支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

《基于模型的设计:MCU篇》一书采用了先进的产品开发思想逐个基于模型设计的方法，并以MATLABR2010b为软件平台。
让工程师在可视化的MATLAB统一开发环境中，一边进行需求分析、算法研究、模型与需求分析的双向跟踪、模型验证与优化；
另一边进行自动生成C代码的软件在环测试、处理器在环测试、代码的有效性分析、代码与模型的双向跟踪、代码优化、硬件测试等，让算法到嵌入式实时C代码的生成一步到位、一次成功，避免传统开发MCU器件，前期投入大、开发周期长、一般需要重复多次才能成功的弊端。
实现了51单片机、英飞凌C166单片机、dsPIC3x数字信号处理器、ARM处理器的快速开发，其资金投入、工作量和所需花费时间只占传统方法的1/3～1/2，有效地规避MCU应用开发的潜在市场风险。
书中着重介绍了有限状态机Stateflow描述MCU编程的特点，让一些复杂或晦涩的逻辑关系变得异常简单

GJBZ171-2013武器配备研制项目风险管理指南，指导项目中风险管理工作的开展，标准比较新，可用于项目应用中进行风险管理的参考指南。

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支付宝风险管理引见PPT.pdf

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目录;;存储过程的分类调用存储过程;直接使用T-SQL语句操作访问数据是一种低效的资源使用方式，并且有可能产生安全风险。
存储过程是数据库开发人员为了使用某一特定的功能而编写的数据库过程，它具有良好的逻辑封装体。
使用存储过程的优点易于维护。
正确使用存储过程能够将数据库应用与应用程序的业务逻辑分开，当维护数据库相关功能时，只需要修改存储过程即可；
提升功能。
使用存储过程能有效提高数据访问效率，存储过程会在第一次执行时被编译，应用程序可以直接从编译后的文件中获取相应结果；
减少流量和通信。
使用存储过程访问数据，可以降低对网络带宽的需求，减少应用程序读取数据库的次数；
提高安全性。
只允许可信赖的本地存储过程访问数据库，提高数据的安全性。
;返回记录集的存储过程返回记录集的存储过程常用于查找指定记录，然后将查找、排序和过滤后的结果返回到DataSet对象或list-bound控件例：定义了查询所有用户信息的存储过程;返回值的存储过程返回值的存储过程也称为标量存储过程，常用于执行返回单一值的数据库命令或函数。
例：定义了判断用户名是否存在的存储过程;行为存储过程行为存储过程用于实

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。