在追求现代化办公和高效学习的今天,谁掌握了解决问题的最佳方法,谁就找到了成功的捷径。
《Excel数据统计与分析范例应用》就是基于这种思路,为大家提供了这个平台,在深入挖掘Excel软件的巨大潜力的同时,以专家现场问答的方式,将在使用Excel过程中遇到的各种问题和解决方法罗列出来,让读者方便地查找和参考,从而提高学习和工作效率,找到能够快速解决实际问题的捷径。
2020/9/18 3:25:16 43.35MB Excel 统计分析
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本文的作者StephanieTroeth可谓一个用户体验策略专家,在此文中,作者引见了一种非常新颖的用户体验工具,也可以说是一种方法。
这种方法结合了坐标轴和矩阵图,弥补了用户角色、用户旅程、心理模型等常见用户建模方法的不足,并通过一款APP设计带读者感受了一番其中的独到之处。
这种方法简单易上手,非常适合小团队敏捷开发,同样也适用于大团队成员间、利益关系者间的交流,降低沟通成本。
在做设计的时候时刻都要以用户为中心是一件很棘手的事。
我们不仅要清楚的知道谁是我们的用户,而且要快速把对用户的了解转换成一个设计良好的产品。
这通常并不容易做到。
目前,我们使用的的用户体验工具倾向于把重点放在“谁”是我们的用
2017/1/13 4:22:29 205KB 为多层面用户而设计
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卡巴斯基专家对前段工夫出现的被称为是最聪明的木马OBAD的深度分析,内附源代码,以及对OBAD侵入手机和其运作原理做了分析
2019/10/10 18:21:48 1.8MB 安卓 木马
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专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和处理问题的方法来处理该领域问题。
也就是说,专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便处理那些需要人类专家处理的复杂问题,简而言之,专家系统是一种模拟人类专家处理领域问题的计算机程序系统。
2016/2/22 2:33:33 2.03MB 专家系统
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专家系统是一个智能计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和处理问题的方法来处理该领域问题。
也就是说,专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统,它应用人工智能技术和计算机技术,根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验,进行推理和判断,模拟人类专家的决策过程,以便处理那些需要人类专家处理的复杂问题,简而言之,专家系统是一种模拟人类专家处理领域问题的计算机程序系统。
2016/2/22 2:33:33 2.03MB 专家系统
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为了处理静态口令的诸多问题,安全专家提出了“动态口令(OTP:OneTimePassword)”的处理方案。
2015/8/3 5:21:09 11KB 动态口令 OTP
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《模式识别(第四版)》是2010年电子工业出版社出版的图书,作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著,全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作 者:(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas,李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机:非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性(ROC)曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I:线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换(DFT)6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换(DTWT)6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索:相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习:尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类:基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I:顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II:层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III:基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15
2016/1/18 19:48:46 95.69MB 模式识别
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《模式识别(第四版)》是2010年电子工业出版社出版的图书,作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著,全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作 者:(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas,李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机:非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性(ROC)曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I:线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换(DFT)6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换(DTWT)6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索:相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习:尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类:基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I:顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II:层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III:基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15
2016/1/18 19:48:46 95.69MB 模式识别
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北京通达信科科技有限公司是中国兵器工业信息中心的全资子公司,简称通达信科。
是一支以管理软件研发、实施、服务与咨询为主营业务的高科技企业,隶属于世界500强企业中国兵器工业集团公司。
作为国内协同管理软件行业内唯一的央企单位,通达信科将自身定位于中国协同OA软件的领跑者,中国优秀的私有云方案提供商。
通达信科建立了一支以年轻博士、硕士、高级工程师为核心的专业技术团队,具备雄厚的研发实力和强大的项目实施及售后服务能力,是一支素质卓越、服务热情、勤勉奋进的优秀科研团队。
不断以来,通达信科坚持秉承央企的信誉、外企的管理、民企的效率,通达信科人具备"能打大仗,敢打硬仗"的项目执行力,是国内协同管理软件领域内鲜有的专家级领军团队。
通达信科凭借军工高精尖技术实力,以自主知识产权的核心技术,研发了适合中国国情的通达OA网络智能办公系统(英文注册商标:OfficeAnywhere)、通达OA集团版、通达OA安全版、通达OA国际版、通达综合管控与决策支持平台和通达督察督办系统等,形成了市场广阔、效益良好、竞争力强的规模化软件产业,培育塑造了"北方通达"、"OfficeAnywhere"、"北方通达T9"等软件行业知名品牌。
现在,使用通达OA系列软件的企事业单位实际用户已逾10万家,市场占有率全国第一,有超过30%的中国500强企业都在使用通达信科的产品,通达用户群体广泛分布于各个行业领域,遍及全国各省市,是中国用户群最大的OA软件品牌。
目前,通达信科建立了完善的遍布全国7大区域,覆盖34个省、市、自治区的本地化销售与服务网络,通达信科以高端品质的产品和服务,倾力满足用户的高端需求。
近年来,更是将销售触角延伸至海外,通达代表中国最高技术水平的世界级软件产品已经走向全球。
通达信科,管理软件的中流砥柱!
2019/8/3 15:43:01 9.37MB 通达OA
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md5加密算法C语言(经过测试验证完整版)经过调试验证,与工具结果一致MD5信息摘要算法(英语:MD5Message-DigestAlgorithm),一种被广泛使用的密码散列函数,可以产生出一个128位(16字节)的散列值(hashvalue),用于确保信息传输完整一致。
MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特(RonaldLinnRivest)设计,于1992年公开,用以取代MD4算法。
这套算法的程序在RFC1321标准中被加以规范。
1996年后该算法被证明存在弱点,可以被加以破解,对于需要高度安全性的数据,专家一般建议改用其他算法,如SHA-2。
2004年,证明MD5算法无法防止碰撞(collision),因此不适用于安全性认证,如SSL公开密钥认证或是数字签名等用途。
2016/8/6 15:35:09 unknown C语言
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡