该文档是最优化方法及其应用（郭科）版的课后习题答案，题目讲解清晰，习题解答完善，是学习优化方法必不可少的教材之一。

文中对GPED有关的定义和性质作了详细地阐述，并通过实验对GPED和基本GEP解码方法进行了对比研究。
最后，基于GPED，并从初始群体生成、选择策略、遗传算子等方面对GEP作了改进，提出了一种新的算法GPEP，并将其应用于碎石桩复合地基承载力预测。
结果表明GPEP算法在预测精度和演化效率上都超过遗传神经网络、GP等方法。

博士论文《机器人视觉伺服控制方法及其应用的研究》供网友参考

DEA理论、方法与应用—盛昭瀚数据包络分析入门电子书籍

数学建模中很好的学习spss软件并解决回归类题型的有力工具！

本书以两个典型项目为背景，按实际项目进行的先后次序，循序渐进地阐述了软件测试的全过程。
从软件项目启动、需求评审、测试计划开始，然后深入到测试用例设计、测试工具选择、脚本开发、功能测试和系统测试等不同阶段，生动地演绎了必需而实用的测试方法、技术和实施技巧。
本书还系统地介绍了测试管理的各个层次及其细节，包括测试策略制定、风险控制、缺陷跟踪和分析、测试管理系统的应用等。
最后，本书呈现了软件测试成熟度模型和对软件测试的总结和思考，帮助读者了解软件测试所面对的现实问题和应恪守的原则、领会测试方法的应用之道和品味测试的最佳实践。

《基于SPSS的数据分析（第2版）》一书深入浅出地介绍了如何利用SPSS这一强大的统计软件进行数据处理和分析。
薛薇作者在第三版中进一步更新了内容，确保读者能掌握最新的数据分析技术。
这本书是针对那些希望提升数据分析能力，尤其是SPSS操作技能的读者而编写的。
SPSS，全称StatisticalProductandServiceSolutions，是一款广泛应用于社会科学、健康科学、市场研究、教育等领域的统计分析软件。
它的用户界面友好，操作直观，使得非专业统计背景的用户也能轻松上手。
在书中的实例中，我们可以看到各种不同类型的数据文件，如：1.**WebData.mdb**：这可能是一个MicrosoftAccess数据库文件，用于存储网站访问或用户行为数据。
在SPSS中，可以通过ODBC（OpenDatabaseConnectivity）连接导入此类数据，进行网络行为分析，比如用户浏览习惯、点击流分析等。
2.**Telephone.sav**：这是一个SPSS的默认文件格式，包含调查问卷数据。
可能涉及电话调查结果，可以用于分析消费者态度、满意度或者市场趋势。
3.**K-Means.sav**：K-Means是聚类分析的一种，用于将数据集划分为不同的群组或类别。
此文件可能是已经进行了K-Means聚类后的数据，读者可以学习如何解读和解释聚类结果。
4.**BuyOrNot.sav**：这个名字暗示可能涉及购买决策数据，可以用于构建预测模型，比如逻辑回归，以预测顾客是否会购买某个产品。
5.**MBA.sav**：可能包含MBA项目申请人的信息，可以进行特征选择和多元统计分析，以理解哪些因素影响录取决策。
6.**Brand.sav**：品牌相关的数据，可能包括消费者对不同品牌的认知、偏好和忠诚度，适合做品牌影响力和市场份额分析。
7.**ExportApple.sav**：可能与苹果产品的出口数据有关，可以进行国际贸易分析，比如出口量、市场份额、国别分析等。
8.**Sequence.sav**：序列数据，可能用于事件序列分析或时间序列分析，揭示事件之间的顺序关系或时间上的变化模式。
9.**BankBalance.sav**：银行账户余额数据，适合进行财务数据分析，比如客户消费行为、储蓄习惯或信用评估。
10.**聚类分析.str**：Str文件是SPSS的系统文件，可能包含了聚类分析的设置和结果，读者可以学习不同聚类方法的应用和选择。
通过这些实际案例，读者将学习到如何导入不同格式的数据，进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、描述性统计、假设检验、回归分析、聚类分析以及更高级的建模技术。
此外，还会涉及到数据可视化，如图表制作，以及如何解读和报告分析结果。
对于想要提高数据分析技能的人来说，这本书和这些实例文件提供了丰富的实践机会。

本书作者使用了大量在滤波、抽样、通信和反馈系统中的实例，并行讨论了连续系统、离散系统、时域系统和频域系统的分析方法，使读者能透彻地理解各种信号系统的分析方法并比较其异同。
　　全书介绍了信号与系统、线性时不变系统、周期信号的傅里叶级数表示、连续时间傅里叶变换、离散时间傅里叶变换等11章内容。
　　本书是美国麻省理工学院（MIT）的经典教材之一，书中讨论了信号与系统分析的基本理论、基本分析方法及其应用。
全书共分11章，主要讲述了线性系统的基本理论、信号与系统的基本概念、线性时不变系统、连续与离散信号的傅里叶表示、傅里叶变换以及时域和频域系统的分析方法等内容。
本书作者使用了大量在滤波、抽样、通信和反馈系统中的实例，并行讨论了连续系统、离散系统、时域系统和频域系统的分析方法，使读者能透彻地理解各种信号系统的分析方法并比较其异同。
　　本书可作为通信与电子系统类、自动化类以及全部电类专业信号与系统课程的双语教材，也可以供所有从事信息获取、转换、传输及处理工作的其他专业研究生、教师和广大科技工作者参考。

《PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现详解》PLS（PartialLeastSquares，偏最小二乘）是一种统计分析方法，广泛应用于多元数据分析，特别是在化学计量学、机器学习和模式识别等领域。
它通过将原始数据投影到一个新的低维空间中，使因变量与自变量之间的关系得到最大化，并且能有效处理多重共线性问题。
MATLAB作为强大的数值计算和数据可视化工具，是实现PLS的理想平台。
本资料包含两个部分：单因变量的PLS实现和多因变量的PLS实现。
下面将对这两个方面进行详细阐述。
1.单因变量PLS：单因变量的PLS主要针对只有一个响应变量的情况。
在MATLAB中，我们首先需要定义输入变量X和输出变量y，然后构建PLS模型。
关键步骤包括：-数据预处理：对数据进行标准化或归一化，以消除量纲影响。
-计算X和y的相关矩阵，找到最大相关性的方向。
-通过奇异值分解（SVD）分解相关矩阵，得到主成分。
-选择合适的主成分数量，这通常通过交叉验证来确定。
-使用选定的主成分构建PLS回归模型，预测y值。
2.多因变量PLS：对于多因变量情况，PLS的目标是同时考虑多个响应变量。
此时，我们可以使用多响应PLS（MRPLS）或者偏最小二乘判别分析（PLSDA）。
MATLAB中的实现步骤大致相同，但需要处理多个y变量：-同样进行数据预处理。
-计算X与所有y的联合相关矩阵。
-SVD分解该联合相关矩阵，提取主成分。
-对每个y变量分别建立PLS模型，每个模型有自己的权重向量和载荷。
-使用选定的主成分，对每个y变量进行预测。
在MATLAB中，可以利用内置函数如`plsregress`或自定义脚本来实现这些过程。
自定义脚本能够提供更大的灵活性，允许用户调整参数和添加额外的特性，如正则化、特征选择等。
总结，PLS偏最小二乘法在MATLAB中的实现涉及数据预处理、主成分提取、模型构建和验证等多个环节。
通过理解这些步骤，可以有效地应用PLS解决实际问题，无论是单因变量还是多因变量的情况。
提供的MATLAB程序代码文档将为读者提供具体的实现细节和示例，帮助深入理解和掌握PLS算法。

全书共分10章。
第1章介绍PowerBuilder9.0的特性、PowerBuilder集成开发环境的组成与使用以及用PowerBuilder开发一个应用程序的基本过程。
第2章介绍PowerBuilder提供的AdaptiveServerAnywhere数据库管理系统的使用，包括数据库、表、主键、外键、索引、视图的创建以及数据操纵和安全管理。
第3章介绍PowerScript编程语言的语法规则、数据类型、控制语句和嵌入式SQL语句，并介绍面向对象程序设计技术。
第4章介绍应用的有关概念以及应用对象的创建方法和典型脚本的编写。
第5章介绍窗口对象的创建及属性设置方法、窗口中常用控件的属性设置及常用事件的编程。
第6章介绍菜单对象的创建、属性设置及典型编程。
第7章介绍数据窗口对象的创建方法、数据窗口中控件对象的属性设置和添加新对象的方法，并介绍数据窗口控件及实现典型数据操作的函数。
第8章介绍用户对象和用户事件的概念及创建与使用方法。
第9章介绍应用程序的调试方法、生成可执行程序的方法以及应用系统安装程序的制作方法。
第10章通过“学生成绩管理系统”实例，详细系统地介绍使用PowerBuilder开发数据库应用系统的方法和过程。

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。