经济金融计量学中的非参数估计技术，用R软件和S-PLUS软件，书中有代码

《实用化工计算机模拟--MATLAB在化学工程中的应用》共九章。
第1章是化工模拟计算概述，主要叙述化工模拟的重要性、数值计算技术的发展现状、化工模拟计算文献综述等。
第2章介绍MATLAB的编程基础，帮助读者快速MATLAB入门。
第3章结合实例介绍常用的数值计算方法及相应MATLAB函数的使用方法，内容包括插值与拟合、数值积分与数值微分、线性和非线性代数方程（组）的数值解法、常微分方程初值问题和边值问题的解法等。
第4章专门介绍化工常微分方程初值问题和边值问题的应用实例，包括间歇反应器、边疆槽式搅拌反应器、管式反应器、半连续反应器、传质过程、伴有反应的扩散过程、传热过程、流体流动、生化反应和过程控制等。
第5章是化工中的偏微分方程及其求解，介绍有限差分法、正交配置法、MOL法和有限元法，其中有限元法主要介绍MATLAB的PDE求解器及其求解化学工程PDE问题的具体方法，例子包括一维动态方程组、二维稳态方程（组）、二维动态方程等问题。
第6章介绍最优化方法及其MATLAB常用算法，内容包单变量最优化问题、线性规划、无约束多变量问题最优化、二次规划、多变量有约束最优化（非线性规划）问题和最小二乘法等。
第7章结合实例详细介绍参数估计方法和模型辨识方法。
第8章介绍化工试验设计方法及化工数据处理。
第9章介绍神经网络（线性神经网络、BP神经网络和径向基神经网络）及其相应的MATLAB函数，并结合实例介绍神经网络的使用方法。
《实用化工计算机模拟--MATLAB在化学工程中的应用》可供化学工程、化工工艺、生化工程、环境工程、制药工程及相关专业的大学高年经本科生、硕士和博士研究生教材及参考书，也可供应用数学、过程控制等相关专业的科研人员参考。

对一般时间序列进行平稳化及零均值处理，然后进行模型识别，采用残差方差图定阶，最后进行AR模型参数估计。

分数阶傅里叶变换作为一种线性变换,能够实现线性调频信号检测与分离。
而多项式相位信号在短时间内可以由线性调频信号提供良好的近似,故可以采用短时分数阶傅里叶变换实现多线性调频分量的检测与分离。
对每个短时信号的时频分析进行叠加组合,即得到多个多项式相位信号的时频分析检测。
计算机模拟仿真证明了此方法的有效性。

分享的内容属于信号处理领域的阵列信号处理中的空间谱估计，解决了二维DOA仿真程序的问题

本书系统的介绍了分布式流域水文模型的理论、方法和实例。
包括：水文循环中的各个物理过程的数学模拟；
数字高程模型；
流域地貌指数的提取与分析；
数字河网的提取；
基于数字高程模型的流域等流时线的推求；
TOPMODEL；
半分布式月水量平衡模型；
TOPKAPI模型；
MIKESHE模型，SHETRAN模型；
DHSVM模型；
ARC/EGMO模型。
本书适合于水利、地理、气象、国土资源等领域的广大科技工作者、工程技术人员参考使用，也可作为高行装院校高年级本科生和研究生的教学参考书。
目录前言第一章绪论第一节分布式流域水文模型第二节目的和全书结构第二章水文时空变化过程模拟基础第一节降雨空间分析方法第二节土壤水运动过程第三节下渗第四节蒸发与散发第五节融雪第六节流域汇流单位线第七节河道流量演算第八节流域分布式汇流演算第三章数字高程模型与地貌指数第一节数字高程模型的数据来源第二节数据采集方法第三节流域地貌指数提取第四节流域地貌指数的水文物理意义第五节温度指数的空间分布分析第六节河网水的生成第四章TOPMODEL第一节TOPMODEL第二节流域降雨－径流关系模拟应用第三节土壤导水率与缺水深函数关系研究第四节结论与讨论第五章基于DEM的流域等流时线和分布式水文模型第一节基于DEM的流域等流时线第二节基于DEM的分布式水文模型第六章半分布式月水量平稀模型第一节月水量平衡模型及其比较研究第二节两参数月水量平衡模型第三节半分布式月水量平衡模型第四节气侯变化对水文水资源的影响评价第七章TOPKAPI模型第一节概述第二节分布式OPKAPI模型第三节集总式OPKAPI模型第四节应用举例第五节结论和展望第八章MIKESHE模型第一节概述第二节水流运动模块第三节平移扩散模块第四节MIKESHE应用情况第五节存在的问題和研究展望第九章SHETRAN模型第一节概述第二节研究进展和应用第三节模型研究展望第十章DHSVM模型第一节概述第二节模型物理过程及数学公式第三节模型评价及应用第四节结论第十一章ARC/EGMO模型第一节概述第二节ARC/EGMO的结构设计第三节空间分解和参数估计第四节模型物理过程及数学公式第五节ARC/EGMO应用的数据处理第六节SAALE流域应用实例第七节结论和展望

HypeLCNN概述该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码（正在审查中）使用Tensorflow1.x开发（在1.10至1.15版上测试）。
该存储库包括一套完整的套件，用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。
主要特点：支持超参数估计基于插件的神经网络实现（通过NNModel接口）基于插件的数据集集成（通过DataLoader接口）培训的数据有效实现（基于内存的有效/基于内存/记录的）能够在经典机器学习方法中使用数据集集成神经网络的培训，分类和指标集成胶囊网络和神经网络的示例实现基于CPU/GPU/TPU（进行中）的培训基于GAN的数据增强器集成交叉折叠验证支持源代码可用于在训练大数据集中应用张量流，集成指标，合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践注意：数据集文件太

《自适应控制》是一本专注于自适应控制系统理论、设计方法与实际应用的专业书籍。
自适应控制理论是一种工程控制理论，它通过让控制系统根据外部环境和内部状态的变化自动调整控制策略，以适应这些变化，达到提高控制性能的目的。
自适应控制系统通常具有以下几个主要特点：1.自适应能力：自适应控制系统能够检测系统性能的变化，并根据这些变化自动调整控制器参数，使得系统性能保持在最佳或者可接受的水平。
2.工程控制理论：自适应控制理论结合了经典控制理论与现代控制理论的优点，能够处理各种复杂和不确定的情况。
3.设计方法：自适应控制设计涉及理论分析与算法设计。
理论分析包括系统建模、稳定性分析等；
算法设计则包括自适应律的构造、参数估计、控制策略的制定等。
4.应用实例：书中将包含一系列自适应控制系统的应用实例，如工业过程控制、飞行器控制、机器人控制等，通过这些实例可以展示自适应控制技术的实际应用效果和价值。
书中内容涵盖以下主题：1.自适应控制系统简介：介绍自适应控制的基本概念、应用背景和研究动机。
2.实时参数估计：讨论在动态系统中实时估计参数的方法，如最小二乘法和回归模型的应用。
3.确定性自调谐调节器：探讨基于确定性模型的自调谐调节器设计，包括极点配置设计、间接和直接自调谐调节器的设计。
4.随机与预测性自调谐调节器：阐述如何设计基于随机模型和预测模型的自调谐调节器，如最小方差和滑动平均控制器的设计。
5.模型参考自适应系统（MRAS）：介绍MRAS的设计原理和方法，以及如何应用Lyapunov理论和稳定性分析来保证自适应控制系统的稳定性。
6.自适应系统的属性：分析自适应系统的非线性动态特性和稳定性问题，以及间接离散时间自调谐调节器的分析方法。
7.随机自适应控制：研究自适应控制在随机环境中的应用，例如多步决策问题和双重控制策略的设计。
在自适应控制系统中，模型参考自适应系统（MRAS）和自适应控制系统（STR）是两种重要的体系结构。
MRAS通过比较系统输出与参考模型的输出来调整控制器参数，而STR则直接根据系统性能来调整参数。
这两种体系结构在实际应用中各有优势，可以根据不同应用场景和性能要求灵活选用。
在自适应控制系统的设计与应用中，工程师和研究人员需要对系统的稳定性进行深入分析。
稳定性分析能够确保系统在受到干扰或参数变化时仍能保持良好的控制性能。
其中，Lyapunov稳定性理论是自适应控制系统稳定性分析的重要工具之一。
此外，实际工程应用中，系统可能面临各种不确定性和干扰，自适应控制系统需要具备一定的鲁棒性来应对这些挑战。
鲁棒自适应控制是设计自适应控制系统时需要考虑的重要方面。
书中还会介绍一些自适应控制系统的扩展应用，例如在非线性系统中的应用，以及自适应控制与其他控制策略如预测控制的结合。
《自适应控制》是一本全面介绍自适应控制理论、设计方法和实际应用的专业书籍，旨在为自动化、计算机科学与技术及相关专业的学生和专业技术人员提供深入的学习资源。
通过本书，读者可以系统地学习自适应控制的相关知识，并了解其在现代工程技术中的重要作用。

系统辨识与自适应控制是控制理论中的两个关键领域，它们在自动化、机器人技术、航空航天、过程控制等众多IT行业中有着广泛的应用。
本压缩包文件包含的资源可能是一系列关于这两个主题的编程代码实例，旨在帮助学习者理解和实践相关算法。
系统辨识是通过收集系统输入和输出数据来构建数学模型的过程，这些模型可以描述系统的动态行为。
在实际应用中，系统辨识通常涉及时间序列分析、最小二乘法、状态空间模型以及参数估计等技术。
通过对系统进行建模，我们可以预测系统响应、优化性能或诊断故障。
例如，对于一个工业生产线，系统辨识可以帮助我们理解机器的运行特性，以便于提高生产效率或预防设备故障。
自适应控制则是控制理论的一个分支，它允许控制器根据系统的未知或变化特性自动调整其参数。
在自适应控制中，关键概念包括自适应律、参数更新规则和不确定性估计。
自适应控制器的设计通常包括两个部分：一是固定结构的控制器，用于处理已知的系统特性；
二是自适应机制，用于处理未知或变化的部分。
例如，在自动驾驶汽车中，自适应控制系统能够实时调整车辆的行驶策略以应对路面条件的变化或驾驶环境的不确定性。
这个压缩包可能包含以下内容：1.**源代码**：可能包含用各种编程语言（如Python、Matlab、C++等）实现的系统辨识和自适应控制算法，例如最小二乘法估计、卡尔曼滤波器、自适应PID控制器等。
2.**数据集**：可能提供了实验数据或模拟数据，用于测试和验证识别算法和自适应控制器的效果。
3.**教程文档**：可能包括详细的步骤说明，解释如何运行代码、解读结果以及如何将理论知识应用于实际问题。
4.**示例问题**：可能涵盖各种工程问题，如机械臂控制、过程控制系统的稳定性分析等，以帮助学习者深入理解这两个领域的应用。
通过学习和实践这些代码，学习者不仅可以掌握系统辨识和自适应控制的基本理论，还能提升编程和解决实际问题的能力。
在IT行业中，这样的技能对于从事控制系统的开发和优化工作至关重要，无论是物联网(IoT)设备、智能机器人还是复杂的自动化生产线，都需要这样的技术来确保系统的高效、稳定运行。

通过comsol的优化模块中的优化模块中的参数评估功能，计算已经知道温度曲线下的复合材料的传热系数

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。