最近上通信建模这门课时范平志老师布置的这个作业，我做好后传上来方便后人参考，包括了三个C语言程序，分别产生服从正态分布、瑞利分布、泊松分布的随机数。
程序是是用的C语言编写，备有大量注释，浅显易懂，且全部调试通过。
如果要画直方图，可用matlab或excel等软件导入.txt文件进行绘图。

本文主要讨论ApacheSpark的设计与实现，重点关注其设计思想、运行原理、实现架构及性能调优，附带讨论与HadoopMapReduce在设计与实现上的区别。
不喜欢将该文档称之为“源码分析”，因为本文的主要目的不是去解读实现代码，而是尽量有逻辑地，从设计与实现原理的角度，来理解job从产生到执行完成的整个过程，进而去理解整个系统。
讨论系统的设计与实现有很多方法，本文选择问题驱动的方式，一开始引入问题，然后分问题逐步深入。
从一个典型的job例子入手，逐渐讨论job生成及执行过程中所需要的系统功能支持，然后有选择地深入讨论一些功能模块的设计原理与实现方式。
也许这样的方式比一开始就分模块讨论更有主线。
本文档面向的是希望对Spark设计与实现机制，以及大数据分布式处理框架深入了解的Geeks。
因为Spark社区很活跃，更新速度很快，本文档也会尽量保持同步，文档号的命名与Spark版本一致，只是多了一位，最后一位表示文档的版本号。
由于技术水平、实验条件、经验等限制，当前只讨论Sparkcorestandalone版本中的核心功能，而不是全部功能。
诚邀各位小伙伴们加入进来，丰富和完善文档。
好久没有写这么完整的文档了，上次写还是三年前在学Ng的ML课程的时候，当年好有激情啊。
这次的撰写花了20+days，从暑假写到现在，大部分时间花在debug、画图和琢磨怎么写上，希望文档能对大家和自己都有所帮助。
内容本文档首先讨论job如何生成，然后讨论怎么执行，最后讨论系统相关的功能特性。
具体内容如下：Overview总体介绍Joblogicalplan介绍job的逻辑执行图（数据依赖图）Jobphysicalplan介绍job的物理执行图Shuffledetails介绍shuffle过程Architecture介绍系统模块如何协调完成整个job的执行CacheandCheckpoint介绍cache和checkpoint功能Broadcast介绍broadcast功能JobScheduling

《数理统计与数据分析（原书第3版）》内容丰富，几乎涵盖了所有经典和前沿的概率论与数理统计理论和方法，主要包括概率、随机变量、联合分布、期望、极限定理、抽样调查、参数估计、假设检验、数据汇总、两样本比较、方差分析、分类数据分析和线性最小二乘等。

生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。

基于高斯分布的改进版YOLOv3权重文件，基于BDD数据集训练而成。
摘要必须大于50个字!我也是醉了！！！

KL距离是反应数据分布的距离，计算KL距离在数据挖掘中有着很重要的作用。

企业级分布式应⽤服务EDAS（EnterpriseDistributedApplicationService）是⼀个应⽤托管和微服务管理的PaaS平台，提供应⽤开发、部署、监控、运维等全栈式解决⽅案，同时⽀持Dubbo、SpringCloud等微服务运⾏环境，助⼒您的各类应⽤轻松上云。
多样的应⽤托管平台您可以根据您的应⽤系统和资源需求，选择独享实例的ECS集群、基于Kubernetes的容器服务Kubernetes集群或⾃建Kubernetes集群。

stomp算法matlab实现。
分布贪婪算法，用于稀疏信号恢复。

基于内容的图像检索是通过分析图像内容，在数据库中搜索图像的任务。
在该演示中，根据图像的颜色分布，提出了一种简单的图像检索方法。
用户只提供一个“示例”图像，搜索基于该示例（通过图像示例进行查询）

利用卡尔曼滤波完成组合导航和分布式信息融合和故障检测

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。