组合计数问题为重点，介绍了组合数学的基本原理和思想方法。
全书共分10章：鸽巢原理，排列与组合，二项式系数，容斥原理，生成函数，递推关系，特殊计数序列，Polya计数理论，相异代表系，组合设计。
取材的侧重点在于体现组合数学在计算机科学特别是在算法分析领域中的应用。
每章后面都附有一定数量的习题，供读者练习和进一步思考。
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限幅滤波法（又称程序判断滤波法）中位值滤波法算术平均滤波法递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）中位值平均滤波法

应用最小二乘一次完成法和递推最小二乘法算法的系统辨识实验报告，包含概念理论及Matlab报告程序。
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对局部节点状态估计间误差相关性的处理是分布式估计融合或航迹融合的关键要素;针对当前分布式融合理论中关于混合多模型估计融合研究的空白,首先推导得出了采用相同模型成分的各局部节点交互多模型状态估计的误差互协方差矩阵的递推计算方法;其次,讨论了所得非对称实误差互协方差矩阵的正定特性,并分析了此类误差相关性与混合多模型估计算法中模型过程噪声之间的变化关系;上述结果使得基于互协方差组合融合算法的交互多模型状态估计融合成为可能,仿真实验亦验证了其有效性,相对其它不考虑误差相关性的融合算法,融合结果也更为真实.

目录1. 一般最小二乘法 31.1. 一次计算最小二乘算法 31.2. 递推最小二乘算法 32. 遗忘因子最小二乘算法 62.1. 一次计算法 62.2. 递推算法 63. 限定记忆最小二乘递推算法 94. 偏差补偿最小二乘法 115. 增广最小二乘法 136. 广义最小二乘法 157. 辅助变量法 178. 二步法 199. 多级最小二乘法 2110. Yule-Walker辨识算法 23Matlab程序附录 24附录1、最小二乘一次计算法 24附录2、最小二乘递推算法 25附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31附录7、增广最小二乘递推算法 32附录8、广义最小二乘递推算法 34附录9、辅助变量法 36附录10、二步法 38附录11、多级最小二乘法 39附录12、Yule-Walker辨识算法 42

IOI国家集训队2019论文集，目录：钟子谦-《两类递推数列的性质和应用》王修涵-《浅谈图模型上的随机游走问题》杨骏昭-《“小水题”命题报告》高嘉煊-《浅谈图的点着色问题》戴言-《浅谈格路计数相关问题》李佳衡-《算法竞赛中一些数论问题的推广与高斯整数初探》范致远-《“基础圆方树练习题”命题报告》徐翊轩-《“整点计数”命题报告以及对高斯整数的若干研究》张哲宇-《浅谈树上分治算法》吴思扬-《“组合数求和”命题报告》王思齐-《浅谈一类简洁数据结构》陈孙立-《子串周期查询问题的相关算法及其应用》吴作同-《“公园”命题报告》孔朝哲-《浅谈可追溯化数据结构》袁方舟-《浅谈杨氏矩阵在信息学竞赛中的应用》

为了辨识一类非线性Hammerstein-Wiener系统，基于递推贝叶斯算法和奇异值分解，提出了一种两阶段在线辨识算法。
该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数，然后利用奇异值分解得到待估计参数。
仿真结果表明，所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。

本方法是二维最大商法图像分割是递推法值得学习的好用的程序

前言第1章概述1.1宽带无线移动通信系统的发展1.2功率放大器线性化技术简介1.2.1国内外研究现状1.2.2本书的创新性工作1.3本书结构安排第2章功率放大器数学模型2.1功率放大器非线性效应分析2.2非线性效应基带等效分析2.3无记忆功率放大器典型模型2.3.1Saleh模型2.3.2Rapp模型2.3.3多项式模型2.4宽带功率放大器记忆效应分析2.5有记忆功率放大器模型2.5.1Volterra模型2.5.2多项式模型2.5.3Wiener模型2.5.4Hammerstein模型2.5.5并行Hammerstein模型2.5.6神经网络模型2.6本章小结第3章功率放大器非线性对传输信号的影响3.1非线性的时域及频域分析3.1.1谐波失真3.1.2互调失真3.1.3交调失真3.1.4AM/AM和AM/PM畸变3.2功率放大器非线性对多载波信号功率谱的影响3.2.1无记忆模型功率谱的解析表达3.2.2有记忆模型功率谱的解析表达3.2.3仿真及分析3.3功率放大器非线性对多载波信号符号率的影响3.3.1误符号率的解析表达3.3.2仿真及分析3.4功率放大器非线性评价指标3.4.1分贝压缩点功率3.4.2三阶互调系数3.4.3三阶截断点3.4.4交调系数3.4.5输入及输出回退3.4.6系统性能总损耗3.5本章小结第4章宽带功率放大器预失真技术简介4.1数字预失真技术综述4.2预失真技术基本原理4.3非自适应性预失真技术4.3.1方案概述4.3.2特性曲线的测量4.4射频自适应预失真技术4.5中频自适应预失真技术4.6基带自适应数字预失真技术4.7本章小结第5章宽带功率放大器预失真估计结构5.1直接学习结构5.2间接学习结构5.2.1基于IDLA的新算法5.2.2仿真及分析5.3本章小结第6章基于查询表的数字预失真6.1查询表预失真方法综述6.1.1查询表形式6.1.2查询表的指针方式6.1.3查询表地址索引方式6.1.4查询表自适应算法6.1.5查询表预失真方法的不足6.2无记忆查询表预失真方法6.2.1常规查询表预失真算法6.2.2改进的查询表预失真方法6.3有记忆查询表预失真方法6.3.1一维查询表预失真方法6.3.2二维查询表预失真方法6.4本章小结第7章基于多项式的数字预失真7.1多项式预失真方法综述7.1.1多项式模型7.1.2多项式自适应算法7.1.3多项式预失真方法的不足7.2多项式形式的选择7.2.1预失真多项式形式7.2.2正交多项式模型7.3无记忆多项式预失真方法7.3.1分段无记忆多项式预失真方法7.3.2直接学习结构递推系数估计方法7.3.3间接学习结构系数估计方法7.3.4正交多项式预失真方法7.3.5动态系数多项式预失真方法7.4有记忆多项式预失真方法7.4.1分段有记忆多项式预失真方法7.4.2归一化最小均方系数估计方法7.4.3广义归一化梯度下降系数估计方法7.4.4广义记忆多项式预失真方法7.4.5分数阶记忆多项式预失真方法7.4.6Hammerstein预失真方法7.5本章小结第8章宽带功率放大器预失真方案设计8.1数字预失真系统设计8.2反馈环路延迟估计8.2.1常规环路延迟估计方法8.2.2提出的环路延迟估计方法8.2.3仿真分析8.3PAPR降低技术与预失真8.3.1问题引出8.3.2PAPR降低技术8.3.3限幅对OFDM信号预失真性能的影响8.3.4PAPR降低技术与PA线性化的内在联系8.4宽带功率放大器的有效阶估计8.5关于硬件实现8.5.1非自适应预失真硬件实现8.5.2自适应数字预失真硬件实现8.6宽带功率放大器预失真新理论与技术8.6.1功率放大器预失真新理论8.6.2功率放大器预失真新技术8.7本章小结参考文献附录A符号表附录B缩略语

试证明一个绕原点的旋转变换和一个均匀比例变换是可交换的变换对。
证明：T1=T2，所以一个绕原点的旋转变换和一个均匀比例变换是可交换的变换对。
五、（本题10分）利用中点Bresenham画圆算法的原理推导第一象限从y=0到x=y圆弧段的扫描转换算法（设半径为R，要求写清原理、误差函数、递推公式）。

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。