对项目经理，项目总监的项目管理培训明确公司项目管理的基本思路，掌握公司在项目提交方面的管控重点和管理要求；
能够正确立项，并合理制定项目计划（执行进度、费用、人工投入）；
能够整体把控项目实际执行情况和项目计划的匹配程度；
运用OA、Whizible工具对项目进行管理和监控介绍公司对项目督导序列员工的考核方案及指标

用可定制的评估指标树来描述客户分类的评价体系,让用户自主确定每个评价指标。
在此基础上,提出了一种基于模糊聚类分析的客户分类算法,对客户进行分类管理,并给出了一个计算实例,取得了正确的计算结果。
该计算实例表明,这个算法可以用于关于客户关系管理的决策支持系统中。

RFID_RC522读写卡以及密码验证更全一、主要指标l容量为8K位EEPROM(1K字节)l分为16个扇区，每个扇区为4块，每块16个字节,以块为存取单位l每个扇区有独立的一组密码及访问控制l每张卡有唯一序列号，为32位l具有防冲突机制，支持多卡操作无电源，自带天线，内含加密控制逻辑和通讯逻辑电路数据保存期为10年，可改写10万次，读无限次l工作温度：-20℃~50℃(湿度为90%)工作频率：13.56MHZ通信速率：106KBPS读写距离：10cm以内（与读写器有关）

###极光推送服务报价详解####一、概述极光推送是针对移动应用提供的一项消息推送服务，帮助企业及开发者高效地触达用户。
本文将详细介绍极光推送的收费模式和服务版本，以便用户根据自身需求选择合适的版本。
####二、服务版本与定价极光推送提供了多个版本的服务供不同规模的企业选择，每个版本都有明确的价格和功能差异。
具体包括：-**体验版**：适用于初步了解和测试极光推送功能的小型项目或个人开发者。
该版本支持最多2万在线用户，每分钟API调用频率上限为1200次。
年费为36000元，平均到每月为3000元。
如果用户数量增加，则每增加1万在线用户需额外支付1000元。
-**初级版**：适合用户数量稍多的应用，最大支持5万在线用户，API调用频率提升至2400次/分钟。
年费为72000元，平均每月费用为6000元。
同样，每增加1万在线用户需额外支付1000元。
-**基本版**：面向具有一定用户规模的应用，支持10万在线用户，API调用频率进一步提升至4800次/分钟。
年费为132000元，均摊每月费用为11000元。
每增加1万在线用户需额外支付1000元。
-**中级版**：适合拥有较大用户群体的应用，支持30万在线用户，API调用频率为12000次/分钟。
年费为372000元，平均每月费用为31000元。
每增加1万在线用户额外费用为750元。
-**专业版**：为大型应用提供更高级别的服务，支持50万在线用户，API调用频率为24000次/分钟。
年费为552000元，均摊每月费用为46000元。
每增加1万在线用户的费用为750元。
-**高级版**：适合用户量级非常大的应用，支持100万在线用户，API调用频率为48000次/分钟。
年费为720000元，平均每月费用为60000元。
每增加1万在线用户需额外支付500元。
-**中型企业版**：专为企业设计的服务，支持200万在线用户，API调用频率为120000次/分钟。
年费为1200000元，平均每月费用为100000元。
每增加1万在线用户额外费用为500元。
-**大型企业版**：为超大规模企业提供服务，支持500万在线用户，API调用频率为480000次/分钟。
年费为2760000元，平均每月费用为230000元。
每增加1万在线用户的费用为500元。
####三、计费原则1.**在线峰值用户数**：基于应用在某个月内的最高在线用户数进行计费。
例如，如果应用的月在线用户峰值为16万，则超出基本版的6万用户将按照每1万用户1000元的标准计算费用，即6000元（6*1000）。
总费用为基本版月均费用11000元加上6000元，合计17000元。
2.**API调用频率**：除了在线用户数之外，极光推送还会考虑API调用的频率。
当应用的API调用次数超过当前版本规定的次数时，将根据下一版本的收费标准进行计费。
3.**动态升级**：如果当月的实际费用超过了当前版本的月费，则自动升级到下一版本并按照下一版本的费用进行计费。
例如，若16万月在线用户峰值，当月实际付费则为10999元+6000元=16999元。
4.**统计指标定义**：-**日在线用户数**：指一天内登录JPush服务器的独立用户数。
-**月在线用户数峰值**：指的是自然月内“日在线用户数”最高的一天的数值。
5.**费用解释权**：本付费服务报价表最终解释权归极光所有，并且报价已包含6%增值税。
通过上述详细解读，开发者可以根据自身应用的需求和用户规模来选择合适的服务版本，确保既能满足推送需求又能合理控制成本。

共1页。
找了几天CM-R湿敏电阻的资料，基本都只有性能指标，即工作电压这些，而没有阻值和湿度的关系表。
而艰难找到的这个文件也只有曲线。
HR202的资料还是比较容易找到的，和HR202湿敏电阻的阻值-湿度关系表对照了一下，应该是差不多的。
理论上可以参考HR202的阻值湿度关系，待画板写程序验证。

1）设计内容：利用matlab中提供的GUI工具实现控制系统设计实验软件开发。
2）设计目的：掌握GUI编程方法，掌握控制系统设计方法。
3）课题要求：用户输入控制系统前项通道传递函数和反馈通道传递函数以及性能指标，绘制出校正前开环系统的BODE图，并给出稳定裕量和对应的频率。
判断该用哪种校正装置。
给出校正装置的传递函数，在一幅图上显示校正后系统的BODE图。
给出校正后系统的性能指标。

贝塞尔曲线是一种在计算机图形学和数学中广泛使用的参数化曲线，它提供了对形状的精细控制，特别是在曲线拟合和路径设计中。
本资源包含MATLAB源码，用于实现从一阶到八阶的贝塞尔曲线拟合，以及一个拟合后评价标准的文档。
一、贝塞尔曲线基础贝塞尔曲线由法国工程师PierreBézier于1962年提出，它基于控制点来定义。
一阶贝塞尔曲线是线性，二阶是二次曲线，而高阶曲线则可以构建出更复杂的形状。
对于n阶贝塞尔曲线，需要n+1个控制点来定义。
这些曲线的特性在于它们通过首尾两个控制点，并且随着阶数的增加，曲线更好地逼近中间的控制点。
二、MATLAB实现MATLAB是一个强大的数值计算和可视化工具，其脚本语言非常适合进行这样的曲线拟合工作。
`myBezier_ALL.m`文件很可能是包含了从一阶到八阶贝塞尔曲线的生成函数。
这些函数可能接收控制点的坐标作为输入，然后通过贝塞尔曲线的数学公式计算出对应的参数曲线。
MATLAB中的贝塞尔曲线可以通过`bezier`函数或直接使用矩阵运算来实现。
三、贝塞尔曲线拟合拟合过程通常涉及找到一组控制点，使得生成的贝塞尔曲线尽可能接近给定的一系列数据点。
这可能通过优化算法，如梯度下降或遗传算法来实现。
在`myBezier_ALL.m`中，可能包含了一个或多个函数来执行这个过程，尝试最小化曲线与数据点之间的距离或误差。
四、拟合的评价标准"拟合的评价标准.doc"文档可能详述了如何评估拟合的好坏。
常见的评价标准包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）或者R²分数。
这些指标可以量化拟合曲线与实际数据点之间的偏差程度。
MSE和RMSE衡量的是平均误差的平方，而R²分数表示模型解释了数据变异性的比例，值越接近1表示拟合越好。
五、应用领域贝塞尔曲线在多个领域有广泛应用，包括但不限于CAD设计、游戏开发、动画制作、图像处理和工程计算。
MATLAB源码的提供，对于学习和研究贝塞尔曲线的特性和拟合方法，或者在项目中创建平滑曲线路径，都是非常有价值的资源。
这份MATLAB源码和相关文档为理解并实践贝塞尔曲线拟合提供了一个完整的工具集。
通过学习和利用这些材料，用户不仅可以掌握贝塞尔曲线的基本概念，还能深入理解如何在实际问题中运用它们进行曲线拟合和评估。

链路预测各项指标代码，模型代码，局部朴素贝叶斯模型等

统计分析软件SPSS的图书源代码--〉《SPSS在统计分析中的应用》，作者：朱建平等，印刷日期：2010-9-29源代码第二章~第十五章，文件大小443kb。
图书目录第1章SPSS软件概述1.1SPSS软件的基本特点和功能 11.2SPSS软件的安装、启动与退出 21.2.1SPSS软件的安装 21.2.2SPSS软件的启动 21.2.3SPSS软件的退出 31.3SPSS操作环境介绍 31.3.1SPSS软件的3个常用窗口 31.3.2SPSS菜单和工具栏 51.3.3SPSS对话框的基本操作方式 5第2章SPSS数据文件管理 72.1SPSS数据文件的结构 72.1.1SPSS数据文件的特点 72.1.2SPSS变量的属性 72.2建立一个数据文件 102.3读取外部数据 112.3.1读取Excel文件 122.3.2读取ASCII码文件 122.4SPSS数据的编辑和保存 152.4.1Edit菜单中的数据编辑功能 152.4.2Data菜单中的数据编辑功能 162.4.3SPSS数据的保存 16第3章数据整理 173.1数据排序 173.2数据排秩 183.3数据转置 193.4选择观测的子集 203.5数据分类汇总 223.6合并数据文件 233.6.1纵向合并（AddCases） 233.6.2横向合并（AddVariables） 243.7数据拆分 263.8计算新变量 283.9数据重新编码 303.10数据分组 313.11数据标准化 32第4章统计描述 344.1基本概念和原理 344.1.1频数分布 344.1.2集中趋势指标 344.1.3离散程度指标 354.1.4反映分布形态的描述性指标 354.2频数分析 364.2.1操作步骤 364.2.2实例结果分析 384.3描述性统计量 394.3.1操作步骤 394.3.2实例结果分析 404.4探索性数据分析 414.4.1操作步骤 424.4.2实例结果分析 444.4.3方差齐性检验的实例 46第5章统计推断 475.1统计推断概述 475.1.1参数估计 475.1.2假设检验 485.2单样本t检验 495.2.1理论与方法 495.2.2操作步骤 495.2.3实例结果分析 505.3两独立样本t检验 515.3.1理论与方法 515.3.2操作步骤 515.3.3实例结果分析 525.4配对样本t检验 535.4.1理论与方法 535.4.2操作步骤 545.4.3实例结果分析 54第6章方差分析 566.1方差分析概述 566.2单因素单变量方差分析 566.2.1理论和方法 566.2.2操作步骤 586.2.3实例结果分析 606.3多因素单变量方差分析 626.3.1理论与方法 626.3.2固定效应、随机效应和协变量 646.3.3操作步骤 656.3.4实例结果分析 676.3.5不考虑交互效应的多因素方差分析 706.3.6引入协变量的多因素方差分析 70第7章非参数检验 727.1非参数检验概述 727.2卡方检验（检验） 727.2.1理论与方法 727.2.2操作步骤 737.2.3实例结果分析 747.3二项分布检验 757.3.1理论与方法 757.3.2操作步骤 757.3.3实例结果分析 767.4游程检验 777.4.1理论与方法 777.4.2操作步骤 777.4.3实例结果分析 787.5单样本K-S检验 797.5.1理论与方法 797.5.2操作步骤 797.5.3实例结果分析 807.6两独立样本检验 807.6.1理论与方法 807.6.2操作步骤 827.6.3实例结果分析 827.7多独立样本检验 847.7.1理论与方法 847.7.2操作步骤 857.7.3实例结果分析 857.8两配对样本检验 877.8.1理论与方法 877.8.2操作步骤 887.8.3实例结果分析 887.9多配对样本检验 907.9.1

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专为解决传统RNN在处理长期依赖问题上的不足而设计。
在序列数据的建模和预测任务中，如自然语言处理、语音识别、时间序列分析等领域，LSTM表现出色。
本项目“LSTM-master.zip”提供的代码是基于TensorFlow实现的LSTM模型，涵盖了多种应用场景，包括多步预测和单变量或多变量预测。
我们来深入理解LSTM的基本结构。
LSTM单元由输入门、遗忘门和输出门组成，以及一个称为细胞状态的特殊单元，用于存储长期信息。
通过这些门控机制，LSTM能够有效地选择性地记住或忘记信息，从而在处理长序列时避免梯度消失或梯度爆炸问题。
在多步预测中，LSTM通常用于对未来多个时间步的值进行连续预测。
例如，在天气预报或者股票价格预测中，模型不仅需要根据当前信息预测下一个时间点的结果，还需要进一步预测接下来的多个时间点。
这个项目中的“多步的迭代按照步长预测的LSTM”可能涉及使用递归或堆叠的LSTM层来逐步生成未来多个时间点的预测值。
另一方面，单变量预测是指仅基于单一特征进行预测，而多变量预测则涉及到多个特征。
在“多变量和单变量预测的LSTM”中，可能包含了对不同输入维度的处理方式，例如如何将多维输入数据编码到LSTM的输入向量中，以及如何利用这些信息进行联合预测。
在多变量预测中，LSTM可以捕获不同特征之间的复杂交互关系，提高预测的准确性。
TensorFlow是一个强大的开源库，广泛应用于深度学习模型的构建和训练。
在这个项目中，使用TensorFlow可以方便地定义LSTM模型的计算图，执行反向传播优化，以及实现模型的保存和加载等功能。
此外，TensorFlow还提供了丰富的工具和API，如数据预处理、模型评估等，有助于整个预测系统的开发和调试。
在探索此项目时，你可以学习到以下关键点：1. LSTM单元的工作原理和实现细节。
2. 如何使用TensorFlow构建和训练LSTM模型。
3. 处理序列数据的技巧，如时间序列切片、数据标准化等。
4. 多步预测的策略，如滑动窗口方法。
5. 单变量与多变量预测模型的差异及其应用。
6. 模型评估指标，如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。
通过深入研究这个项目，你不仅可以掌握LSTM模型的使用，还能提升在实际问题中应用深度学习解决序列预测问题的能力。
同时，对于希望进一步提升技能的开发者，还可以尝试改进模型，比如引入注意力机制、优化超参数、或者结合其他序列模型（如GRU）进行比较研究。

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。