作者:WilliamH.Press/BrianP.Flannery/SaulA.Teukolsky/WilliamT.Vetterling本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。
其内容包括:线性方程组的求解,逆矩阵和行列式计算,多项式和有理函数的内插与外推,函数的积分和估值,特殊函数的数值计算,随机数的产生,非线性方程求解,傅里叶变换和FFT,谱分析和小波变换,统计描述和数据建模,常微分方程和偏微分方程求解,线性预测和线性预测编码,数字滤波,格雷码和算术码等。
全书内容丰富,层次分明,是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。
本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较,以及算法实施的技巧,并给出了标准C语言实用程序。
这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
本书可作为从事科学计算的科技工作者的工具书,计算机软件开发者的参考书,也可以作为大学本科生和研究生的参考书或教材。
2024/2/6 5:38:02 10.13MB Numerical Recipes 数值算法 c
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人口增长模型数学建模论文针对题目所提问题,本文结合题目所给数据,采取最小二乘拟合法,利用1982年到1998年的出生率和死亡率,对1999年到2008年的出生率和死亡率进行预测,并得出此时间段内的人口自然增长率,进而得出1999年到2008年的人口总数,并和实际人口总数进行对比。
2024/2/2 22:39:45 110KB 人口增长模型数学建模论文
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tensorflow训练网络模型,生成用于模型预测的pb模型文件,输入图片,进行前向预测
2024/2/2 6:09:32 1KB tensorflow pb inference
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该论文主要对可视化技术在大数据挖掘算法中的应用进行了简明的剖析,随着信息时代的的来临,早期的数据挖掘技术由于无法直观的观察数据挖掘的方式与结果,致使在海量的数据中只能得到单一的分析结论,最终不但失去了数据挖掘的现实意义,而且在统计预测的过程中,由于无法直观的体现数据的价值,让多数无用的数据混淆视听,暴露出种种问题。
2024/2/1 5:02:12 7.54MB 大数据 可视化 python
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LSTM多变量预测,本程序利用TensorFlow构建一个简易LSTM模型,内含对多个变量因子,以及本程序的运行环境。
2024/2/1 5:27:38 8.73MB 多变量预测
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论文提出了一种新的融合空间尺度特征的时空序列预测建模方法。
2024/2/1 0:15:38 5.11MB time series
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2020年五一数学建模A题解题思路最容易建模的是秦皇岛港动力煤价格的主要因素的影响,分别统计2019年5月1日至2020年4月30日一年内影响煤炭价格数据变化,(主要因素包括气候变化、出行方式、能源消耗方式、国际煤炭市场)。
建立预测模型(时间序列预测模型,Elman神经网络预测模型等),预测煤炭价格变化。
2024/1/31 23:08:18 21.98MB 数学建模
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对GDT全球反恐数据集进行分析和数据挖掘,挖掘和分析哪些攻击是经常发生的,在哪些地方发生,在什么时间,什么纬度等,以及预测下年度那个地方发生恐怖袭击的概率最大。
使用了KNN,K-Means等方法。
并预测未有组织宣称的事件是哪个组织负责的。
2024/1/28 6:47:48 81.36MB GTD
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以波士顿房价预测展现sklearn功能
2024/1/27 15:16:30 951B 深度学习
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该代码是用MATLAB编写算法,并用bp神经网络计算预测值。
代码完整可用,使用时只需在代码中修改导入的excel表文件路径。
2024/1/27 11:41:05 9KB RBM 深度学习 MATLAB 受限玻尔兹曼机
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡