考研数学公式手册随身看(打印版)，总结了高等数学里面所有次要内容。

北京航天航空学校《高等数学》积年期末考试试卷（含答案）

Maple是世界著名的符号计算数学软件之一，本书以Maple11中文版为基础，一方面按照数学内容的进程由初等数学到高等数学，包括如何调用Maple的函数做初等代数、微积分、线性代数和微分方程中的数学计算题。
验证数学公式的推导，演示函数图形；
另一方面按照计算机言语的进程从简单的单命令输入到复杂的编程，包括符号计算、数值计算、图形绘制和编写程序等全部内容，层次结构清晰，内容由浅入深。
　　本书通过优化章节的结构、精选具有典范性的例题使初学者易学易用，并适合于不同层次读者的需求。
　　本书可作为大专院校学生学习Maple的教材，学习高等数学的工具；
数学实验课程和数学模型的辅助教材；
教师教学的辅助工具；
科研人员和工程技术人员科学计算的参考手册。

《高等数学学习手册》以高等数学的公式为主线，以简洁的方式分门别类地详细介绍了高等数学的主要公式、定义、定理、图形以及各种题型的解题方法和技巧。
除了高等数学教材中的基本内容和公式、常见解题方法和技巧外，本手册还大量收集了一般教材中没有的，但在解题中有用的公式、特殊的解题方法和技巧。
使用本手册可以帮助读者迅速复习、回忆和掌握高等数学的公式、解题方法和技巧，以提高高等数学的学习效率、解题能力和考试成绩。

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

信号与系统课程其实是非常简单的基础课，可以认为是一门专业数学课，需要的基础就是高等数学和电路基础，要想学好，需要注意以下问题：扎实掌握基础，把握三个重要问题：各个基本信号及其响应，信号的分解，LTI系统的分析方法，此外一定要多加练习重点是：基本信号的表示，系统的时域分析，和变换域分析，系统因果性、稳定性判断，系统函数，信号流图，形态方程

高等数学同济大学第7版习题全解指南(下册)pdf，下载后解压即可，清晰完满

北京邮电大学《高等数学AⅡ》放学期期末考试试卷

2022考研数学李林高等数学教导讲义（数学一、二、三通用）.pdf

《Python数学实验与建模》以Python软件为基础,详细介绍了数学建模的各种常用算法及其软件实现,内容涉及高等数学、工程数学中的相关数学实验、数学规划、插值与拟合、微分方程、差分方程、评价预测、图论模型、多元分析、MonteCarlo模拟、智能算法、时间序列分析、支持向量机、图像处理等内容,既有对算法数学原理的详述,又有案例和配套的Python程序.《Python数学实验与建模》含有Python快速入门基础,可以帮助Python零基础的读者快速掌握Python语言.但对于没有其他任何编程语言基础的读者,建议参考一些愈加具体的Python相关书籍.

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。