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数据挖掘作为现在比较有用的支持决策系统的一种手段有着广泛的应用。
其有很多种方法，本文主要基于关联规则类等相关问题进行论述。
按照挖掘过程进行组织。
首先，有数据仓库的建立和数据挖掘的概述。
其次是关联规则的挖掘，后来就是挖掘结果的可视化等方面的内容。
在其中不仅有基本概念、原理、方法等。
还有对最新的方法的分析研究和提高等。
目录第一章数据仓库...51.1概论...51.2数据仓库体系结构...61.3数据仓库规划、设计与开发...61.3.1确定范围...71.3.2环境评估...71.3.3分析...71.3.4设计...71.3.5开发...81.3.5测试...81.3.6运行...81.4小结

joseph环设计内容：编号是1，2，……,n的n个人按照顺时针方向围坐一圈，每个人只有一个密码（正整数）。
一开始任选一个正整数作为报数上限值m,从第一个仍开始顺时针方向自1开始顺序报数，报到m时停止报数。
报m的人出列，将他的密码作为新的m值，从他在顺时针方向的下一个人开始重新从1报数，如此下去，直到所有人全部出列为止。
设计一个程序来求出出列顺序。
设计要求：利用单向循环链表存储结构模拟此过程，按照出列的顺序输出各个人的编号。
建立输入处理输入数据，输入m的初值，n，输入每个人的密码，建立单循环链表。
建立一个输出函数，将正确的序列输出。

全国自学考试02325计算机系统结构历年真题及答案从2008年4月至2018年4月

实验目的：1、利用产生式系统的结构设计出动物识别系统，从而理解知识的产生式表示法；
2、实现基于产生式表示法的动物识别系统，从而掌握产生式系统的工作原理；
3、实现浏览器/服务器架构，并且让动物识别系统在服务器上正常运行。
实验内容：用WEB语言实现一个简单的动物识别系统。
该系统引用书中P37页的十五条规则，可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁这7种动物。

实验一线性表的应用实验二栈和队列的应用实验三数组的应用实验四树和二叉树的应用实验五图的应用实验六查找表的应用实验七排序算法的应用具体参见：https://blog.csdn.net/eseszb/article/details/53841962

主要就是关于学校网络策划，布局，综合布线的布线方案，及其一些相关图片，拓扑结构等

1. 简介FindBugs是一个静态分析工具，它检查类或者JAR文件，将字节码与一组缺陷模式进行对比以发现可能的问题。
有了静态分析工具，就可以在不实际运行程序的情况对软件进行分析。
不是通过分析类文件的形式或结构来确定程序的意图，而是通常使用Visitor模式。
2. 使用时机 开发阶段　　当Developer完成了某一部分功能模块开发的时候(这通常是指代码撰写完成，并已debug通过之后)，可藉由FindBugs对该模块涉及的java文件进行一次扫描，以发现一些不易察觉的bug或是效能问题。
交付新版的时候，开发团队可以跑一下FindBugs，除掉一些隐藏的Bug。
FindBugs得出的报告可以作为该版本的一个参考文档一并交付给测试团队留档待查。
　　在开发阶段使用FindBugs，一方面开发人员可以对新版的品质更有信心，另一方面，测试人员藉此可以把更多的精力放在业务逻辑的确认上面，而不是花大量精力去进一些要在特殊状况下才可能出现的BUG(典型的如NullPointerDereference)。
从而可以提高测试的效率。
 维护阶段这里指的是系统已经上线，却发现因为代码中的某一个bug导致系统崩溃。
在除掉这个已暴露的bug之后，为了快速的找出类似的但还未暴露的bug，可以使用FindBugs对该版的代码进行扫描。
当然，在维护阶段使用FindBugs往往是无奈之举，且时间紧迫。
此外，如果本来在新版交付的时候就使用过FindBugs的话，往往意味着这种bug是FindBugs还无法检测出的。
这也是FindBugs局限的地方。
FindBugs不能发现非java的Bug。
对于非java撰写的代码，如javascript，SQL等等，要找出其中可能的bug，FindBugs是无能为力的。
当然，javascript中的bug似乎还不至于使系统崩溃，而SQL中的bug往往又跟业务逻辑相关，只要测试仔细一些应该是可以发现的。
FindBugs不过是一个工具。
作为开发人员，当然首先要在编程的时候努力避免引入bug，而不要依赖于某个工具来为自己把关。
不过由于代码的复杂性，一些隐藏的bug确实很难靠咱们的肉眼发现。
这时，应用一些好的工具或许就可以帮你发现这样的bug。
这便是FingBug存在的价值。

英文原版，英文好的可以看一下良好的理论分析特性，高效的实际可计算性和强大的建模能力是大家选择凸建模的原因。
注意，我这里说的是凸建模！科学研究的第一步是对实际问题抽象近似，建模成数学问题，这里有巨大的选择自由度！虽然非凸建模具有最强的表达能力，也最省事，代价却是理论上难以分析和实际中无法可靠计算！近十年来火的一塌糊涂的压缩感知，稀疏表示和低秩恢复都是由凸建模带动起来的！研究者们通过分析凸问题的性质来解释和理解真实世界的机理！要注意，很多这样的问题几十年前就已经有非凸的表达形式了，只有用凸建模才焕然一新！更进一步，通过对凸建模的深入理解，大家对具体的非凸问题，注意不是所有，开始利用特殊的结构特点做分析，得出了一些很深刻的结果，比如神经网络收敛到局部最优解，而不是平稳点，随机算法有助于逃离鞍点。
但是，非凸分析几乎都是casebycase，没有统一有效的手段，这与凸分析差别甚大。
从这个角度来说，凸建模和凸优化是研究实际问题的首选！作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/24641575/answer/136736625来源：知乎著作权归作者所有。
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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。