文档中总结了由轨迹数据挖掘人类行为的相关文章，有利于了解如何从轨迹数据中挖掘什么样的人类行为。

acm雨神的dp进阶之路，包括各种dp类型的总结和学习方法

鱼类模型大合集有各种深海鱼浅海鱼，并且模型自带相应的动作，海洋开发必备参考

编写一个实现n维向量各种操作的类，功能包括：（1） 构造函数实现n维向量的初始化构造，这里n可变；
（2） 析构函数实现向量动态内存的释放；
（3） 拷贝构造函数实现向量的拷贝构造；
（4） 重载赋值运算符'＝'，实现两个向量之间的赋值；
（5） 编写成员函数求两个向量的内积；
（6） 编写成员函数求两个向量的外积；
（7） 编写成员函数求两个向量的和；
（8） 编写成员函数求两个向量的差；
（9） 编写成员函数判断两个向量之间的线性相关性。
（10） 编写一个主函数测试向量类的上述功能。

H3CMSR系列路由器配置实例，详解讲解了生产环境中的各种应用场景，并对配置步骤做了讲解。

个人所做的第一个项目。
里面采用ymodem协议对bin文件进行传输，设置各种标志位，对过程可能出现的问题进行了一一排除，保证即使升级失败，也不会出现任何问题。
（下载文件中有详细的说明，可供公司的技术支持人员操作，所以放心下载！）因为个人所写的说明文档和代码详细配套，所以下载资源高一点。

各种排序算法效率分析比较及源代码C语言实现各种排序包括：直接插入排序，折半插入排序，2—路插入排序和表插入排序；
希尔排序和链式基数排序；
起泡排序，快速排序，归并排序；
简单选择排序，树形选择排序和堆排序。
通过输入不同的数据量和数据大小正序，逆序和乱序情况比较各种排序算法的效率。
其中树形选择排序算法有点错误。

MaxDEABasic（免费软件），并非试用版，DMU数量是没有限制的。
　　MaxDEA为功能强大的数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）软件，包含各种选项组合模型超过三万个。
　　MaxDEA强大的分析功能是前所未有的。
　　MaxDEA5.2Malmquist模型中生产率变化的计算方法有两种可选：1）乘除法：计算相对变化；
2）加减法：计算绝对变化（新增）。
　　MaxDEA5.0更新：　　1）全面支持方向距离函数模型。
　　2）增加了两种新的Malmquist模型：FixedMalmquist和GlobalMalmquist。

《基于SPSS的数据分析（第2版）》一书深入浅出地介绍了如何利用SPSS这一强大的统计软件进行数据处理和分析。
薛薇作者在第三版中进一步更新了内容，确保读者能掌握最新的数据分析技术。
这本书是针对那些希望提升数据分析能力，尤其是SPSS操作技能的读者而编写的。
SPSS，全称StatisticalProductandServiceSolutions，是一款广泛应用于社会科学、健康科学、市场研究、教育等领域的统计分析软件。
它的用户界面友好，操作直观，使得非专业统计背景的用户也能轻松上手。
在书中的实例中，我们可以看到各种不同类型的数据文件，如：1.**WebData.mdb**：这可能是一个MicrosoftAccess数据库文件，用于存储网站访问或用户行为数据。
在SPSS中，可以通过ODBC（OpenDatabaseConnectivity）连接导入此类数据，进行网络行为分析，比如用户浏览习惯、点击流分析等。
2.**Telephone.sav**：这是一个SPSS的默认文件格式，包含调查问卷数据。
可能涉及电话调查结果，可以用于分析消费者态度、满意度或者市场趋势。
3.**K-Means.sav**：K-Means是聚类分析的一种，用于将数据集划分为不同的群组或类别。
此文件可能是已经进行了K-Means聚类后的数据，读者可以学习如何解读和解释聚类结果。
4.**BuyOrNot.sav**：这个名字暗示可能涉及购买决策数据，可以用于构建预测模型，比如逻辑回归，以预测顾客是否会购买某个产品。
5.**MBA.sav**：可能包含MBA项目申请人的信息，可以进行特征选择和多元统计分析，以理解哪些因素影响录取决策。
6.**Brand.sav**：品牌相关的数据，可能包括消费者对不同品牌的认知、偏好和忠诚度，适合做品牌影响力和市场份额分析。
7.**ExportApple.sav**：可能与苹果产品的出口数据有关，可以进行国际贸易分析，比如出口量、市场份额、国别分析等。
8.**Sequence.sav**：序列数据，可能用于事件序列分析或时间序列分析，揭示事件之间的顺序关系或时间上的变化模式。
9.**BankBalance.sav**：银行账户余额数据，适合进行财务数据分析，比如客户消费行为、储蓄习惯或信用评估。
10.**聚类分析.str**：Str文件是SPSS的系统文件，可能包含了聚类分析的设置和结果，读者可以学习不同聚类方法的应用和选择。
通过这些实际案例，读者将学习到如何导入不同格式的数据，进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析以及更高级的建模技术。
此外，还会涉及到数据可视化，如图表制作，以及如何解读和报告分析结果。
对于想要提高数据分析技能的人来说，这本书和这些实例文件提供了丰富的实践机会。

组件化、模块化是软件开发中一个很重要的概念，基于面向服务体系架构（ServiceOrientedArchitecture，SOA）下，如何实现组件化，有各种实现方式，下面通过对各种组件概念的对比，从技术角度提出业务组件（BusinessComponent，BC）定义，并结合对总线模式的分析，给出企业服务总线和类总线的实现方案。
关于企业架构（EnterpriseArchitecture，EA）和面向服务体系架构（SOA）在《面向服务体系架构（SOA）和数据仓库（DW）的思考》（以下简称《SOA和DW》）一文中做了介绍，企业架构包含企业战略、业务架构、IT战略、IT架构四个部分，IT架构如下图IT

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。