1stOpt（FirstOptimization）世界领先的非线性曲线拟合，综合优化分析计算软件平台。
是七维高科有限公司（7D-SoftHighTechnologyInc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro，Matlab，SAS，SPSS，DataFit，GraphPad，TableCurve2D，TableCurve3D等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（大于90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。

建模分析师（数据分析师、数据挖掘工程师）理论基础：统计学、概率论、数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘（DM）软件要求：Excel、SQL（必要）&SPSSModeler、R、Python、SAS、Weka等（可选）分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法、生存分析法、神经网路、决策树、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、典型相关分析、聚类分析法、关联规则、支持向量机、bagging、boosting等）和可视化技术。
业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库架构建设针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析结果展现能力：报告体现数据挖掘的整体流程，层层阐述信息的收集、模型的构建、结果的验证和解读，对行业进行评估，优化和决策。

javaEE健康管理系统主要功能包括：教师登录退出、教师饮食管理、教师健康日志、体检管理等等。
本系统结构如下：（1）用户模块： 实现登录功能 实现用户登录的退出 实现用户注册（2）教师饮食管理：根据教师的相关信息，计算其每天所需热量，给出一周的推荐菜单。
（3）教师健康日志：用户可以记录自己健康日记，记录每一天的睡眠，饮酒，吸烟，血压，体重等情况。
（4）教师体检管理：教师可通过该平台查询每次的体检结果，显示部分项目随时间变化的曲线（5）疾病预测评估：针对糖尿病和高血压两种疾病，利用数学线性回归的方法，模拟计算出教师患病概率。
(6)后台管理员模块管理员用户登录功能：通过账号登录系统。
管理员管理教师功能：可以增删改查教师基本信息。
管理员管理体检结果：可以增删改查教师体检记录。
健康新闻管理：可以发布或删除、编辑新闻

包含数据插值拟合、线性回归、非线性回归、仿真、模拟退火、元胞自动机理论的知识学习

线性回归的fortran程序，可以自己替换数据进行计算

1stOpt(FirstOptimization)是七维高科有限公司（7D-SoftHighTechnologyInc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro，Matlab，SAS，SPSS，DataFit，GraphPad，TableCurve2D，TableCurve3D等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（大于90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。
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陈希孺院士的经典书籍。
《广义线性模型的拟似然法(陈希孺文集)》是一本广义线性模型理论的入门用书，内容除了广义线性模型的建模方法外，主要是关于广义线性模型的几种基本统计推断形式（极大似然估计、假设检验和拟似然估计）的大样本理论，最后一章讲述了广义线性模型的模型选择和诊断。
引言1第1章建模问题51.1一维广义线性回归61.2多维广义线性回归18第2章广义线性回归极大似然估计的大样本理论432.1向量函数导数442.2自然联系492.3非自然联系752.4拟似然估计100第3章GLM参数的假设检验1313.1Wald检验1323.2约束检验1353.3似然比检验139第4章模型的选择与诊断1434.1p值或拟合优度1444.2模型选择1524.3诊断问题

java实现的一元线性回归、多元线性回归采用最小二乘法

逻辑回归LogisticRegressionLR模型其实仅在线性回归的基础上套用了一个逻辑函数但也就由于这个逻辑函数使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星本代码实现了逻辑斯蒂回归模型

谢谢大家支持（^__^）

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。