凸优化matlab算法包内包含多种凸优化算法，可用来解决线性/非线性规划问题，实用性很好。

递归下降法是语法分析中最易懂的一种方法。
它的主要原理是，对每个非终极符按其产生式结构构造相应语法分析子程序，其中终极符产生匹配命令，而非终极符则产生过程调用命令。
因为文法递归相应子程序也递归，所以称这种方法为递归子程序下降法或递归下降法。
其中子程序的结构与产生式结构几乎是一致的。
本文将采用这种方法对赋值语句进行翻译，并得到逆波兰式的中间代码结果。
另外我还完成了对逆波兰式的中间代码翻译执行的程序。

算法分析基础——Fibonacci序列问题分治法在数值问题中的应用——最近点对问题减治法在组合问题中的应用——8枚硬币问题变治法在排序问题中的应用——堆排序问题动态规划法在图问题中的应用——全源最短路径问题3.实验要求（1）实现Floyd算法；
（2）算法的输入可以手动输入，也可以自动生成；
（3）算法不仅要输出从每个顶点到其他所有顶点之间的最短路径，还有输出最短路径的长度；
（4）设计一个权重为负的图或有向图的例子，对于它，Floyd算法不能输出正确的结果3.实验要求1）设计与实现堆排序算法；
2）待排序的数据可以手工输入(通常规模比较小，10个数据左右），用以检测程序的正确性；
也可以计算机随机生成（通常规模比较大，1500－3000个数据左右），用以检验(用计数法)堆排序算法的时间效率3.实验要求1）设计减治算法实现8枚硬币问题；
2）设计实验程序，考察用减治技术设计的算法是否高效；
3）扩展算法，使之能处理n枚硬币中有一枚假币的问题。
3.实验要求1）使用教材2.5节中介绍的迭代算法Fib(n),找出最大的n,使得第n个Fibonacci数不超过计算机所能表示的最大整数，并给出具体的执行时间；
2）对于要求1),使用教材2.5节中介绍的递归算法F(n)进行计算,同样给出具体的执行时间，并同1)的执行时间进行比较；
3）对于输入同样的非负整数n，比较上述两种算法基本操作的执行次数；
4）对1)中的迭代算法进行改进，使得改进后的迭代算法其空间复杂度为Θ(1)；
5）设计可供用户选择算法的交互式菜单(放在相应的主菜单下)

C++STL中文高清非扫描版源码剖析可编辑！！！！！！！！！！！！！！！

主要用来进行NOMA中的资源分配，包括了功率分配算法，干扰删除技术。

C_C++程序员面试宝典，梁镇宇等编著，面试必备，整理的文字版，有需要的拿去

华硕梅林固件，ac86u，更新到384.4，非beta版本。
请放心下

MaxDEABasic（免费软件），并非试用版，DMU数量是没有限制的。
　　MaxDEA为功能强大的数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）软件，包含各种选项组合模型超过三万个。
　　MaxDEA强大的分析功能是前所未有的。
　　MaxDEA5.2Malmquist模型中生产率变化的计算方法有两种可选：1）乘除法：计算相对变化；
2）加减法：计算绝对变化（新增）。
　　MaxDEA5.0更新：　　1）全面支持方向距离函数模型。
　　2）增加了两种新的Malmquist模型：FixedMalmquist和GlobalMalmquist。

《机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用》经典的故障诊断资料，如好，给个好的评价。

《基于SPSS的数据分析（第2版）》一书深入浅出地介绍了如何利用SPSS这一强大的统计软件进行数据处理和分析。
薛薇作者在第三版中进一步更新了内容，确保读者能掌握最新的数据分析技术。
这本书是针对那些希望提升数据分析能力，尤其是SPSS操作技能的读者而编写的。
SPSS，全称StatisticalProductandServiceSolutions，是一款广泛应用于社会科学、健康科学、市场研究、教育等领域的统计分析软件。
它的用户界面友好，操作直观，使得非专业统计背景的用户也能轻松上手。
在书中的实例中，我们可以看到各种不同类型的数据文件，如：1.**WebData.mdb**：这可能是一个MicrosoftAccess数据库文件，用于存储网站访问或用户行为数据。
在SPSS中，可以通过ODBC（OpenDatabaseConnectivity）连接导入此类数据，进行网络行为分析，比如用户浏览习惯、点击流分析等。
2.**Telephone.sav**：这是一个SPSS的默认文件格式，包含调查问卷数据。
可能涉及电话调查结果，可以用于分析消费者态度、满意度或者市场趋势。
3.**K-Means.sav**：K-Means是聚类分析的一种，用于将数据集划分为不同的群组或类别。
此文件可能是已经进行了K-Means聚类后的数据，读者可以学习如何解读和解释聚类结果。
4.**BuyOrNot.sav**：这个名字暗示可能涉及购买决策数据，可以用于构建预测模型，比如逻辑回归，以预测顾客是否会购买某个产品。
5.**MBA.sav**：可能包含MBA项目申请人的信息，可以进行特征选择和多元统计分析，以理解哪些因素影响录取决策。
6.**Brand.sav**：品牌相关的数据，可能包括消费者对不同品牌的认知、偏好和忠诚度，适合做品牌影响力和市场份额分析。
7.**ExportApple.sav**：可能与苹果产品的出口数据有关，可以进行国际贸易分析，比如出口量、市场份额、国别分析等。
8.**Sequence.sav**：序列数据，可能用于事件序列分析或时间序列分析，揭示事件之间的顺序关系或时间上的变化模式。
9.**BankBalance.sav**：银行账户余额数据，适合进行财务数据分析，比如客户消费行为、储蓄习惯或信用评估。
10.**聚类分析.str**：Str文件是SPSS的系统文件，可能包含了聚类分析的设置和结果，读者可以学习不同聚类方法的应用和选择。
通过这些实际案例，读者将学习到如何导入不同格式的数据，进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析以及更高级的建模技术。
此外，还会涉及到数据可视化，如图表制作，以及如何解读和报告分析结果。
对于想要提高数据分析技能的人来说，这本书和这些实例文件提供了丰富的实践机会。

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。