天创χ2卡方检验计算器是为χ2检验量身打造的一款软件，想必从事计算统计工作的朋友应该知道χ2检验应用非常的广泛，但是步骤非常的繁琐，而这款软件能够大大减少繁琐的步骤。
功能包括：1.配对设计的四格表或行X列表资料。
2.成组设计的四格表或行X列表资料（发生数、样本数和发生数（率）等格式）。
3.提供了概率P值与卡方χ2值之间的互相计算转换。
4.直接计算出χ2值与概率P值，无需再查χ2卡方界值表。
5.分析结果同时给出列联系数值。
6.对检验结果值给出具体选择提示，对非统计专业人士非常有协助。
7.列表各格子数据可与EXCEL表格数据直接进行相互复制粘贴操作。
功能包括：1.配对设计的四格表或行X列表资料。
2.成组设计的四格表或行X列表资料（发生数、样本数和发生数（率）等格式）。
3.提供了概率P值与卡方χ2值之间的互相计算转换。
4.直接计算出χ2值与概率P值，无需再查χ2卡方界值表。
5.分析结果同时给出列联系数值。
6.对检验结果值给出具体选择提示，对非统计专业人士非常有协助。
7.列表各格子数据可与EXCEL表格数据直接进行相互复制粘贴操作。
2018/2/5 14:07:12
1.23MB
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在每节末都有软件运用注解，给出了如何分别用R、SPSS和SAS等软件对例子数据进行分析的具体步骤。
每章末都有相关的练习题，以便读者练习运用有关检验方法
每章末都有相关的练习题，以便读者练习运用有关检验方法
2018/1/7 6:13:18
12.44MB
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东南工业大学出版社的矩阵论教材的课后习题答案，答案讲解非常详细，不过不要过度依赖，可用作参考和自学后的检验成果。
2020/4/16 22:20:42
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Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms,Machines,andPeopleLab）开发通用内存并行计算框架。
Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了SparkSQL、SparkStreaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐构成大数据处理一站式解决平台。
从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼，而是希望替代Hadoop在大数据中的地位，成为大数据处理的主流标准，不过Spark还没有太多大项目的检验，离这个目标还有很大路要走。
Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着Spark推出了SparkSQL、SparkStreaming、MLLib和GraphX等组件，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），这些组件逐渐构成大数据处理一站式解决平台。
从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼，而是希望替代Hadoop在大数据中的地位，成为大数据处理的主流标准，不过Spark还没有太多大项目的检验，离这个目标还有很大路要走。
2015/10/10 15:29:11
38.73MB
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在传统的基于制动过程的安全距离模型的基础上,考虑了前后车之间的速度关系和车辆制动减速度的渐变过程,建立了单车道跟驰状态下车辆跟驰的安全距离模型。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
2020/2/17 3:20:13
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在传统的基于制动过程的安全距离模型的基础上,考虑了前后车之间的速度关系和车辆制动减速度的渐变过程,建立了单车道跟驰状态下车辆跟驰的安全距离模型。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
通过Matlab仿真计算,从理论上验证了该模型能够很好地处理传统模型计算的安全距离存在较大偏差的问题。
最后,通过VC++建立了十字交叉口的仿真系统,进一步检验了改进模型在保证车辆安全跟驰的情况下,能够提高道路交通效率,减小交叉口的总延误,从而减少交通环境污染。
2020/2/17 3:20:13
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基于IDL的小波分析程序，支持Morlet,Paul,DOG三种基小波，包括局部小波分析，全局小波分析，明显性检验，COI等。
2016/6/24 4:52:37
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提出了一种基于贝叶斯模式识别的激光雷达大气遥感灰霾组分识别的方法。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
2016/4/24 3:07:25
5.28MB
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提出了一种基于贝叶斯模式识别的激光雷达大气遥感灰霾组分识别的方法。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
2016/4/24 3:07:25
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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。
2024-04-09 15:03
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