用MATLAB实现ARIMA模型实现某些变量对时间序列的预测

OracleJDK1.8ForMacOS，版本号281，方便大家不需要Oracle安装器就可以直接配置JDK到环境变量。

matlab读取地震数据segy，（之前在csdn下载的别人的读取segy的那个文件有问题，请注意：读取之后每道的数据会发生变化请注意！！！）该文件读取后的道数据是存在Data变量之中。
使用例子如下：[Data,SegyHeader,SegyTraceHeadersBinary]=ReadSegyFast(filename);

AWS自动修复开源应用程序可通过使用AWSConfig立即修复常见的安全问题。
目录关于自动修复通过SQS队列auto-remediate-config-compliance触发自动修复功能。
SQS队列通过CloudWatchEventauto-remediate-config-complianceremediateauto-remediate-config-compliance从AWSConfig中填充了合规性负载。
CloudWatchEvent的目的是过滤掉AWSConfig生成的所有与违规有关的消息。
触发Lambda函数后，它将尝试修复安全问题。
如果修复失败，则事件有效负载将发送到死信队列（DQL）SQS队列auto-remediate-dlq。
每次将有效负载发送到DLQ时，属性try_count都会增加到SQS消息中。
一旦该计数超过Lambda函数附加的RETRYCOUNT变量，该消息将不再发送到DLQ。
如果对传入的AWSConfig事件不存在任何补救措施，则AWSConfig有效负载将被发送到SNS主题auto-remedia

MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

在实际业务中，安装以ORACLE为数据库的客户机时，客户端安装速度很慢，所以才制作了一个免安装客户端，只用拷贝已经安装的客户端文件再打开批处理文件增加环境变量和注册表就能正常连接ORACLE，方便实施人员安装。

内弹道程序，主要计算内弹道参数，计算出内弹道的各个参数和变量，得到内弹道规律

Asp这个老古懂估计没几个人在用了。
几年没写代码了，最近要弄个小东西，给手机端提供json数据，不想麻烦别人，自己又只会asp，没办法就自己动手了。
网上找了好久都没有一个人能完整的把asp操作json说清楚。
最后还是自己搞定的。
整出来共享给大家。
（ps,还有个原因csdn的分不够用啦，大家看着给点吧。
写这个说明文档都用了我两小时。
^_^）以下是示例代码'说明：json.asp中引用了json.js.asp'其他见文档'手机很多时候不认gb2312，跳入json的坑就忘记gb2312吧,讨厌的是，如果代码报错，iis会输出gb2312，结果就是乱码，有点烦。
'自己想办法解决吧response.Charset="utf-8"dimstrJsonData,ovbJson,jdimarrTemp,varname,isetovbJson=newvbJson'asprecrodset和数组转json字符arrTemp=array("a","{""oa"":""我是oa""}","c")strJsonData=ovbjson.toJson(empty,arrTemp,true)'转换为Json格式的字符串，有兴趣可以自己输出看看是什么setj=json.parse(strJsonData)'序列化为json对象（或者是数组对象）response.Write(j.get(1)&"")'别用vb数组来存json对象，不然得每个元素去重新序列化，这里如果想j.get(1).oa就不行了。
必须对j.get(1)单独序列才行'----recrodset就不演示了，懒得连数据库'---自定义操作方法的演示---strJsonData="{a:1,b:[{c:'我是数组中的点c'}]}"setj=json.parsestr(strJsonData)response.Write(j.b.get(0).c&"")'添加节点的时候注意，如果值是null，会被忽然，这个节点会不存在的。
在添加之前记得先检查值setj=json.add(j,"new","我是新加的节点")response.Write(j.new&"")'下面这句注掉了，是因为这个操作是无效的因为j.b是数组，不能add'setj=json.add(j.b,"new1","我是加不进的节点")setj.b=j.b.put(j.b.length,j.b.get(0))response.Write(j.b.get(1).c&",我是新加的数组元素")'因为数组的get方法不允许被赋值，所以不能像下面这样写'setj.b.get(0)=json.add(j.b.get(0),"new","我会报错")json.addj.b.get(0),"new","我是新加的new我不会报错"json.addj.b.get(0),"new1","我是通过变量取出来的哦"response.Write(j.b.get(0).new&"")varname="new1"response.Write(json.byname(j.b.get(0),varname)&"")fori=0toj.b.length-1 varname="c" response.Write(json.byname(j.b.get(i),varname)&"我是循环出来的c，索引："&i&"")next'最后完整的输出给手机就这样：response.Writejson.stringify(j)

目录：第一章绪论1·1生物视觉通路简介1·2Marr的计算视觉理论框架1·3本书各章内容简介1·4计算机视觉的现状与阅读本书需注意的问题思考题参考文献第二章边缘检测2·1边缘检测与微分滤波器2·2边缘检测与正则化方法2·3多尺度滤波器与过零点定理2·4最优边缘检测滤波器2·5边缘检测快速算法2·6图像低层次处理的其他问题思考题参考文献第三章射影几何与几何元素表达3·1仿射变换与射影变换的几何表达3·2仿射坐标系与射影坐标系3·3仿射变换与射影变换的代数表达3·4不变量3·5由对应点求射影变换3·6点3·7指向和方向3·8平面直线及点线对偶关系3·9空间平面及点面对偶关系3·10空间直线3·11二次曲线与二次曲面思考题参考文献第四章摄像机定标4·1线性模型摄像机定标4·2非线性模型摄像机定标4·3立体视觉摄像机定标4·4机器人手眼定标4·5摄像机自定标技术思考题参考文献第五章立体视觉5·1立体视觉与三维重建5·2极线约束5·3对应基元匹配5·4射影几何意义下的三维重建思考题参考文献第六章运动与不确定性表达6·1欧氏平面上的刚体运动6·2欧氏空间中的刚体运动6·3不确定性的描述6·4不确定性的运算6·5不确定性运算的几个例子6·6三维直线段的不确定性6·7不确定性的显示思考题参考文献第七章基于光流场的运动分析7·1光流场和运动场7·2光流的约束方程7·3微分技术7·4其他方法7·5基于光流场的定性运动解释思考题参考文献第八章长序列运动图像特征跟踪8·1引论8·2参数估计理论初步8·3特征运动模型8·4特征跟踪的阐述8·5匹配8·6实际应用中需要考虑的问题思考题参考文献第九章基于二维特征对应的运动分析9·1极线方程和本质矩阵9·2基于点匹配的运动计算9·3图像是一个空间平面的投影时的运动计算9·4基于直线匹配的运动计算9·5基本矩阵的估计思考题参考文献第十章基于三维特征对应的运动分析10·1由三维点匹配估计运动10·2不需显式匹配的方法10·3从三维直线匹配估计运动10·4从平面匹配估计运动10·5二维-三维的物体定位思考题参考文献第十一章由图像灰度恢复三维物体形状11·1辐射度学与光度学11·2光照模型11·3由多幅图像恢复三维物体形状11·4由单幅图像恢复三维物体形状思考题参考文献第十二章建模与识别12·1CAD系统中的三维模型表达12·2曲线与曲面的表达12·3三维世界的多层次模型12·4由二维图像建模12·5识别的一般原则——问题与策略12·6特征关系图匹配12·7“假设检验”识别方法思考题参考文献第十三章距离图像获取与处理13·1距离传感器13·2数据预处理13·3深度图分割思考题参考文献第十四章计算机视觉系统体系结构讨论与展望14·1计算机视觉系统的基本体系结构14·2视觉系统体系结构讨论14·3主动视觉14·4计算机视觉的应用展望参考文献附录A实验数据及参考结构A·1图像的格式A·2摄像机定标A·3立体视觉A·4基于光流场的运动分析A·5长序列运动图像特征跟踪A·6基于二维特征对应的运动分析A·7基于三维特征对应的运动分析

第六章：实验一：1.在虚拟机中添加两块SCSI硬盘，容量各位10GB2.查看Linux为新添加的硬盘分配的文件名3.对两块硬盘进行分区，创建文件系统4.使用mount命令挂载文件系统5.查看挂载的所有文件系统第八章：实验一：1.在/root这个目录下建立一个名为vitest的目录2.进人vitest这个目录当中,将/etc/manpath.config复制到当前目录3.使用vi打开当前目录下manpath.config.4.在vi中设置行号。
5.移动到第一行,并且向下搜索一下pager这个字符串，请问它在第几行？6.接下来，要将50~100行之间的man改为MAN,并且一个一个选择是否需要修改7.修改完之后，再全部恢复。
8.要复制第66~75行这10行的内容，到最后一行之后。
9.删除第11~30行之间的20行。
10.将这个文件另存为一个manpath.test.config的文件名。
11.将光标移到第29行,并且副除第15个字符。
12.统计目前的文件有多少行以及多少字符。
13.保存退出。
实验二:Linux中C程序的编程方法。
1.在vi中使用C语言编写一个helloworld程序,用gcc编译它并运行。
2.在eclipse中使用C语言编写一个循环程序，用eclipse编译并运行。
使用eclipse调试功能，监视循环变量的变化情况。

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。