含历年真题和重点分析：1.数量方法(QuantitativeMethods)与17年相比18年考纲总体变化不大，需要注意在StudySession3，Reading10:CommonProbabilityDistributions部分，删除了“trackingerror”的理解及计算。
2.公司金融(CorporateFinance)删掉了StudySession11里面的Reading38:DividendsandShareRepurchases:Basics。
3.投资组合(PortfolioManagementandWealthPlanning)在Reading42里新增知识点“calculateandinterprettheSharperatio,Treynorratio,M2,andJensen’salpha.”。
4.权益投资(EquityInvestments)在Reading49:EquityValuation:ConceptsandBasicTools里新增知识点”describeregularcashdividends,extradividends,stockdividends,stocksplits,reversestocksplits,andsharerepurchases”和“describedividendpaymentchronology”。
5.固定收益投资(FixedIncome)Reading51:Fixed-IncomeMarkets:Issuance,Trading,andFunding里新增知识点”describestructuredfinancialinstruments”。
6.衍生工具(Derivatives)删除StudySession17里面的Reading59:RiskManagementApplicationsofOptionStrategies。

ImageDenoisingbyLow-RankApproximationwithEstimationofNoiseEnergyDistributioninSVDDomain

1.目录1.目录22.绘图函数Plottingfunctions42.1.可视化的统计关系Visualizingstatisticalrelationships42.1.1.用散点图联系变量Relatingvariableswithscatterplots42.1.2.强调线条图的连续性Emphasizingcontinuitywithlineplots102.1.3.显示与切面的多个关系Showingmultiplerelationshipswithfacets212.2.分类数据绘图Plottingwithcategoricaldata242.2.1.分类散点图Categoricalscatterplots262.2.2.分类观测值分布Distributionsofobservationswithincategories312.2.3.分类统计估计Statisticalestimationwithincategories372.2.4.对“wide-form”数据作图Plotting“wide-form”data412.2.5.显示与facet的多个关系Showingmultiplerelationshipswithfacets432.3.可视化数据集的分布Visualizingthedistributionofadataset442.3.1.绘制单变量分布Plottingunivariatedistributions452.3.2.绘制二元分布Plottingbivariatedistributions512.3.3.在数据集中可视化成对关系Visualizingpairwiserelationshipsinadataset552.4.可视化线性关系Visualizinglinearrelationships572.4.1.函数绘制线性模型Functionstodrawlinearregressionmodels582.4.2.拟合不同种类的模型Fittingdifferentkindsofmodels612.4.3.在其他变量上的情况Conditioningonothervariables682.4.4.控制图表的大小和形状Controllingthesizeandshapeoftheplot712.4.5.在其他上下文中绘制回归图Plottingaregressioninothercontexts733.多图网格Multi-plotgrids763.1.构建结构化的多图网格Buildingstructuredmulti-plotgrids763.2.有条件的小倍数Conditionalsmallmultiples773.3.使用定制函数Usingcustomfunctions863.4.绘制成对的数据关系Plottingpairwisedatarelationships904.绘图美学Plotaesthetics994.1.控制图表美学Controllingfigureaesthetics994.1.1.Seaborn图表风格Seabornfigurestyles1014.1.2.删除轴上的小凸起Removingaxesspines1044.1.3.临时设置图表样式Temporarilysettingfigurestyle1054.1.4.覆盖Seaborn样式的元素Overridingelementsoftheseabornstyles1064.1.5.缩放图表元素Scalingplotelements1084.2.选择调色板Choosingcolorpalettes1114.2.1.创建颜色调色板Buildingcolorpalettes1114.2.2.定性调色板Qualitativecolorpalettes1124.2.3.连续调色板Sequentialcolorpalettes1164.2.4.不同颜色的调色板Divergingcolorpalettes1224.2.5.设置默认调色板Settingthedefaultcolorpalette1245.教程中的数据集125

ThisdistributioncontainsroutinesformanipulatingfilesformattedaccordingtotheJointPhotographicExpertsGroup(JPEG)standard.Matlab'sbuilt-inIMREADandIMWRITEfunctionsprovidebasicconversionbetweenJPEGfilesandimagearrays.TheroutinesinthispackageprovideadditionalfunctionalityfordirectlyaccessingthecontentsofJPEGfilesfromMatlab,includingtheDiscreteCosineTransform(DCT)coefficients,quantizationtables,Huffmancodingtables,colorspaceinformation,andcommentmarkers.ItisassumedthattheuserofthissoftwarehasagoodunderstandingofboththeJPEGcompressionstandardandMatlabdatastructures.ThissoftwareisbasedinpartontheworkoftheIndependentJPEGGroup(IJG),asitmakesuseofIJG'sfreeJPEGcodelibrary.IftheMEXfilebinariesprovidedinthisdistributionarenottheonesyouneedforyoursystem,youwillneedtodownloadIJG'scodelibraryandinstallitonyoursystembeforecompilingthesourcecode.See"Installing"formoredetails.----PhilSallee9/2003

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POD本征正交分解FORPROPERORTHOGONALDECOMPOSITIONOFVELOCITYDISTRIBUTIONS

Inopticalscatteringparticlesizing,anumericaltransformissoughtsothataparticlesizedistributioncanbedeterminedfromangularmeasurementsofnearforwardscattering,whichhasbeenadoptedinthemeasurementofbloodcells.Inthispaperanewmethodofcountingandclassificationofbloodcell,laserlightscatteringmethodfromstationarysuspensions,ispresented.Thegeneticalgorithmcombinedwithnonnegativeleastsquaredalgorithmisemployedtoinversethesizedistribution

这是一篇来自science杂志的论文，极其典型！介绍了测地距离在流行降维中的使用。
Scientistsworkingwithlargevolumesofhigh-dimensionaldata,suchasglobalclimatepatterns,stellarspectra,orhumangenedistributions,regularlyconfronttheproblemofdimensionalityreduction:Þndingmeaningfullow-dimensionalstructureshiddenintheirhigh-dimensionalobservations.Thehumanbrainconfrontsthesameproblemineverydayperception,extractingfromitshigh-dimensionalsensoryinputsÑ30,000auditorynerveÞbersor106opticnerveÞbersÑamanageablysmallnumberofperceptuallyrelevantfeatures.Herewedescribeanapproachtosolvingdimensionalityreductionproblemsthatuseseasilymeasuredlocalmetricinformationtolearntheunderlyingglobalgeometryofadataset.Unlikeclassicaltechniquessuchasprincipalcomponentanalysis(PCA)andmultidimensionalscaling(MDS),ourapproachiscapableofdiscoveringthenonlineardegreesoffreedomthatunderliecomplexnaturalobservations,suchashumanhandwritingorimagesofafaceunderdifferentviewingconditions.Incontrasttopreviousalgorithmsfornonlineardimensionalityreduction,oursefÞcientlycomputesagloballyoptimalsolution,and,foranimportantclassofdatamanifolds,isguaranteedtoconvergeasymptoticallytothetruestructure.

apache-mahout-distribution-0.12.1.tar.gz开源版本.

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。