GS+在1988年成为第一个在PC机运行的地质统计学软件，是一款先进的地质统计分析软件。
之后快速被全世界用户广泛使用。
GS+是第一个将所有组件集成到一起来完成统计任务，包括有半方差分析，克里金方法以及软件绘制图形。
GS+操作简单，对于专业的地质学家跟初学者都很容易上手。
GS+主要用来将不完整的数据来完成精确、严格的统计地图，这就意味着客户只需要使用较简单的样例数据，通过GS+的统计计算，就可以完成详尽的地质统计结果。

国科大的算法设计与分析相关1-5章复习题第一章样例：1.讲义习题一:第1(执行步改为关键操作数)、第2、3、6、7题习题一1答：执行步4pmn+3pm+2m+1;关键操作2n*m*p2方法一答：2n-2次方法二答：2n-2次31）证明：任给c，n＞c,则10n2＞cn。
不存在c使10n22c时，logn＞c，从而n2logn＞=cn2,同上。
6答：logn，n2/3，20n，4n2，3n，n!7答：1)6+n2)3)任意n2.讲义习题二：第5题。
答：c、e是割点。
每点的DFN、L值：A1,1、B2,1、C3,1、D4,4、E5,1、F6,5、G7,5。
最大连通分支CD、EFG、ABCE。
3.考虑下述选择排序算法：输入：n个不等的整数的数组A[1..n]输出：按递增次序排序的AFori:=1ton-1Forj:=i+1tonIfA[j]＜A[i]thenA[i]A[j]问：(1)最坏情况下做多少次比较运算？答1+2+..+n-1=n(n-1)/2(2)最坏情况下做多少次交换运算？在什么输入时发生？n(n-1)/2，每次比较都交换，交换次数n(n-1)/2。
4.考虑下面的每对函数f(n)和g(n),比较他们的阶。
(1)f(n)=(n2-n)/2,g(n)=6n(2)f(n)=n+2,g(n)=n2(3)f(n)=n+nlogn,g(n)=n(4)f(n)=log(n!),g(n)=答：(1)g(n)=O(f(n))(2)f(n)=O(g(n)(3)f(n)=O(g(n)(4)f(n)=O(g(n)5.在表中填入true或false.答案：f(n)g(n)f(n)=O(g(n)f(n)=(g(n))f(n)=(g(n))12n3+3n100n2+2n+100FTF250n+logn10n+loglognTTT350nlogn10nloglognFTF4lognLog2nTFF5n!5nFTF6.用迭代法求解下列递推方程：(1)(2),n=2k答：(1)T(n)=T(n-1)+n-1=T(n-2)+n-2+n-1=…=T(1)+1+2+…+n-1=n(n-1)/2=O(n2)(2)T(n)=2T(n/2)+n-1=2(2T(n/4)+n/2-1)+n-1=4T(n/4)+n-2+n-1=4(2T(n/23)+n/4-1)+n-2+n-1=23T(n/23)+n-4+n-2+n-1

大数据bigdata可视化UI样例htmlDemo，可提取样式、布局、控件等。
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本项目总经费4500万元，其中申请省财政经费1500万元，承担单位自筹3000万元。
资金使用情况：表81项目经费开支计划

这是用C#GDI实现的简易画板Demo，对应博文http://blog.csdn.net/luols/article/details/7171668，有需要的朋友可以下载样例试用

最小PE的程序样例，每次修改后的程序，打包在一个压缩包

公开整理的“分区表数据集（2024-2025年）”是一份涵盖特定时间段内的详细分区数据资料。
这份数据集可能包含了不同区域、不同类型的分区信息，比如城市的行政区划、商业区划分，或者是根据特定标准（如人口、经济活动等）划分的区域数据。
该数据集的来源、规模、详细程度以及其数据字段的丰富性都将为相关研究或分析提供宝贵的信息。
由于数据集的范围是2024年至2025年，这意味着数据集将包含对未来区域规划、发展动态、以及可能的政策变化的预测和规划数据。
因此，它对于规划师、政策制定者、市场分析师、地产开发商等利益相关者都具有极高的价值。
通过这份数据集，他们能够洞察未来的趋势，从而作出更为明智的决策。
样例数据的链接提供了一个访问点，可以进一步了解数据集的具体内容和结构。
通过访问提供的链接，用户可以查看分区表数据集的具体格式、数据字段、以及数据的详细样例。
这有助于用户对数据集有一个直观的认识，并评估这份数据是否满足他们的需求。
由于这份数据集被标记为“数据集”，这意味着它是一份结构化或半结构化的数据集合，用于分析、统计、或机器学习等目的。
它可能包括各类区域的统计数据、地理信息系统（GIS）数据、面积、人口统计信息、以及可能的经济指标等。
此类型的数据集通常需要通过专门的数据分析工具或软件进行处理和分析，以便从中提取有用的信息。
在处理这类数据集时，需要考虑数据的完整性、准确性以及时效性。
完整性确保数据覆盖了所有相关的分区和字段，准确性则保证数据的每一个条目都是正确无误的，时效性保证数据反映了最新的区域信息。
此外，用户也需要关注数据的隐私和安全性问题，尤其是在处理可能涉及敏感信息的分区数据时。
这份数据集的提供者可能是政府机关、研究机构或私营公司。
他们可能出于研究目的、政策制定、市场分析等不同的动机进行了数据的搜集和整理工作。
无论来源如何，这份数据集都可能经过了严格的筛选和清洗过程，以确保数据的质量和可用性。
对于准备使用这份数据集的用户来说，理解数据集的背景、目的、以及如何解读数据集中的信息是非常关键的。
这通常需要具备一定的专业知识，比如地理学、统计学、数据科学等领域的知识，来确保分析结果的科学性和准确性。
公开整理的“分区表数据集（2024-2025年）”是一份包含未来期间区域划分详细信息的数据集合，它为各种应用场景提供了宝贵的数据支持。
通过理解其结构和内容，用户可以深入挖掘数据背后的潜在价值，为决策提供坚实的数据基础。
这份数据集对于需要进行区域分析的研究者和决策者来说，无疑是一份重要的资源。

这是一个在MATLAB上面可以运行的极限学习机算法实例，文件中，包含了多个极限学习机样例，ELM说白了就是另一种神经网络，其作用相似，效果又不同，比如其离散型更强等，建议直接修改接口，方便调试

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。