Android库列表这是用于Android开发的库的按字母顺序陈列的列表，其中大多数正在积极维护中。
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MACD称为异同移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来的，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。
MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空形态和股价可能的发展变化趋势，但阅读起来更方便。
当MACD从负数转向正数，是买的信号。
当MACD从正数转向负数，是卖的信号。
当MACD以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。

针对表征矿物浮选工况的泡沫图像特征冗余性大的问题,提出了一种无监督约简的浮选泡沫图像特征选择方法.该方法首先定义敏感性指数,并基于敏感性指数约简得到与工况相关的敏感图像特征集;然后针对敏感图像特征之间的自相关性,提出基于粗糙集属性重要度的敏感图像特征集约简方法;最初将该方法应用于金锑浮选过程,并利用工业现场数据进行测试,证明了该方法的有效性,为基于机器视觉的浮选过程监控创造了条件.

符号多项式的操作，已经成为表处理的典型用例。
在数学上，一个一元多项式Pn(x)可按升幂写成：Pn(x)=p0+p1x+p2x2+….+pnxn它由n+1个系数唯一确定，因此，在计算机里，它可用一个线性表P来表示：P=(p0,p1,p2,…pn)每一项的指数i隐含在其系数pi的序号里。
假设Qm(x)是一元m次多项式，同样可用线性表Q来表示:Q=(q0,q1,q2,…qm)。
不失一般性，设m＜n，则两个多项式相加的结果Rn(x)=Pn(x)+Qm(x)可用线性表R表示：R=(p0+q0,p1+q1,p2+q2,…,pm+qm,pm+1,…pn)。
显然，我们可以对P、Q和R采用顺序存储结构，使得多项式相加的算法定义十分简约。
至此，一元多项式的表示及相加问题似乎已经解决了。
然而在通常的应用中，多项式的次数可能很高且变化很大，使得顺序存储结构的最大长度很难决定。
特别是在处理形如:S(x)=1+3x10000+2x20000的多项式时，就要用一长度为20001的线性表来表示，表中仅有三个非零元素，这种对内存空间的浪费是应当避免的，但是如果只存储非零系数项则显然必须同时存储相应的指数。
一般情况下的一元n次多项式可写成:Pn(x)=p1xe1+p2xe2+…+pmxem其中pi，是指数为ei的项的非零系数，且满足0≤e1＜e2＜…＜em=n，若用一个长度为m且每个元素有两个数据项(系数项和指数项)的线性表便可唯一确定多项式Pn(x)。
((p1,e1),(p2,e2),…,(pm,em))在最坏情况下，n+1(=m)个系数都不为零，则比只存储每项系数的方案要多存储一倍的数据。
但是，对于S(x)类的多项式，这种表示将大大节省空间。
本题要求选用线性表的一种合适的存储结构来表示一个一元多项式，并在此结构上实现一元多项式的加法，减法和乘法操作

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最小二乘法拟合用高斯牛顿法一个指数函数一个抛物线拟合能运转有结果

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R/S分析法也称重标极差分析法，同时引入了一个统计量Hurst指数。
Hurst指数常用于分析时间序列的分形特征和长期记忆过程，目前在时间序列变化趋势的持续性或反持续性强度判断方面得到广泛援用。

这个程序保证没有错，看了其他人上传的，都不能运转，这个工具可以进行计算Lyapunov指数，并且有三个例子，点击main函数就可以直接运转

可以搜索全球天气预告，未来三天的天气预告，带api请求接口，穿衣、感冒、运动等指数

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。