随着Internet的迅速发展，当今电子商务已接被广大的互联网用户所接受，网上书店系统作为其中的一部分也有了迅速的发展。
当然，网上书店系统目前主要是以B2C的方式进行经营，通过网上开店的方式向读者出售书本。
国内著名的两大书店，当当网与卓越网，他们售书的理念很简单，读者可以自己寻找自己喜爱的书。
对于读者来说，无需为寻找一本自己想要的书好奔波于城市的各个角落，无需因为时间问题而错过了新书的首发式，或者因为时间问题而去不了书店，网上书店系统，只需你有一台可以连上互联网的电脑，就可以按照自己的兴趣检索到自己想要的书本。
而关键的一点，就是他们只是基于B2C的，只有自己在卖书，而我们所要改进的就是引入C2C经营理念，增加了读者售书的功能，读者可以对来说已经不需要的书本售给需要它的人，当然不是免费的，系统按照设定的比率进行收费，实现额外的营运收入。
UMTS论坛近日表示，2007年初全球使用WCD-MA技术的3G用户将突破1亿大关，加上5000万使用cdma20001xEV-DO技术的用户，全球使用各种技术的3G用户将超过1.5亿。
UMTS论坛指出，2007年将是一个3G市场迅猛发展的年头，特别是WCDMA技术被普遍采用。
按照目前的发展势头，预计全球使用各种技术的3G用户数将在2007年底一举超过2.75亿。
到2010年底，全球3G用户数将接近8亿，其中使用WCD-MA的用户数将占到用户总数的75%。
UMTS论坛还称，到2010年，全球所有手机用户(包括使用2G和3G技术)将超过40亿，几乎是目前数量的两倍。
届时，WCDMA用户也将超过6亿，占到整个手机用户数的14.2%。
网上书店正是基于这种市场潜力，面向中小型图书销售商而开发的，力争为中小型书店提供一款功能完善、界面友好、功能可靠的网上销售软件。

解压后运转demo即可获取固定编码的股票日线数据，其中引用的函数ma、kdj、macd、rsi等计算代码位于indexes文件夹。
demosession1只是添加了for循环用于获取所有沪深数据，获取数据值为前复权数据，和常规股票软件显示结果一致。

该模块功能是把外部输入的交流信号有效值变成直流信号输出，可以计算各种复杂波形的真有效值。
可测量的输入信号有效值可高达7V，对于1Vrms的信号，它的-3dB带宽为8MHz，另外，AD637通过片选（CS）管脚作用，可以使静态电流从2.2mA降至350uA。
因而，在数据采集和仪器仪表等场合，有很广泛的应用。

经过新浪和网易获取股票数据，并计算前复权的MA5/MA10

ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平

ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平

这是我本人编写程序发包从美国海洋局NOAA查获的获得的每一经度每一纬度的磁偏角数据，仅查了东经北纬，日期是2010年10月，保存在数组ma[181][91]中，181代表经度，91代表纬度

TS-D96ATE-D48ATS-D3K11F◆输入信号:4-20mA,0-10mA,1-5V,0-5V.◆阀位反馈精确度:±1.0%×满量程◆交流负载能力:6A/220V,交流过零触发.◆直流电流输出负载能力:750Ω

作者：Vidal,René,Ma,Yi,Sastry,S.S.2016年新书。
据作者说：研究unsupervisedlearning，从一百多年前的PCA讲到压缩感知，知识纵跨上百年。
横跨代数几何，数理统计，高维数据处理，优化算法。
而使用更涉及科学和工程各个领域，是数据科学的入门基础

Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。
MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。
为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，担任数据的过滤分发；
Reduce是规约，担任数据的计算归并。
Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。
从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。
Shuffle横跨Ma

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。