包含灰序列生成、灰色关联分析、灰色聚类分析、灰色预测模型、灰色决策分析等包含灰序列生成、灰色关联分析、灰色聚类分析、灰色预测模型、灰色决策分析等
2024/2/11 18:17:11
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IDRISI是遥感与地理信息系统结合应用的系统，系统包括遥感图像处理、地理信息系统分析、决策分析、空间分析、土地利用变化分析、全球变化监测、时间序列分析、适宜性评价制图、地统计分析、元胞自动机土地动态变化趋势预测、图像分割、不确定性管理、生物栖息地评估等300多个实用而专业模块，这一软件集地理信息系统和图像处理功能于一体，依托克拉克大学研究计划的大力支持，为众多相关应用领域提供有力的研究与开发工具。
尤其在科学研究方面，IDRISI始终关注其理论、技术前沿的发展动向，不断吸收最新成果，并将其转化为扩展的功能模块加入到软件系统之中。
从1987年开始，共开发出了17个版本，2012年1月最新版IDRISISelva(热带雨林版)发布。
尤其在科学研究方面，IDRISI始终关注其理论、技术前沿的发展动向，不断吸收最新成果，并将其转化为扩展的功能模块加入到软件系统之中。
从1987年开始，共开发出了17个版本，2012年1月最新版IDRISISelva(热带雨林版)发布。
2024/2/11 14:58:24
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汽车租赁系统是专门针对汽车租赁企业所开发的一种实现以经营管理为基础、以决策分析为核心的企业信息管理系统，它涵盖了汽车租赁业务的所有环节，将原始的人工统计方法转换为先进的电脑管理模式。
本章就将介绍一个简单的汽车租赁系统的建模方法。
4.1需求分析汽车租赁系统的需求分析简述如下：（1）客户可以通过电话、网上和前台预订租借车辆。
（2）客户填写预订单后，职员查看客户租赁记录，如果记录无问题，同意客户的预订。
如果记录情况不佳，拒绝预订的请求。
如果没有客户记录查到，建立新的客户记录后，办理租借手续，并通知客户。
（3）客户取车时出示通知，职员查看无误后，要求客户支付押金，填写工作记录并更新车辆状态，将车借于客户。
（4）客户换还车时，结清租借车辆的金额，职员更新车辆状态，填写客户记录，更新工作记录。
4.2系统建模4.2.1创建系统用例模型4.2.2创建系统静态模型4.2.3创建系统动态模型4.2.3.1创建序列图和协作图14.2.3.2创建活动图4.2.3.3创建状态图4.2.4创建系统部署模型
本章就将介绍一个简单的汽车租赁系统的建模方法。
4.1需求分析汽车租赁系统的需求分析简述如下：（1）客户可以通过电话、网上和前台预订租借车辆。
（2）客户填写预订单后，职员查看客户租赁记录，如果记录无问题，同意客户的预订。
如果记录情况不佳，拒绝预订的请求。
如果没有客户记录查到，建立新的客户记录后，办理租借手续，并通知客户。
（3）客户取车时出示通知，职员查看无误后，要求客户支付押金，填写工作记录并更新车辆状态，将车借于客户。
（4）客户换还车时，结清租借车辆的金额，职员更新车辆状态，填写客户记录，更新工作记录。
4.2系统建模4.2.1创建系统用例模型4.2.2创建系统静态模型4.2.3创建系统动态模型4.2.3.1创建序列图和协作图14.2.3.2创建活动图4.2.3.3创建状态图4.2.4创建系统部署模型
2024/1/24 0:55:12
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管理运筹学软件2.0版是1.0版的升级版，是《管理运筹学》（高等教育出版社/韩伯棠编著）的随书软件。
该软件的模块有：线性规划、运输问题、整数规划（0-1整数规划、混合整数规划和纯整数规划）、目标规划、最短路径、最小生成树、最大流量、最小费用最大流、关键路径、存贮论、排队论、决策分析、预测问题、对策论和层次分析法，共15个子模块。
该软件只可以作为学习和研究使用，请勿作其他用途。
由于作者水平和时间有限，软件中问题和错误难免，欢迎您将使用中的意见和建议反馈给作者
该软件的模块有：线性规划、运输问题、整数规划（0-1整数规划、混合整数规划和纯整数规划）、目标规划、最短路径、最小生成树、最大流量、最小费用最大流、关键路径、存贮论、排队论、决策分析、预测问题、对策论和层次分析法，共15个子模块。
该软件只可以作为学习和研究使用，请勿作其他用途。
由于作者水平和时间有限，软件中问题和错误难免，欢迎您将使用中的意见和建议反馈给作者
2023/11/27 15:48:48
6.03MB
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CMMI3-DAR（决策分析与解决方案）-培训资料CMMI3-DAR（决策分析与解决方案）-培训资料
2023/11/8 8:51:18
1.64MB
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决策树(DecisionTree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。
这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Entropy=系统的凌乱程度，使用算法ID3,C4.5和C5.0生成树算法使用熵。
这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
2023/8/11 22:13:29
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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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