武汉大学计算机学院商务智能课后作业1请思考数据挖掘可能会遇到哪些法律问题，可能会和哪些法律有关，请举出具体例子并讨论；
Skewness是什么，请计算对称正态分布，正偏移和负偏移时候的Skewness的指（请自行拟定数据分布具体数值）
Skewness是什么，请计算对称正态分布，正偏移和负偏移时候的Skewness的指（请自行拟定数据分布具体数值）
2023/6/6 23:06:40
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包含通过中心频率确定分解个数K的matlab程序和相关资料三篇，分享大家共同学习。
VMD分解的效果主要受模态数的选取值的影响，当模态的选取值较小时，由于VMD算法相当于自适应滤波器组，原始信号中一些重要信息将会被过滤，影响后续预测的精度；
而当模态的选取值较大时，相邻模态分量的中心频率则会相距较近，导致模态重复或产生额外的噪声。
不同模态的主要不同点在于中心频率的不同，所以，通过对不同模态数下中心频率的分布进行观察选取合适的模态数值。
VMD分解的效果主要受模态数的选取值的影响，当模态的选取值较小时，由于VMD算法相当于自适应滤波器组，原始信号中一些重要信息将会被过滤，影响后续预测的精度；
而当模态的选取值较大时，相邻模态分量的中心频率则会相距较近，导致模态重复或产生额外的噪声。
不同模态的主要不同点在于中心频率的不同，所以，通过对不同模态数下中心频率的分布进行观察选取合适的模态数值。
2023/6/6 9:24:48
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此项目是一个完整的springboot+springcloud分布式项目，还整合了soul第三方网关服务，里面有详细的项目操作说明，可以下载参考
2023/6/5 17:48:13
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Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数
2023/6/4 19:35:56
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WinmailServer是安全易用全功能的邮件服务器软件，不仅支持SMTP/POP3/IMAP/Webmail/LDAP(公用地址簿)/多域/发信认证/反垃圾邮件/邮件过滤/系统通信组/公共邮件夹等标准邮件功能，还有提供分布式部署/第三方认证/系统迁移/PushMail/RBL/SPF/SpamAssassin/DKIM/邮件签核/邮件杀毒/邮件监控/微信绑定/钉钉绑定/支持IIS,Apache/网络硬盘及共享/邮件密级/邮件撤回/短信提醒/只读邮箱/定时邮件/邮件备份/SSL安全传输协议/邮件网关/动态域名支持/远程管理/Web管理/独立域管理员/在线注册/二次开发
2023/6/2 22:46:49
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卡尔曼滤波在计算机视觉和图像处理、以及导航等处理上有着广泛的用途。
卡尔曼滤波算法让我们在干扰为高斯分布的情况下，得到的测量均方误差最小，也就是测量值扰动最小，看起来最平滑。
卡尔曼滤波算法让我们在干扰为高斯分布的情况下，得到的测量均方误差最小，也就是测量值扰动最小，看起来最平滑。
2023/6/2 15:20:11
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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。
2024-04-09 15:03
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