https://download.csdn.net/download/qq_41739364/86339152

LP5规范，未发布，需要以最终发布为准。
DISTRIBUTION:ListallcommitteesthatthisballotshouldbedistributedtoJC-42.6

%Thisfoldercontainsacollectionof"fitting"functions.%(Somehasdemooptions-thethirdsection)%TheGENERALinputtothefunctionsshouldbesamplesofthedistribution.%%forexample,ifwearetofitanormaldistribution('gaussian')withamean"u"andvaraince"sig"^2%thenthesampleswilldistributelike:%samples=randn(1,10000)*sig+u%%fittingwithLeast-Squaresisdoneonthehistogramofthesamples.%fittingwithMaximumlikelihoodisdonedirectlyonthesamples.%%%Contentsofthisfolder%=======================%1)Maximumlikelihoodestimators%2)Leastsquaresestimators%3)EMalgorithmforestimationofmultivariantgaussiandistribution(mixedgaussians)%4)addedfolders:Create-whichcreatesamplesfortheEMalgorithmtest%Plot-usedtoploteachofthedistributions(parametricplot)%%%%%%Maximumlikelihoodestimators%=============================%fit_ML_maxwell-fitmaxwelliandistribution%fit_ML_rayleigh-fitrayleighdistribution%(whichisforexample:sqrt(abs(randn)^2+abs(randn)^2))%fit_ML_laplace-fitlaplacedistribution%fit_ML_log_normal-fitlog-normaldistribution%fit_ML_normal-fitnormal(gaussian)distribution%%NOTE:allestimatorsareefficientestimators.forthisreason,thedistribution%mightbewritteninadifferentway,forexample,the"Rayleigh"distribution%isgivenwithaparameter"s"andnot"s^2".%%%leastsquaresestimators%=========================%fit_maxwell_pdf-fitsagivencurveofamaxwelliandistribution%fit_rayleigh_pdf-fitsagivencurveofarayleighdistribution%%NOTE:thesefitfunctionareusedonahistogramoutputwhichislikeasampled%distributionfunction.thegivencurveMUSTbenormalized,sincetheestimator%istryingtofitanormalizeddistributionfunction.%%%%%MultivariantGaussiandistribution%==================================%fordemoof1

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

种种繁杂收集的天生模子代码，如BA,WS,NW收集等等(allkindsofmodelsforcomplexnetworkssuchasBA,WS,NWetc)繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\Aver_Path_Length.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\BA_net.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\Clustering_Coefficient.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\Degree_Distribution.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\NN_coupled_net.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\NW_net.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\randomgraph.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\suijitu.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现\WS_net.m繁杂收集中底子收集模子的matlab实现

包含以下3个资源：1）Degree_Distribution.m--复杂网络度分布计算的Matlab程序，这个Matlab程序是一个对复杂网络的度分布进行计算的程序，用于复杂网络的分析。
2）复杂网络节点度及度分布的MATLAB代码.txt--复杂网络节点度和度分布计算的MATLAB代码，用来计算复杂网络的节点度和度分布以及度的积累概率分布。
3）网络重要节点排序方法综述_任晓龙(带附表).pdf

jetty-distribution-9.4.9.v20180320.zip

在很多企业的IT业务系统中，经常会有大量的业务规则配置，而且随着企业管理者的决策变化，这些业务规则也会随之发生更改。
为了顺应这样的需求，我们的IT业务系统应该能快速且低成本的更新。
顺应这样的需求，一般的作法是将业务规则的配置单独拿出来，使之与业务系统保持低耦合。
目前，实现这样的功能的程序，已经被开发成为规则引擎。

在很多企业的IT业务系统中，经常会有大量的业务规则配置，而且随着企业管理者的决策变化，这些业务规则也会随之发生更改。
为了顺应这样的需求，我们的IT业务系统应该能快速且低成本的更新。
顺应这样的需求，一般的作法是将业务规则的配置单独拿出来，使之与业务系统保持低耦合。
目前，实现这样的功能的程序，已经被开发成为规则引擎。

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。