用于统计量化分析数据所用的标准正态分布概率表,记录了1~3倍标准差的概率分布,在,数据处理中有着广泛的应用.

第1篇Java编程基础　　第1章Java开发环境的搭建（教学视频：9分钟）2　　1.1理解Java2　　1.2搭建Java所需环境3　　1.2.1下载JDK3　　1.2.2安装JDK4　　1.2.3配置环境5　　1.2.4测试JDK配置是否成功7　　实例1开发第一个Java程序7　　第2章Java基础类型与运算符（教学视频：39分钟）9　　2.1基础类型9　　实例2自动提升9　　实例3自动转换10　　实例4常用基础类型之强制转换11　　2.2运算符12　　实例5算术运算符12　　实例6关系运算符13　　实例7逻辑运算符14　　实例8位运算符15　　实例9移位运算符16　　实例10转型运算符17　　2.3其他形式18　　实例11常量与变量18　　实例12各种进制的转换19　　实例13Java中的进制与移位运算符22　　第3章条件控制语句（教学视频：75分钟）26　　3.1if控制语句26　　实例14判断输入的年份是否为闰年26　　实例15抽奖活动27　　3.2for语句28　　实例16小九九乘法表28　　实例17如何列出素数29　　实例18Java中的递归31　　实例19男生女生各多少人32　　实例20求水仙花数34　　实例21求任意一个正数的阶乘35　　实例22求n的n次方35　　实例23利用for循环输出几何图形36　　实例24杨辉三角38　　3.3while语句39　　实例25求1到100之间的和39　　实例26存上100元需要多少天40　　实例27输出100之间的所有偶数41　　实例28如何判断回文数字42　　3.4do…while语句43　　实例29输出100之间的所有奇数44　　实例30求最大的随机数44　　3.5switch语句45　　实例31判断字母分类46　　实例32优良及差47　　实例33打印任意一年日历48　　实例34一年四季的划分51　　第2篇Java数据处理　　第4章异常处理（教学视频：62分钟）54　　4.1编译时异常54　　实例35除0发生的算术异常（ArithmeticException）54　　实例36数组下标越界异常（ArrayIndexOutOfBoundsException）55　　实例37数组元素类型不匹配异常（ArrayStoreException）56　　实例38强制类型转换异常（ClassCastException）56　　实例39索引越界异常（IndexOutOfBoundsException）57　　实例40空指针异常（NullPointerException）58　　实例41数字格式转换异常（NumberFornatException）59　　实例42字符串索引越界异常（StringIndexOutBounds）60　　实例43操作错误（UnsupportedOperationException）60　　4.2运行时异常61　　实例44找不到指定类时发生的异常（ClassNotFoundException）62　　实例45请求的方法不存在（NoSuchMethodException）63　　4.3try…catch捕获异常65　　实例46try…catch捕获异常的实例66　　实例47try…catch…finally捕获异常的实例67　　实例48try…catch嵌套捕获异常的实例68　　4.4throws声明异常69　　实例49throws声明异常实例一69　　实例50throws声明异常实例二70　　4.5throw抛出异常72　　实例51throw抛出异常实例一72　　实例52throw抛出异常实例二73　　4.6自定义异常74　　实例53自定义异常实例一74　　实例54自定义异常实例二75　　第5章数组（教学视频：98分钟）78　　5.1一维数组78　　实例55一维数组的创建与使用78　　实例56按相反的顺序输出79　　实例57奇偶分组80　　实例58找宝81　　实例59寻找最小数82

周期滑移检测是其中涉及载波相位观测的高精度GNSS数据处理的基本步骤之一，例如在精确的点定位（PPP）和精确的轨道确定（POD）中。
自1980年代开发以来，有效地处理了双频GPS。
然而，新兴的北斗导航卫星系统为这些现有算法带来了一些新的挑战，尤其是在小周跳频发的情况下。
在这项研究中，在低海拔北斗GEO载波相位观测中发现了大量的1周期滑动，这些观测是由IGS多GNSS实验的接收者收集的。
如果可能，在PPP和POD处理之前，应识别并修复这种小的周跳。
我们提出了一种基于一系列双频相位无几何组合的增强循环滑移检测方法。
采用鲁棒的多项式拟合算法和一般的自回归条件异方差建模技术来提供自适应检测阈值，从而可以以高可靠性识别出如此小的循环滑动。
仿真和实际数据测试表明，即使在电离层闪烁的情况下，该方法具有较高的灵敏度和较低的误报率。

找到了利用Matlab提取图片中的数据的源代码image2data，打包上传分享。
原简介：从事科研或者工程的人员在文档撰写过程中，常需要将文献中的曲线与自己的结果对比，为获取原始数据，一种常用的办法是手动描点，即将原始曲线放大然后打印出来，选取一定数量的点，读出其横纵坐标，然后重绘。
对于较为平坦的曲线，这种方法当然可行，但当曲线数量增加，曲线变化复杂，这种方法工作量可想而知。
前段时间由于原始数据丢失，仅剩几十幅图片，本人尝试过手动描点，经历几个小时奋战，实在无法继续，索性转向matlab，借助其强大的数据处理能力，编写了两个GUI的小软件image2data、data_poly提取数据，如今大功告成，遂于大家分享。
原作者邮箱yc97463240@126.com

【GNSS/INS松组合导航Matlab程序】是一种在航空航天、自动驾驶、航海等领域广泛应用的导航技术，它结合了全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的优点，提高了定位精度和稳定性。
在Matlab环境中实现这种松组合导航，能够方便地进行算法设计、仿真与验证。
我们要理解GNSS和INS的基本原理。
GNSS，如GPS（全球定位系统），通过接收来自卫星的信号来确定地面设备的位置、速度和时间。
而INS则依赖于陀螺仪和加速度计来测量载体的运动状态，无需外部参考即可连续提供位置、速度和姿态信息。
然而，GNSS可能会受到遮挡或干扰，INS则存在累积误差问题，松组合导航正是为了解决这些问题。
松组合导航的关键在于数据融合。
在Matlab程序中，通常会先利用GNSS数据生成初始的轨迹，然后根据这个轨迹产生模拟的惯导数据，包括陀螺仪和加速度计的输出。
这部分涉及到了信号处理、滤波理论和随机过程的知识，比如卡尔曼滤波（KalmanFilter）常被用于融合这两类传感器的数据。
接下来，这些模拟数据会被输入到惯导解算器中，进行运动状态的更新和校正。
惯导解算通常涉及到牛顿-欧拉方程、四元数表示法等，用于计算载体的位置、速度和姿态。
在Matlab中，可以利用内置的函数或自定义算法来实现这一过程。
仿真完成后，会使用这些模拟的GPS和INS数据进行松组合导航的实现。
松组合意味着GNSS和INS系统保持相对独立，各自进行数据处理，然后在一个高层次上进行信息交换。
这样做的好处是可以避免一个系统的误差影响另一个系统，同时保留各自的优点。
组合导航算法可能包括简单的数据融合策略，如时间同步或者更复杂的滤波算法。
在【sins+gnss】这个压缩包中，可能包含了实现上述功能的Matlab源代码文件，如初始化配置文件、数据生成脚本、滤波算法实现、结果分析工具等。
用户可以通过阅读和运行这些代码，深入理解松组合导航的工作原理，并对其进行定制和优化。
GNSS/INS松组合导航Matlab程序是导航技术研究的重要工具，涵盖了卫星导航、惯性导航、数据融合等多个领域的知识。
通过对这套程序的学习和实践，不仅可以掌握相关算法，还可以提升在复杂环境下的定位能力，对于科研和工程应用具有很高的价值。

然而，对初学者来说，NS是非常难于掌握的，一般人从学习NS到上手至少需要半年多时间。
原因是多方面的：一方面，NS内容庞杂，随软件所提供的手册更新不够快，初学者阅读起来非常困难；
另一方面，使用NS还要掌握其它很多必备的相关知识以及相关工具，这会使初学者感到无从入手;有的使用者可能还不了解网络模拟的过程或是对NS软件的机制缺乏理解，这也影响了对NS的掌握。
网络模拟器NS-2及其应用分析对利用ns2进行网络拓扑的输入、结构定义、运行仿真、动态观察仿真过程、仿真数据处理进行了分析,同时用一个例对仿真过程进行了说明。

NER-LSTM-CRF一个易于使用的命名实体识别（NER）工具包，在张量流中实现了LSTM+[CNN]+CRF模型。
该项目短期内不再维护，PyTorch版本：:1.型号Bi-LSTM/Bi-GRU+[CNN]+CRF，其中CNN层针对英文，捕获字符特征，通过参数use_char_feature控制self.nil_vars.add（self.feature_weight_dict[feature_name].name）。
2.用法2.1数据准备训练数据处理成下列形式，特征之间用制表符（或空格）替换，每行共n列，1至n-1列为特征，最后一列为labe

需求具体体现在各种信息的提供、保存、更新和查询上，这就要求数据库结构能充分满足各种信息的输出和输入。
通过收集基本数据、数据结构以及数据处理的流程，组成一份详尽的数据词典，为后面的具体设计打下基础。
在仔细分析和调查系统的基础上，针对新闻管理发布系统的需求，通过对管理新闻发布过程的内容和数据分析，设计如下所示的数据项和数据结构：新闻信息：包括的数据项有新闻编号、新闻标题、新闻内容、新闻发布者的编号、新闻发布时间、新闻类别编号、是否有图片。
新闻评论信息：包括的数据项有新闻评论编号、评论者名称、评论时间、新闻评论内容、新闻编号。
新闻类别信息：包括的数据项有新闻类别编号、新闻类别。
用户信息：包括的数据项有用户编号、用户名、用户密码、用户的真实姓名、用户电子信箱地址、用户权限标志。

软件项目管理课程设计公司办公用品管理系统设计采用C#进行编制而成，具有稳定性好、安全性高的优点，可以供各公司相关人员管理办公用品。
本系统拥有用户管理、不同级别用户管理、办公用品信息管理、购入与损坏管理等信息录入功能，并可以对相关交易活动进行记录。
MDI窗体的使用，简洁明了，使用方便，所以研制的办公用品管理系统应该能够为用户提供充足的信息和快捷的数据处理手段，并具有非常好的功能扩展功能。
本系统的设计解决了一直以来人们使用传统人工的方式进行办公用品管理存在着许多缺点，如：效率低、保密性差等。
使用本系统对办公用品信息进行管理，具有手工管理所无法比拟的优点，能够极大地提高办公用品管理的效率。

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

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。