[摘要]本文讨论了空中加油问题中如何获取最大的作战半径的加油方式。
首先我们通过逻辑推理，算出在总辅机数n4情况下的最佳作战方案，找出其一般规律。
然后证明了对称性方法的最优性，求解时将辅机分为两类，一类专为飞机前进服务，第二类专为飞机前往服务，通过对称性方法、逐层分析和对比，利用穷尽列举法，得出了在满足假设条件下，按照n取值不同而确定的最优作战方案，依据得出的数据结果，利用spss软件拟合函数，预测出在时的关于n的渐进关系式。
接着在前两问的基础上，引进飞机可重复飞行的条件，通过对称性方法将模型简化为问题2的一种情况，求得。
在第4问中先通过图解法，以1架辅机确定另两个基地的位置，由于基地的不可移动性，联系问题3，讨论出。
最后利用图解法，与前几问联系求出第5问的解。
期间用到的大部分模型都做出了选择或舍去的证明。
本模型虽然在假设条件的限制下有一定的约束性，可是其通过计算机穷尽列举的方法，在许多问题中都有所应用，具有普遍性，也不失为一种算法。
本模型对于其它运输规划问题有一定的参考价值。
首先我们通过逻辑推理，算出在总辅机数n4情况下的最佳作战方案，找出其一般规律。
然后证明了对称性方法的最优性，求解时将辅机分为两类，一类专为飞机前进服务，第二类专为飞机前往服务，通过对称性方法、逐层分析和对比，利用穷尽列举法，得出了在满足假设条件下，按照n取值不同而确定的最优作战方案，依据得出的数据结果，利用spss软件拟合函数，预测出在时的关于n的渐进关系式。
接着在前两问的基础上，引进飞机可重复飞行的条件，通过对称性方法将模型简化为问题2的一种情况，求得。
在第4问中先通过图解法，以1架辅机确定另两个基地的位置，由于基地的不可移动性，联系问题3，讨论出。
最后利用图解法，与前几问联系求出第5问的解。
期间用到的大部分模型都做出了选择或舍去的证明。
本模型虽然在假设条件的限制下有一定的约束性，可是其通过计算机穷尽列举的方法，在许多问题中都有所应用，具有普遍性，也不失为一种算法。
本模型对于其它运输规划问题有一定的参考价值。
2018/1/19 21:01:55
322KB
1
[摘要]本文讨论了空中加油问题中如何获取最大的作战半径的加油方式。
首先我们通过逻辑推理，算出在总辅机数n4情况下的最佳作战方案，找出其一般规律。
然后证明了对称性方法的最优性，求解时将辅机分为两类，一类专为飞机前进服务，第二类专为飞机前往服务，通过对称性方法、逐层分析和对比，利用穷尽列举法，得出了在满足假设条件下，按照n取值不同而确定的最优作战方案，依据得出的数据结果，利用spss软件拟合函数，预测出在时的关于n的渐进关系式。
接着在前两问的基础上，引进飞机可重复飞行的条件，通过对称性方法将模型简化为问题2的一种情况，求得。
在第4问中先通过图解法，以1架辅机确定另两个基地的位置，由于基地的不可移动性，联系问题3，讨论出。
最后利用图解法，与前几问联系求出第5问的解。
期间用到的大部分模型都做出了选择或舍去的证明。
本模型虽然在假设条件的限制下有一定的约束性，可是其通过计算机穷尽列举的方法，在许多问题中都有所应用，具有普遍性，也不失为一种算法。
本模型对于其它运输规划问题有一定的参考价值。
首先我们通过逻辑推理，算出在总辅机数n4情况下的最佳作战方案，找出其一般规律。
然后证明了对称性方法的最优性，求解时将辅机分为两类，一类专为飞机前进服务，第二类专为飞机前往服务，通过对称性方法、逐层分析和对比，利用穷尽列举法，得出了在满足假设条件下，按照n取值不同而确定的最优作战方案，依据得出的数据结果，利用spss软件拟合函数，预测出在时的关于n的渐进关系式。
接着在前两问的基础上，引进飞机可重复飞行的条件，通过对称性方法将模型简化为问题2的一种情况，求得。
在第4问中先通过图解法，以1架辅机确定另两个基地的位置，由于基地的不可移动性，联系问题3，讨论出。
最后利用图解法，与前几问联系求出第5问的解。
期间用到的大部分模型都做出了选择或舍去的证明。
本模型虽然在假设条件的限制下有一定的约束性，可是其通过计算机穷尽列举的方法，在许多问题中都有所应用，具有普遍性，也不失为一种算法。
本模型对于其它运输规划问题有一定的参考价值。
2018/1/19 21:01:55
322KB
1
随着大数据产业在各个行业的落地生根，基于大数据的数据分析任务也越来越严峻。
一方面，传统的数据分析软件如SAS、SPSS等技术较为滞后、跟大数据平台的整合较差、好多算法无法胜任大数据模式，此外，成本也较高。
另一方面，基于大数据手段的新型数据分析软件层出不穷。
然而，很多该类型的分析软件只是包了一层开源软件的壳，缺乏很多实用的功能，没法用于生产环境的数据挖掘任务。
Sophon是一款注重实战的分布式机器学习平台。
除了丰富的分布式机器学习算法以外，它还实现了用户生产环境需求的功能，以及丰富的数据预处理算子。
尤其在深度学习领域，Sophon是国内第一家拥有图形化拖拽能力的深度神经网络训练平台，优化了分布式GPU调用，能够用于文本、图像等常见的深度学习领域。
一方面，传统的数据分析软件如SAS、SPSS等技术较为滞后、跟大数据平台的整合较差、好多算法无法胜任大数据模式，此外，成本也较高。
另一方面，基于大数据手段的新型数据分析软件层出不穷。
然而，很多该类型的分析软件只是包了一层开源软件的壳，缺乏很多实用的功能，没法用于生产环境的数据挖掘任务。
Sophon是一款注重实战的分布式机器学习平台。
除了丰富的分布式机器学习算法以外，它还实现了用户生产环境需求的功能，以及丰富的数据预处理算子。
尤其在深度学习领域，Sophon是国内第一家拥有图形化拖拽能力的深度神经网络训练平台，优化了分布式GPU调用，能够用于文本、图像等常见的深度学习领域。
2018/7/18 12:56:15
4.94MB
1
在每节末都有软件运用注解，给出了如何分别用R、SPSS和SAS等软件对例子数据进行分析的具体步骤。
每章末都有相关的练习题，以便读者练习运用有关检验方法
每章末都有相关的练习题，以便读者练习运用有关检验方法
2018/1/7 6:13:18
12.44MB
1
SPSS（StatisticalProductandServiceSolutions），“统计产品与服务处理方案”软件。
最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatisticalPackagefortheSocialSciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务处理方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称.
最初软件全称为“社会科学统计软件包”（SolutionsStatisticalPackagefortheSocialSciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务处理方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。
SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称.
2018/9/23 21:43:13
880.73MB
1
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。
2024-04-09 15:03
15KB