画出脉冲响应估计值及其三次插值曲线系统的输出与模型的输出误差也基本达到稳定状态给出了被辨识参数的个数为5时的辨识结果利用上面给出的20对输入输出数据

本书讲述模糊数学方法及其应用，主要内容包括：模糊集合及其运算、模糊统计方法、模糊聚类分析、模糊模型识别、模糊决策、模糊线性规划等以及它们在科学技术与经济管理中的应用．本书的特点是兼顾"数学概念、方法"与"应用技术、模型"两个方面，既注重模糊概念的直观描述，又有配套的应用软件，实际例子较多，可操作性强．本书可作为大学本科生、研究生的教材或参考书，也可供广大科技工作者使用．

在使用fpga设计sdram控制器时，可以通过官方的sdram仿真模型对verilogHDL设计的sdram控制器进行仿真，仿真可以得到相应的输出信息，比如初始化进度。
本资源为镁光官方的仿真模型，需要修改.vh文件为.h，然后在sdr文件中也把.vh修改成.h，最后在新的.h文件中加入你的sdram的型号，比如`definesg6a`defineden128Mb`definex16将sdr文件添加到仿真模型，下面是仿真的初始化部分的运行结果。
#Note:CycloneIVEPLLlockedtoincomingclock#Time:60.0nsInstance:top_tb.top.PLL.altpll_component.cycloneiii_pll.pll3#top_tb.sdr:attime200465.0nsAREF:AutoRefresh#top_tb.sdr:attime200565.0nsAREF:AutoRefresh#top_tb.sdr:attime200665.0nsLMR:LoadModeRegister#top_tb.sdr:CASLatency=2#top_tb.sdr:BurstLength=8#top_tb.sdr:BurstType=Sequential#top_tb.sdr:WriteBurstMode=ProgrammedBurstLength

第一卷讲一些通用的数据模型，比如个人与组织，产品，订单，订单配送，发票，财务，人力资源等。
卷二是一些特定行业的数据模型，在卷一的基础上会有所变化，比如制造业，电信，金融，保险，医疗，旅游业，电子商务等。

神经网络模型能够从音频演讲中检测出五种不同的男/女情绪(DeepLearning,NLP,Python)

基于深度学习的故障诊断模型代码和数据，有数据，有源码，可以直接跑通！亲测可以直接使用，对深度学习和故障诊断应用有一定的借鉴意义，代码注释全面

了解SPSS?中处理大数据的新功能。
现在可以对SPSS分析资产轻松地进行修改，以便连接到不同的大数据来源，它们还可以在不同的部署模式（批处理或实时模式）下运行。
SPSS平台的组件现在可与IBMNetezza、InfoSphere?BigInsights?和InfoSphereStreams结合使用，以支持分析师对大数据使用强大的分析工具。
数十年来，IBMSPSS为统计人员和数据科学家提供了强大的工具。
多年来，SPSS平台已发生了演变，支持数据挖掘流程的所有阶段，包括模型开发、模型部署和模型刷新。
在过去两年，SPSS中增加了处理大数据的新功能。
本文将介绍SPSS如何与IBM大数据产品组合的3个组

在ArcEngine环境下，三维水淹模型的源代码，一起分享学习。

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

该ppt详细阐述了混合高斯背景建模的原理及公式推导，其中涉及EM算法

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。