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作者:谢惠民出版社:高等教育出版社出版年:2003-7页数:424定价:35.50元装帧:简裝本ISBN:9787040119220内容简介······《数学分析习题课讲义(上册)》是教育部“国家理科基地创建名牌课程项目”的研究成果，其目的是为数学分析的习题课教学提供一套具有创新特色的教材和参考书。
《数学分析习题课讲义(上册)》以编著者们近20年来在数学分析及其习题课方面的教学经验为基础，吸取了国内外多种教材和研究性论著中的大量成果，非常注意经典教学内容中的思想、方法和技巧的开辟和延伸，在例题的讲解中强调启发式和逐步深入，在习题的选取中致力于对传统内容的更新、补充与层次化。
《数学分析习题课讲义(上册)》分上下两册出版。
上册内容为极限理论和一元微积分，下册内容为无穷级数和多元微积分。
《数学分析习题课讲义(上册)》可作为高等院校理工科教师和学生在数学分析习题课方面的教材或参考书，也可以作为研究生入学考试和其他人员的数学分析辅导书。
目录······序前言第一章引论1.1关于习题课教案的组织1.2书中常用记号1.3几个常用的初等不等式1.3.1几个初等不等式的证明（3）1.3.2练习题（7）1.4逻辑符号与对偶法则第二章数列极限2.1数列极限的基本概念2.1.1基本定义（12）2.1.2思考题（13）2.1.3适当放大法（14）2.1.4例题（15）2.1.5练习题（17）2.2收敛数列的基本性质2.2.1思考题（18）2.2.2例题（18）2.2.3判定数列发散的方法（21）2.2.4练习题（25）2.3单调数列2.3.1例题（26）2.3.2练习题（30）2.4cauchy命题与Stolz定理2.4..1基本命题（31）2.4.2例题（35）2.4.3练习题（37）2.5自然对数的底e和Euler常数72.5.1与数e有关的两个问题（38）2.5.2关于e的基本结果（38）2.5.3Euler常数y（43）2.5.4例题（44）2.5.5练习题（45）2.6由迭代生成的数列2.6.1例题（46）2.6.2单调性与几何方法（49）2.6.3练习题（52）2.7对于教学的建议2.7.1学习要点（53）2.7.2补充例题（54）2.7.3参考题（55）第一组参考题（55）第二组参考题（57）2.8关于数列极限的一组习题课教案2.8.1第一次习题课（60）2.8.2第二次习题课（62）2.8.3第三次习题课（63）2.8.4第四次习题课（65）第三章实数系的基本定理3.1确界的概念和确界存在定理3.1.1基本内容（67）3.1.2例题（67）3.1.3练习题（69）3.2闭区间套定理3.2.1基本内容（70）3.2.2例题（71）3.2.3练习题（72）3.3凝聚定理3.3.1基本内容（73）3.3.2例题（73）3.3.3练习题（74）3.4Ca.uchy收敛准则3.4.1基本内容（74）3.4.2基本命题（75）3.4.3例题（76）3.4.4压缩映射原理（77）3.4.5练习题（79）3.5覆盖定理3.5.1基本内容（80）3.5.2例题（81）3.5.3练习题（83）3.6数列的上极限和下极限3.6.1基本定义（83）3.6.2基本性质（84）3.6.3例题（88）3.6.4练习题（91）3.7对于教学的建议3.7.1学习要点（92）3.7.2一题多解（93）3.7.3参考题（95）第一组参考题（95）第二组参考题（96）第四章函数极限4.1函数极限的定义4.1.1函数极限的基本类型（97）4.1.2函数极限的其他类型（98）4.1.3思考题（98）4.1.4例题（99）4.1.5练习题（102）4.2函数极限的基本性质4.2.1基本性质（103）4.2.2基本命题（104）4.2.3思考题（107）4.2.4例题（107）4.2.5练习题（109）4.3两个重要极限4.3.3例题（112）4.3.4练习题（114）54.4无穷小量、有界量、无穷大量和阶的比较4.4.1记号o，O与～（115）4.4.2思考题（117）4.4.3等价量代换法（119）4.4.4练习题（121）54.5对于教学的建议4.5.1学习要点（122）4.5.2参考题（122）第五章连续函数5.1连续性概念5.1.1内容提要（124）5.1.2思

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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

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。