利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）的特征是大量脂质滴（LDs）积聚。
这项研究的目的是确定17β-羟类固醇脱氢酶13（17beta-HSD13）在我们的肝脏组织学正常且具有简单脂肪变性的人类受试者中新近鉴定出的LD相关蛋白之一在NAFLD发育中的功能。
从21例人类肝脏活组织检查样本中分离出来，包括9例肝组织学正常的患者（第1组）和12例单纯脂肪变性的患者（第2组）。
通过2DLC-MS/MS测定了来自第1组或第2组的三个肝脏样品的LD相关蛋白的完整集合。
通过比较有或没有NAFLD的受试者之间的LD相关蛋白谱，在NAFLD患者中发现了54个上调的LD相关蛋白和35个下调的LD相关蛋白。
其中，17β-HSD13代表以前未鉴定的LD相关蛋白，在NAFLD中有明显的上调。
由于17β-HSD家族在脂质代谢中起着重要作用，因此选择17β-HSD13来验证蛋白质组学发现并探索其在NAFLD发病机理中的作用。
在db/db（糖尿病）和高脂饮食喂养的小鼠中证实了肝17β-HSD13的增加及其LD表面的位置。
腺病毒介导的人17β-HSD13肝过度表达在C57BL/6小鼠中诱导了脂肪肝

博文：http://blog.csdn.net/zhuangxiaobin/article/details/25476833这篇文章里所提供的工具和样本训练出来的分类器xml文件，可以使用文中的代码实践一下

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跟单软件就是通过账户关联到一起，其中一个账户有人操作时，另一个账户就自动跟着操作。
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长期以来期货市场的现象和数据充分证明了市场上的规律，有了这套系统稳定盈利不再是梦想,可以提供软件试用

陈希孺院士的经典书籍。
《广义线性模型的拟似然法(陈希孺文集)》是一本广义线性模型理论的入门用书，内容除了广义线性模型的建模方法外，主要是关于广义线性模型的几种基本统计推断形式（极大似然估计、假设检验和拟似然估计）的大样本理论，最后一章讲述了广义线性模型的模型选择和诊断。
引言1第1章建模问题51.1一维广义线性回归61.2多维广义线性回归18第2章广义线性回归极大似然估计的大样本理论432.1向量函数导数442.2自然联系492.3非自然联系752.4拟似然估计100第3章GLM参数的假设检验1313.1Wald检验1323.2约束检验1353.3似然比检验139第4章模型的选择与诊断1434.1p值或拟合优度1444.2模型选择1524.3诊断问题

关于贝叶斯算法及历史的介绍。
【贝叶斯公式】　　设D1，D2，……，Dn为样本空间S的一个划分，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di)＞0(i=1，2，…，n)。
对于任一事件x，P(x)＞0，则有：　　n　　P(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di)　　i=1

DataCastle轴承故障预测数据集，可供下载使用的有2个文件：1.train.csv，训练集数据，1到6000为按时间序列连续采样的振动信号数值，每行数据是一个样本，共792条数据，第一列id字段为样本编号，最后一列label字段为标签数据，即轴承的工作状态，用数字0到9表示。
2.test_data.csv，测试集数据，共528条数据，除无label字段外，其他字段同训练集。
总的来说，每行数据除去id和label后是轴承一段时间的振动信号数据，选手需要用这些振动信号去判定轴承的工作状态label。

1主题内容与适用范围1.1主题内容软件单元测试是一个过程。
本标准为该过程规定了一个标准的方法，使之成为软件工程实践中的基础。
该方法是一种综合的方法，目的是对软件单元进行系统化的测试，包括测试计划的执行、测试集的获取以及测试单元与其需求的对照衡量包括使用样本数据来执行被测试单元、并将该单元的实际结果与单元的需求文件中指定的结果进行比较。
本标准描述了一个测试过程，它由一系列具有层次结构的阶段、活动及任务组成，且为每一活动定义了一个最小任务集。
1.2适用范围本规范可适用于任何计算机软件的单元测试（包括新开发的或修改过的软件单元）。
本标准并不规定这些软件的类型，也不规定哪些软件必须进行单元测试。
本标准

行人检测训练库，负样本12000，正样本2400.

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。