由于数据在各个科学领域的增值，新兴的数据分析技术正在以难以置信的速度发展。
大数据集目前通常在科学上用于激励发展数学技术和计算方法，用来帮助分析、解释和释疑数据在科学应用环境中的意义。
本书的特定目的是集成标准的科学计算方法和数据分析技术。
通过这种方式，本书还引入了统计学、时频分析和降维处理等方面的重要思想。
全书共分四部分（26章），前三部分详细讲解各类数学运算与分析方法，第四部分重点讲解如何应用数学方法进行动态复杂系统分析与大数据处理。
其中，第一部分讨论数学、矩阵分析和概率论的主要数据计算方法及结果可视化；
第二部分讨论微分方程计算与建模；
第三部分讨论各种数值分析与计算方法并进行比较，引入动态复杂系统概念；
第四部分讲解复杂系统与大数据分析方法和处理模型的建立。

空间面板计量的matlab代码；
空间经济计量学主要研究存在空间效应的问题。
空间效应主要包括空间相关和空间差异性。
在研究中涉及空间相邻、空间相邻矩阵等概念。

本篇文章从三个关键阶段介绍一下我理解的AI工程化的系统思维框架。
每个人理解的工程化以及在每个不同业务类型公司中工程化的流程一定是不同的，但至少你可以参考这样的思维模式进行自己的修炼。
这段时间笔者就一直在考虑用什么样的内容作为系列终结篇最合适，通过我的观察：大多数的AIPM实际上都很盲目的去学AI技术，而且学的很深，尤其是那些产品新人，学这些东西本身没问题，但是这样的时间和精力分配上就出了问题——入门任何一行最快的方法和手段就是实践，让实践中遇到的问题带领你探索AI领域的技术这样不仅印象深刻而且可以举一反三。
当然，日常平时积累一些常用的概念还是必要的，比如至少你要知道什么是二分类问题，什么是gr

grasshopper插件合集Grasshopper中提供的矢量功能是Rhino中没有的概念，因此可能很多即便熟悉Rhino的用户在学习Grasshopper的时候也会对这部分有一些陌生，无论在Grasshopper中还是初中课本里，矢量就是矢量，他都代表同样的意思：既具有大小又具有方向的量。
本软件是犀牛不可缺少的插件之一

收到一些国内外朋友的来信，咨询关于容积卡尔曼滤波的问题(CKF)，大家比较疑惑的应该就是generator或G-orbit的概念。
考虑到工作以后，重心必然转移，不可能再像现在这样详细的回答所有人的问题，更不可能再帮大家改论文、写(或改)代码了，请各位谅解！在此，上传一个CKF和五阶CKF用于目标跟踪的示例代码，代码中包含详细的注释，希望对大家以后的学习和研究有所帮助！此代码利用C++对五阶CKF的第二G-轨迹进行了封装(Perms.exe)，能理解最好，如果无法理解，也无须深究其具体构造方法！可执行文件底层是用字符串+递归算法实现的，理论上可以应用于任意维模型。
但考虑到递归算法可能存在的栈溢出，重复压栈出栈带来的时间消耗等问题，我们利用矩阵的稀疏性和群的完全对称性，并通过分次调用，来尽可能减少栈的深度，提高计算速度。
容积点一次生成后，可以一直使用，通过对50维G-轨迹的生成速度(CoreT6600@2.2GHz)进行测试，包含数据读写在内的速度约为1.5秒，速度尚可。
而目前为止，本人尚未遇到达到甚至超过50维的系统，因此，暂时不作算法层面的优化。
注意：Perms.exe可以用于任意维模型，将可执行文件复制至工作目录下，调用时选择N/n，并输入你的模型维数，即可生成所需的第二G-轨迹。
如果无法理解相关的概念，请参考示例代码，并记住如何使用即可~~~相关理论基础及所用模型，请参考以下文献：References(youmayciteoneofthearticlesinyourpaper):[1]X.C.Zhang,C.J.Guo,"CubatureKalmanfilters:Derivationandextension,"ChinsesPhysicsB,vol.22,no.12,128401,DOI:10.1088/1674-1056/22/12/128401[2]X.C.Zhang,Y.L.Teng,"AnewderivationofthecubatureKalmanfilters,"AsianJournalofControl,DOI:10.1002/asjc.926[3]X.C.Zhang,"Cubatureinformationfiltersusinghigh-degreeandembeddedcubaturerules,"Circuits,Systems,andSignalProcessing,vol.33,no.6,pp.1799-1818,DOI:10.1007/s00034-013-9730-0

答案自己做的都测试了的就最后两道没做（一道链表嫌麻烦，一道子串是java里的概念）

之前曾经翻译过很多Docker入门介绍的文章，之所以再翻译这篇，是因为Anders的角度很独特，思路也很调理。
你也可以看下作者的演讲稿《Docker，DevOps的未来》。
本文介绍了Docker的一些基本概念、诱人的特性、Docker的工作原理、日常管理基本操作，以及一些Docker的问题的解决方案。
相比很多人的解释，我相信说Docker是一个轻量级的虚拟机更容易理解。
另外一种解释是：Docker就是操作系统中的chroot。
如果你不知道chroot是什么的话，后一种解释可能无法帮助你理解什么是Docker。
chroot是一种操作，能改变当前运行的进程和子进程的根目录。
程序运行在这样的一个被修

数据挖掘在各行业的应用论文数据仓库与数据挖掘.caj空间数据挖掘技术.caj数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj相关案件的数据挖掘.caj数据挖掘技术.caj一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.cajEIS环境下的数据挖掘技术的研究.caj数据挖掘及其工具的选择.caj数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj数据挖掘及其在商业银行中的应用.caj数据挖掘与决策支持系统.caj数据仓库、数据集市和数据挖掘.caj数据仓库与数据挖掘1.cajIDSS中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj基于粗糙集理论的数据挖掘模型.caj数据挖掘及其在SXWG_EIS中的应用.caj数据挖掘——技术与应用综述.caj挖掘转移规则一种新的数据挖掘技术.caj以地物识别和分类为目标的高光谱数据挖掘.caj数据挖掘与虚拟数据库.caj数据挖掘与电力系统.caj浅说数据挖掘.caj带Rough算子的决策规则及数据挖掘中的软计算.caj数据挖掘系统的一种实现策略.caj信息检索中的数据挖掘技术.caj红外光谱谱图库中的数据挖掘.caj中介粗集及其在数据挖掘中的应用.caj数据挖掘在音高变化规律学习中的应用.caj数据挖掘技术在财经领域的应用.caj知识发现和数据挖掘的研究.caj数据仓库与数据挖掘技术浅谈.caj用户访问模式数据挖掘的模型与算法研究.caj数据仓库的建设与数据挖掘技术浅析.caj分类特征规则的数据挖掘技术.caj数据挖掘技术的主要方法及其发展方向.cajOLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj数据挖掘技术12.caj数据挖掘技术初探.caj探索式数据挖掘模型的讨论.caj前向网络bp算法在数据挖掘中的运用.caj数据挖掘在Internet信息导航系统中的应用研究.caj数据挖掘技术123.caj基于粗糙集(Roughset)的数据挖掘及其实现.caj数据挖掘技术在建模、优化和故障诊断中的应用.cajFCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj一种测试数据挖掘算法的数据源生成方法.caj基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现.caj神经网络在数据挖掘中的应用研究.caj数据挖掘方法的评述.caj基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现1.caj一个面向电子商务的数据挖掘系统的设计与实现.caj数据挖掘技术在煤与瓦斯突出预测中的应用研究.caj基于数据抽取器实现数据挖掘.caj基于数据挖掘的群决策模型.caj基于数据挖掘的普通话韵律规则学习.caj数据挖掘和知识发现的技术方法.caj可视化数据挖掘技术及其应用.caj神经网络数据挖掘方法中的数据准备问题.kdh基于CORBA的数据挖掘工具KDD-DC.caj基于高校人事信息库的数据挖掘研究.caj数据挖掘管理系统.caj电信网告警数据库中的数据挖掘.caj数据挖掘原理、方法及其应用.caj一种基于数据仓库的数据挖掘系统的结构框架.cajOLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj一种新型数据分析技术——数据挖掘.cajaaa数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用.caj数据挖掘技术及其应用.caj数据挖掘中概念树的标准、生成和实现.kdhXML与面向Web的数据挖掘技术.caj数据挖掘和数据仓库及其在电信业中的应用.caj数据挖掘技术及其在地学中的应用.caj结合数据融合和数据挖掘的医疗监护报警.caj基于多媒体数据库的数据挖掘系统原型.caj数据挖掘技术1.caj股票信息的数据挖掘.caj多媒体数据挖掘的相关媒体特征库方法.caj基于数据挖掘的深部采场岩爆知识的自动获取.caj空间数据挖掘理论与方法的研究.caj金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术(英文).caj数据挖掘技术的一个应用模型.cajDNA中的数据挖掘和启动子识别.caj数据仓库与数据挖掘12.caj数据挖掘系统设计.caj数据挖掘方法的研究.caj用数据挖掘技术优选侧钻井井位.caj关注政府上网后的数据挖掘.kdh数据挖掘技术及其在电力系统中的应用.caj目前数据挖掘算法的评价.caj基于数据挖掘的地下硐室围岩稳定性判别.caj基于属性分类的数据挖掘方法.caj基于数据挖掘模型的高压输电线系统故障诊断.caj用于建模、优化、故障诊断的数据挖掘技术.caj格子机数据挖掘方法.caj数据挖掘及其在电力系统中的应用.kdh用于

本书是陈后金教授主编的北京市高等教育精品教材立项项目《信号与系统》的配套教材。
本书围绕主磬材的章节结构展开，每章由基本知识与重要公式、学习要求、重点和难点提示、思考题、习题精解5个相互关职的部分组成，突出基本理论、基本概念和基本方法。
习题精解给出了主教材中所有习题的详细解答，并对重点和难点习题附加了分析思路。
书中最后给出近年来北京交通大学的4套硕士研究生入学试题及其详解。
此书可作为电子信息工程、通信工程、信息工程、自动控制工程、生物医学工程、计算机等专业的学生学习信号与系统课程及报考研究生的参考书。
最后自损一下，我真是缺德

模型预测、自动控制领域大牛AlbertoBemporad的博士课程讲义，内容为MPC模型预测控制，讲解了MPC的基本概念，线性系统的MPC理论

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。