针对群体情绪识别准确率的问题，结合卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），提出一种多流CNN-LSTM网络模型学习群体情绪的静态和动态特征。
以视频序列的原始图像、视觉显著图形和叠加的光流图像分别作为三个通道的输入，利用CNN网络对空间特征和局部运动特征进行分析，得到的特征图直接输入LSTM网络，进行全局运动特征的学习。
最后连接Softmax分类器，对三个通道的Softmax输出进行加权融合，得到分类结果。
实验结果表明，模型可有效地识别四种典型的群体情绪，且识别率高于已有算法，准确度（ACC）和宏平均精度（MAP）分别最高可达82.6%、84.1%。

紧急响应系统（ERS）可以帮助市政当局或政府提高其应对紧急和严重事件的能力。
ERS的响应能力和有效性在很大程度上取决于其数据采集和处理系统，该系统是随信息技术（IT）演变而来的。
随着传感器网络和云计算的飞速发展，新兴的物联网（IoT）在ERS中的作用越来越大。
传感器，公共服务和专家的网络可以相互交互，并基于实时数据对紧急情况做出科学决策。
在ERS中需要进行群体决策时，一个关键的挑战是充分了解海量和多样化的数据，并在高层的基础上达成共识。
压力和严格的时间限制。
由于无组织的数据的性质和系统的复杂性，ERS取决于来自不同领域的专家的理解和判断。
在对紧急情况做出适当的决定之前，要评估对收集到的数据和应对计划达成的共识是具有挑战性的。
在本文中，将紧急情况下的群体决策制定为多属性群体决策（MAGDM）问题，对专家之间的共识进行建模，并提出了一种新的方法，可以在决策过程中以最大化的共识达成对应急计划的理解。
在实现过程中，所建议的方法与计算机程序集成在一起，并作为服务封装在服务器上。
新方法的目标是（i）增强对突发事件情景和响应计划的全面

求解TSP问题的一种改进遗传算法，附源代码和论文，研究遗传算法特别有用，代码可直接拿来改进。
改进算法有效解决了群体多样性和收敛速度的矛盾。

遗传算澍I】(GA)是一种“产生——评价”型的通用型群体并行迭代优化算法，近年来得到了广泛关注和应用。

本书取材于各大公司面试真题（笔试、口试、电话面试、英语面试，以及逻辑测试和智商测试），详细分析了应聘程序员（含网络、测试等）职位的常见考点。
《程序员面试宝典（第5版）》不仅对传统的C系语言考点做了详尽解释，还根据外企出题最新特点，新增加了对友元、Static、图形/音频、树、栈、ERP等问题的深入讲解。
最后《程序员面试宝典（第5版）》着力讲述了如何进行英语面试和电话面试，并对求职中签约、毁约的注意事项及群体面试进行了解析。

清华大学讲义

该系统是某大型物流公司的后台核心综合业务系统，使用群体为公司内部成员。
类似于中通物流、顺丰物流。
在做项目时可以参考现有运行的物流系统。
该系统分为若干个模块,有权限管理，运输路线管理，受理模块以及基础数据等模块。

ofo的发展和分析，用户群体，运营思路和方法的分析，对ofo的发展有一个整体的把握。

当今互联网的发展，已不是大鱼吃小鱼的时代，而是快鱼吃慢鱼的时代。
互联网产品的制胜原则就是一个字——“快”。
在各种形态的产品研发中，我们始终贯彻如一的价值观之一就是“快”，我们应该如何来理解和诠释“快”？又会从哪些方面来执行贯彻这个原则呢？互联网产品不同于传统软件开发，我们面对的是上亿用户这样一个庞大的使用群体，他们是谁，有什么喜好，有何种习惯，会怎样使用我们的产品，是否喜欢我们的产品……这些情况我们并不能准确地知道。
因此，互联网产品的需求，并不能通过几个月的用户调研、市场调查、产品规划就能弄清楚，何况互联网的用户群体本身也处于飞速的动态发展之中。
那么，这种情况下如何发展我们的产品？如何对各种可

《社会网络分析:理论、方法与应用》的内容结构是，除前言外共分为八章，分别介绍社会网络分析的基本原理和理论、社会网络资料类型和收集方法、网络分析的各种技术与方法、社会网络分析的应用等内容。
第一章首先追溯了西方社会网络分析的思想渊源，对国内外的研究状况做了系统回顾，介绍了社会网络分析的一些新进展。
社会网络分析有不同的学科发展背景，其发展也经历了不同的阶段。
我们通过回顾社会网络分析思想与方法在西方的发展，梳理出其中的主要线索和问题，并结合国内的研究状况进行探讨，目的在于强调更好地借鉴已有的成果，加强对社会网络分析的认识和应用。
第二章系统说明了社会网络分析的基本原理。
社会网络分析作为一种独立的社会研究方法，已形成了自己的理论基础和方法论原则。
通过这些方面我们可以认识社会网络分析方法的特征及其独特之处。
在本章中我们在说明社会网络分析概念的基础上，具体介绍了社会网络分析的方法论原理和研究程序。
第三章主要说明社会网络分析所用的数据资料具有自己的类型与特征，它是一组反映行动者关系的信息。
社会网络资料首先是关于社会关系的数据信息，简称关系数据。
关系数据不同于属性数据，不仅其本质内容不同，其表达形式也不同。
本章在介绍了社会网络资料的概念和类型基础上，结合研究设计具体说明了社会网络的测量及其收集方法。
第四章主要介绍社会网络分析的研究技术与方法。
社会网络最基本的数学表达形式是图论法和矩阵法。
图论法是以线和点的形式来表示行动者及其关系的一种方法。
用社群图可表示社会关系的结构、特征等属性。
矩阵法是把社会网络中的每一个结点或关系分别按行和列的方式排列即可形成网络矩阵，包括邻接矩阵、关联矩阵等。
矩阵法可以对群体关系进行具体分析。
第五章是关于社会网络的中心度分析。
中心度是我们认识社会网络中行动者位置及其关系的重要概念，具有广泛的应用性。
本章首先介绍了中心度、中心势概念，重点说明了结点中心度、紧密中心度、间距中心度及其测量方法。
最后又对社会网络中与等级密切相关的权力和声望作了分析。
网络中的声望不同于一般意义的社会声望概念，这里主要说明了接近度声望概念及其测量。
第六章是关于社会网络分析中的子群研究。
构成社会网络的基本元素就是行动者及其群体，社会中存在着各种各样的子群，它们相互结合形成了复杂的社会结构。
本章首先从社会群体、子群概念出发，说明各种团聚性的子群及其测量方法，包括“团伙”、n-团伙、n-宗派、k-丛等，最后分析隶属性群体。
第七章是关于网络中的位置和角色的分析。
在社会结构分析中，位置和角色是两个重要的概念。
本章在简要介绍了网络分析的位置和角色概念之后，主要说明了结构等价性、自同构等价性和正则等价性及其不同的测量方法，最后一节简要介绍了关系代数法和统计模型法。
位置和角色分析是目前社会网络分析中数量化分析程度最高的方面，已应用和发展出了许多不同的数学分析方法。
本章结合例子简要介绍了聚类法、统计模型法等。
这些分析方法现在都可借助于有关的分析软件来应用。
第八章讨论了社会网络分析的一些应用。
社会网络分析具有非常广泛的应用，其应用领域已远远超出了社会学和人类学的传统范围，如小群体关系、社会支持网等，而且扩展到了人文社会科学甚至工程技术科学的诸多领域。
但《社会网络分析:理论、方法与应用》只是简要分析了与社会网络分析密切相关的社会资本研究以及体现中国社会结构特征的“关系”研究。

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。