方的计算法则九、2析因设计十、2析因实验的混区设计十一、二水平分式析因设计十二、有关析因设计和分式析因设计的一些其他专题十三、套设计或分级设计十四、带随机化约束的多因素实验十五、...

实数编码的单目的遗传算法程序，含不等式约束的处理，对于初学者提供很好地范例

随着可再生能源和高效清洁燃料在内的新型发电技术的发展，联合供电日渐成为减少环境污染、提高能源综合利用效率的一种有效途径。
许多发达国家的研究已趋于成熟，但我国仍处于起步阶段。
基于此，通过研究分析大量国内外文献，详细引见了国内外联合供电系统的发展与研究概况，全面阐述了系统基本结构、功率变换器以及能量管理策略等主要研究内容。
研究表明，能量管理与控制方法是联合供电系统的核心，只有尽可能的满足多个约束条件，才能保证联合供电系统的长期、稳定、经济运行。

处理不同的非线性优化问题，然后可以通过改进求解有约束优化问题

包含了一个内点约束的最优控制问题MATLAB数值求解，示例程序，非常简单，适用于初学者。
需要曾经安装GPOPS-II软件包。

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支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

传统的去噪方法往往假设含噪图像的有用信息处在低频区域，而噪声信息处在高频区域，从而基于中值滤波、Wiener滤波、小波变换等方法实现图像去噪，而实际上这种假设并不总是成立的。
基于图像的稀疏表示，近几年来研讨者们提出了基于过完备字典稀疏表示的图像去噪模型，其基本原理是将图像的稀疏表示作为有用信息，将逼近残差视为噪声。
利用K-SVD算法求得基于稀疏和冗余的训练字典，同时针对K-SVD算法仅适合处理小规模数据的局限，通过定义全局最优来强制图像局部块的稀疏性。
文献[28]提出了稀疏性正则化的图像泊松去噪算法，该算法采用log的泊松似然函数作为保真项，用图像在冗余字典下稀疏性约束作为正则项，从而取得更好的去噪效果。

针对油田区域配电网负荷大、无功严重不足、电力损耗大的特点,提出了一种适用于油田区域电网的无功优化方法。
该方法建立了综合考虑系统的经济性和安全性并使其互为约束的无功优化数学模型,并采用在电力系统无功优化领域应用较少的差分进化算法对模型进行求解。
该方法具有优化结果与初始值的选取无关、需要控制量少和容易找到全局最优解的优点,实例分析和不同优化算法对比结果表明了所提出的区域配电网无功优化方法的可行性和无效性。

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。