关于回归分析的课程设计，关于热水供应能力与供热总量及供热面积的二元回归。

本部分规定了IT运维服务支撑系统的应用需求，包括IT运维服务模型与模式、IT运维服务管理体系、以及IT运维服务和管理能力评估与提升途径。
本部分适用于企业理解智控国际IT运维服务管理体系，指导智控国际为客户提供IT运维服务和IT运维服务支撑系统。
一、总则2二、参考标准2三、术语、定义和缩略语33.1.术语和定义33.1.1IT运维服务33.1.2IT运维服务管理流程33.1.3IT运维服务支撑系统33.2.略语3四、编制原则和方法4五、IT运维服务管理体系45.1IT运维服务管理对象65.2IT运维活动角色及IT运维管理组织结构65.2.1IT运维活动角色75.2.2IT运维管理组织结构75.3IT运维服务管理流程85.3.1服务台85.3.2事件管理85.3.3问题管理85.3.4配置管理85.3.5变更管理85.3.6发布管理95.3.7服务级别管理95.3.8财务管理95.3.9能力管理95.3.10可用性管理95.3.11服务持续性管理95.3.12知识管理105.3.13供应商管理105.4IT运维服务支撑系统105.4.1IT运维服务支撑系统分类105.4.2IT运维服务支撑系统基本技术要求105.5IT运维服务115.5.1IT运维服务分类115.5.1.1IT基础设施运维服务115.5.1.2IT应用系统运维服务115.5.1.3安全管理服务11

Java多线程编程实战指南(核心篇)高清pdf带目录随着现代处理器的生产工艺从提升处理器主频频率转向多核化，即在一块芯片上集成多个处理器内核（Core），多核处理器（MulticoreProcessor）离我们越来越近了――如今就连智能手机这样的消费类设备都已配备了4核乃至8核的处理器，更何况商用系统！在此背景下，以往靠单个处理器自身处理能力的提升所带来的软件计算性能提升的那种“免费午餐”已不复存在，这使得多线程编程在充分利用计算资源、提高软件服务质量方面扮演了越来越重要的角色。
故而，掌握多线程编程技能对广大开发人员的重要性亦由此可见一斑。
本书以基本概念、原理与方法为主线，辅以丰富的实战案例和生活化实例，并从Java虚拟机、操作系统和硬件多个层次与角度出发，循序渐进、系统地介绍Java平台下的多线程编程核心技术及相关工具。

　对于五百台以上机器的网吧，网络质量的好坏，直接决定了网吧的生存能力。
如何规划一个优质的网络环境，是我们一些网管们面临的一次挑战。
C类的IP地址决定了一个网段只能容纳253台机器，因此，随之而来的各种问题也就出现了。
我现在根据多年的网络设计施工经验，写出一点心得体会，仅供大家参考：

近年来，手势识别作为新一代人机交互手段，受到了国内外研究学者以及公司的关注和研究，并且取得了突出的成果，在智能电视、游戏娱乐设备、机器人等方面都有了广泛的应用，而且，通过对手势识别技术的研究，可以推动机器设备对视觉感知能力的认识，并将其应用到更多的人工智能领域，使机器设备更好的理解人类的想法和意图，为我们的生活和工作带来更大的好处。
本文通过手势分割、边缘检测、特征提取、匹配识别等技术实现了一种能识别五种手势的手势识别系统，可以完成人机交互的基本任务。
文件包含有MATLAB代码和DSP代码（DSP代码经在TI公司的C6414芯片测试通过），以及详细的文档说明和PPT展示，方便读者理解。

MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB

DevOps最近成了热词，望文生义，你也能猜个八九不离十，它就是在说"研发团队"与"运维团队"之间的那点事儿。
那么，到底什么是"DevOps"呢？WikiPedia上说："DevOps是软件开发、运维和质量保证三个部门之间的沟通、协作和集成所采用的流程、方法和体系的一个集合。
它是人们为了及时生产软件产品或服务，以满足某个业务目标，对开发与运维之间相互依存关系的一种新的理解。
"这恰好体现了精益管理中的客户价值原则，即：以客户的观点来确定企业从设计到生产交付的全部过程，实现客户需求的最大满足。
我们也可以把DevOps看作是一种能力，在缺乏这种能力的组织中，开发与运维之间存在着信息"鸿沟"。
如何获得

吴大正的信号与线性系统分析配套的信号与系统学习指导书。
本书针对教材所讲述的八章内容，对每章都编写了“教学基本要求”、“教学知识点归纳”、“教材习题解答”以及“精选试题”四部分。
“教学基本要求”和“教学知识点归纳”不但对任课教师有参考价值，而且对学生学习本课程也有指导作用。
“教材习题解答”可以帮助学生深化对基本概念的理解，提高分析问题的能力。
“精选试题”按章精选了2000年以后全国二十多所重点大学“信号与系统”课程硕士研究生入学考试试题近300道，并给出了参考答案。
本书可作为高等学校电子信息和电气类各专业的教师和学生学习“信号与系统”课程的教学参考书和学习指导书，也可作为“信号与系统”课程研究生入学考试的辅导教材。
注意，可能不是最新出版的那一个版。
不过基本上都一样

BCH(16,8)码长16位，信息8位，纠错能力为3位

CambridgeUROP2020：CYCLOPS在识别生物数据节律中的应用作者：亨利·林（HenryLim）背景昼夜节律影响生理和行为的许多方面，并调节哺乳动物的许多过程，包括体温，血压和运动能力。
由于现有的大规模数据集很少包含一天中的时间，因此识别人类分子机制具有挑战性。
为了解决这个问题，我们结合了对周期性结构，进化保护和无监督机器学习的理解，以沿着周期性周期对无序的人体活检数据进行排序。
该项目解决了从此类数据推断时间标签以识别人类和其他哺乳动物基因的昼夜节律的问题。
在本项目中研究的算法（按周期性结构的循环排序（CYCLOPS））利用进化守恒和机器学习来识别高维数据中的椭圆结构。
通过这种结构，CYCLOPS估计每个样本的相位。
我们首先使用人工生成的振荡数据，再使用按时间排序的鼠标和人类数据，对CYCLOPS进行了验证，并证明了其一致性。
介绍CYCLOPS的

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。