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《信息论基础》（原书第2版）是信息论领域中一本简明易懂的教材。
主要内容包括：熵、信源、信道容量、率失真、数据压缩与编码理论和复杂度理论等方面的介绍。
《信息论基础》（原书第2版）还对网络信息论和假设检验等进行了介绍，并且以赛马模型为出发点，将对证券市场的研究纳入了信息论的框架，从新的视角给投资组合的研究带来了全新的投资理念和研究技巧。

自动生成正则式，对正则式进行检验，很好的工具～

基于泊松过程构造定理，利用R语言来模拟泊松过程，并给出泊松过程的检验方法。

%Mann-Kendall突变检测%数据序列y%结果序列UFk，UBk2%--------------------------------------------%读取excel中的数据，赋给矩阵y%获取y的样本数%A为时间和径流数据列A=xlsread('kk.xls','Sheet1')x=A(:,1);%时间序列y=A(:,2);%径流数据列

摘要:遗传算法(GA)和人工神经网络(ANN)的相互结合有辅助式和合作式两种方式.本文在此基础上提出了融合、BP_GA和GA_BP三种算法,并采用GA_BP算法同时优化BP神经网络的结构、权值和阈值,研究和实现了一套先进的编码技术和进化策略,克服了传统BP神经网络经验尝试方法的盲目性.实例优化与检验结果表明:遗传算法优化获得的神经网络比由经验尝试法得到的BP网络性能更优异,方法更合理.关键词:遗传算法:神经网络;拓扑结构;权值

垃圾分类训练数据集，每张垃圾图片带有同名txt标签文件，共14802张图。
在机器学习中会把数据分为训练集、测试集和检验集。

本书是作者经过10余年的教学实践，在总结前两版教材的基础上，根据广大读者的反馈意见修订而成的。
全书基于SPSS23中文版软件版本，同时兼顾早期的软件版本。
在编写过程中，作者以统计分析的实际应用为主线，在对主要统计分析方法的基本概念和统计学原理进行简明介绍的基础上，以64个实例为载体对SPSS23中各种分析方法的应用场合和操作过程进行了清晰说明，并对相关领域的29个统计分析典型案例进行了应用方法及解决思路的详细分析。
全书共有思考与练习题76个，以供巩固学习效果和课后练习。
全书内容覆盖了SPSS23中常用的统计分析方法，共13章。
第1章介绍SPSS的基础知识；
第2章介绍统计数据的收集与预处理；
第3～12章介绍SPSS23的各种统计方法，包括描述性统计分析、均值比较与T检验、非参数检验、方差分析、相关分析、回归分析、聚类和判别分析、主成分分析和因子分析、时间序列分析、信度分析；
第13章介绍图表的创建与编辑。

%MATLAB数学建模工具箱%%本工具箱主要包含三部分内容%1.MATLAB常用数学建模工具的中文帮助%2.贡献MATLAB数学建模工具(打*号)%3.中国大学生数学建模竞赛历年试题MATLAB程序%数据拟合%interp1-一元函数插值%spline-样条插值%polyfit-多项式插值或拟合%curvefit-曲线拟合%caspe-各种边界条件的样条插值%casps-样条拟合%interp2-二元函数插值%griddata-不规则数据的二元函数插值%*interp-不单调节点插值%*lagrange-拉格朗日插值法%%方程求根%inv-逆矩阵%roots-多项式的根%fzero-一元函数零点%fsolve-非线性方程组%solve-符号方程解%*newton-牛顿迭代法解非线性方程%%微积分和微分方程%diff-差分%diff-符号导函数%trapz-梯形积分法%quad8-高精度数值积分%int-符号积分%dblquad-矩形域二重积分%ode45-常微分方程%dsolve-符号微分方程%*polyint-多项式积分法%*quadg-高斯积分法%*quad2dg-矩形域高斯二重积分%*dblquad2-非矩形域二重积分%*rk4-常微分方程RungeKutta法%%随机模拟和统计分析%max,min-最大，最小值%sum-求和%mean-均值%std-标准差%sort-排序（升序）%sortrows-按某一列排序(升序)%rand-[0，1]区间均匀分布随机数%randn-标准正态分布随机数%randperm-1...n随机排列%regress-线性回归%classify-统计聚类%*trim-坏数据祛除%*specrnd-给定分布律随机数生成%*randrow-整行随机排列%*randmix-随机置换%*chi2test-分布拟合度卡方检验%%数学规划%lp-线性规划%linprog-线性规划(在MATLAB5.3使用)%fmin-一元函数极值%fminu-多元函数极值拟牛顿法%fmins-多元函数极值单纯形搜索法%constr-非线性规划%fmincon-非线性规划(在MATLAB5.3使用)%%离散优化%*enum-枚举法%*monte-蒙特卡洛法%*lpint-线性整数规划%*L01p_e-0-1整数规划枚举法%*L01p_ie-0-1整数规划隐枚举法%*bnb18-非线性整数规划(在MATLAB5.3使用)%*bnbgui-非线性整数规划图形工具(在MATLAB5.3使用)%*mintreek-最小生成树kruskal算法%*minroute-最短路dijkstra算法%*krusk-最小生成树kruskal算法mex程序%*dijkstra-最短路dijkstra算法mex程序%*dynprog-动态规划%%%图形%plot-平面曲线（一元函数）%plot3-空间曲线%mesh-空间曲面（二元函数）%*meshf-非矩形网格图%*draw-用鼠标划光滑曲线%%中国大学生数学建模竞赛题解%jm96a-捕鱼策略%jm96b-节水洗衣机%jm96bfun-节水洗衣机优化函数%jm97a-零件参数设计%jm97afun-零件参数函数%jm97aoptim-零件参数设计优化函数%jm97b-截断切割%jm97bcount-截断切割枚举法%jm97brule-截断切割优化准则%jm98a1-风险投资模型求解%jm98a2-风险投资模型讨论%jm98a3-收益与风险非线性模型求解%jm98a3fun-收益与风险非线性模型优化函数%jm98b-灾情巡视路线（C程序）%jm99a1-自动化车床模型一%jm99a1fun-自动化车床模型目标函数%jm99a1simu-自动化车床模型随机模拟%jm99asmfun-自动化车床模型费用函数%%演示程序%fun

放贷与收贷、收息管理软件，可分段计算贷款利息及逾期利息，针对银行、城镇信用社等信贷业务而设计。
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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。