中国土壤质地空间分布数据是根据1：100万土壤类型图和第二次土壤普查获取到的土壤剖面数据编制而成，是根据砂粒、粉粒、黏粒含量进行土壤质地划分。
数据分为Sand(砂土)、Silt(粉砂土)、与clay(黏土)三大类，每一类数据均通过百分比来反应不同质地颗粒的含量。

Izhikevich模型的仿真程序，运行实现神经元放电波形和放电分布散点图，matlab可编辑文件，既包含单个神经元也包含网络

尚硅谷谷粒商城笔记，很全。
基础篇，高级篇基本都有总结。
下完觉得好，给个好评。
elasticsearch，本地事务、分布式事务及seata，nacos、gateway、sentinel、sleuth等等，都已经归好类了。

Git是一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。
Git是LinusTorvalds为了帮助管理Linux内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件

2014上半年（5月）信息系统项目管理师考试已经于5月24日结束，在这里对这次信息系统项目管理师考试的知识点题型进行一个分析，以供各位考友参考。
一、考试整体分析信息系统项目管理师考试知识点分布广，范围宽，涉及到项目管理知识、计算机基础知识、系统集成基础知识、法律法规知识、管理学知识、专业英语知识等内容。
总的来说，今年上半年与去年下半年难度上基本持平，如果学习不系统和深入，感觉模棱两可的试题会很多。
如果参加了信管网培训，考前提供的相关培训和重点资料，尤其是考前提供的重点资料，大部分知识点都预测到了。
同时如果考生做了信管网提供的考前密卷，大部分知识点方向也包含了（当然不会是原题，只是预测到了知识点），比如结构化方法、监理、网络层功能、uml图形、安全保护等级划分、三点估算、可行性研究等等。
但是上午题型的变化也对培训机构和考生提出了更高的要求。
这次上午综合知识考试也考到了历年的几道题，比如历年信息系统监理师以及网络规划师的题目，还有几道信息系统项目管理师的历年真题，所以多做做历年的考试真题是绝对必要的，建议大家进入软题库答题，软题库里的题目不但包含信息系统项目管理师的历年真题而且还包含了历年其它软考科目的题目，并且按知识点进行了分类。
案例分析主要考到了需求活动、质量管理、项目管理方面存在问题、挣值计算、收尾的知识（包括管理收尾和合同收尾的知识、项目验收、验收步骤等），这次案例又有一道关于挣值计算方面的题目，而且这次的挣值计算题目相比2013年下半年案例分析的挣值计算题目，难度上还有增加，分析起来需要更多的理解。
对于其他二道题应该来说还算是比较简单的，试题文字内容也不是很长，主要是问题分析

1． 会用Mathematica求概率、均值与方差；
2． 能进行常用分布的计算；
3． 会用Mathematica进行期望和方差的区间估计；
4． 会用Mathematica进行回归分析。

项目管理专业人士正在进步——PMP®认证考试也是如此。
和此前相比，项目管理专业人士需要更多的多元化技能和方法。
为满足项目管理专业人士职业发展的相关需求，中国大陆项目管理专业人士（PMP）®认证考试将于2021年第二次考试进行改版。
新版将专注于以下三个新领域:人–强调与有效领导项目团队相关的技能和活动；
过程–增强管理项目的技术领域；
业务环境–突出项目和组织战略之间的联系。
内容贯穿价值交付范围（包括预测、敏捷和混合的方法），分布在三个考试领域。
新的PMP®考试将继续使用《PMBOK®指南-第六版

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。
由C++语言编写。
旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

M/M/N排队系统（多服务员排队系统）的matlab仿真，GUI界面，附源代码按照顾客到达的时间概率分布为泊松分布，顾客服务时间的长短服从负指数分布，试完成M/M/1排队系统的仿真。

创建你的第一个贝叶斯网络手工创建一个模型从一个文件加载一个模型使用GUI创建一个模型推断处理边缘分布处理联合分布虚拟证据最或然率解释条件概率分布列表（多项式）节点Noisy-or节点其它（噪音）确定性节点Softmax（多项式分对数）节点神经网络节点根节点高斯节点广义线性模型节点分类/回归树节点其它连续分布CPD类型摘要模型举例高斯混合模型PCA、ICA等专家系统的混合专家系统的分等级混合QMR条件高斯模型其它混合模型参数学习从一个文件里加载数据从完整的数据中进行最大似然参数估计先验参数从完整的数据中（连续）更新贝叶斯参数数据缺失情况下的最大似然参数估计（EM算法）参数类型结构学习穷举搜索K2算法爬山算法MCMC主动学习结构上的EM算法肉眼观察学习好的图形结构基于约束的方法推断函数联合树消元法全局推断方法快速打分置信传播采样（蒙特卡洛法）推断函数摘要影响图/制定决策DBNs、HMMs、Kalman滤波器等等

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。