《随机过程教程讲义》是一本系统介绍随机过程理论及其应用的教学资料，涵盖基础概念、模型构建及实际案例分析，适用于科研与教学。


### 随机过程讲义知识点解析

#### 马尔可夫链的基本概念与性质

马尔可夫链是一种重要的随机过程模型，其特点在于系统在任一时刻的状态仅依赖于前一个状态而与其他历史无关。
这种特性使得马尔可夫链被广泛应用于统计学、计算机科学、物理学和工程学等领域。


**一步转移概率矩阵与状态关系**

讲义中通过具体例子展示了如何构建一步转移概率矩阵，并分析了各个状态之间的相互联系。
例如，对于一个包含{0,1,2,3}的状态集的马尔可夫链，其一步转移概率矩阵如下所示：

[
P = begin{pmatrix}
1/2 & 1/2 & 0 & 0 \1/4 & 1/4 & 1/4 & 1/4 \0 & 0 & 0 & 1
end{pmatrix}
]

通过分析矩阵中的元素，可以得知状态0和状态1之间存在互达性（即两者间可相互转换），而从状态2可以到达其他所有状态，但一旦进入状态3，则永远停留在那里。
因此，状态3是一个吸收态。


#### 遍历性与平稳分布

遍历性是马尔可夫链的重要性质之一，表示在长时间运行后每个状态的访问频率趋于稳定值，显示出系统的长期行为模式。
而平稳分布则描述了这一稳定的概率分布情况。


讲义中讨论了两种不同的一步转移矩阵，并分析它们是否具有遍历性。
第一种情况下该马尔可夫链具备遍历性并计算出了其平稳分布(pi)，满足条件(pi P = pi)；
而在第二种情形下，由于n步转移矩阵显示随时间变化而不收敛的特性，因此不具备遍历性。


#### 泊松过程的定义等价性

泊松过程是一种关键随机模型，在描述独立且发生率恒定事件的时间间隔方面具有独特性质。
讲义中提出了两种不同的泊松过程定义，并通过Kolmogorov微分方程验证了这两种定义的一致性。


具体而言，通过对短时间内的行为分析导出了泊松过程的微分方程，该推导基于两个基本特性：事件的发生是独立且在短时间内发生率恒定。
这不仅证明了两种定义之间的等价关系，也加深了对泊松过程内在机制的理解。


这份随机过程讲义深入浅出地讲解了马尔可夫链和泊松过程的核心概念及其应用，并通过实例分析帮助读者理解这些模型的数学基础与实际意义，在学术研究及工业应用中都具有重要价值。

matlab产生Alpha稳定分布随机数；
Alpha稳定分布概率密度函数计算。
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单高斯明显是一种图像处理背景图像提取的处理方法，使用于背景单一不变的场景。
这种模型最为简单，而且不用每次都进行建模处理，而采用参数迭代的方式，即。
其中t为时间。
设图像点的当前颜色量度为xt，若（Tp为概率阀值），则此点判定为前景点，反之为背景点。

移动计算环境的复杂性、网络条件多样性,便携设备有限的资源、弱连接性、安全漏洞等因素,使得系统中故障发生的可能性增加,有效地感知、隔离、恢复故障可提高系统容错性能。
该文针对具有中心结点类的移动计算环境,运用互测比较的方法,通过小区中的移动结点和移动支持站进行交互测试来获取故障征兆信息;基于概率诊断方法对检测结果进行评估,运用不同的处理策略来诊断故障结点集。
对算法性能进行了理论分析和仿真实验,结果表明:算法能够满足移动计算环境下结点故障感知要求,具有较高的可诊断性和较低的时间、通信开销。

本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。
全书共9章。
第1章介绍模式识别的基本概念、基础知识；
第2章介绍贝叶斯决策理论；
第3章介绍概率密度函数的参数估计；
第4章介绍参数判别分类方法；
第5章介绍聚类分析；
第6章介绍特征提取与选择；
第7章介绍模糊模式识别；
第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；
第9章介绍模式识别的工程应用。
每章的内容安排从问题背景引入，讲述基本内容和方法，到实践应用（通过MATLAB软件编程）。

类很多，不写全了。
。
下载下来好好看----------Database--------------1.DataTable帮助类（DataTableHelper.cs）2.Access数据库文件操作辅助类（JetAccessUtil.cs）5.查询条件组合辅助类（SearchCondition.cs）6.查询信息实体类(SearchInfo.cs)8.Sql命令操作函数（可用于安装程序的时候数据库脚本执行）(SqlScriptHelper.cs)----------Device--------------声音播放辅助类（AudioHelper.cs）摄像头操作辅助类，包括开启、关闭、抓图、设置等功能(Camera.cs)提供用于操作【剪切板】的方法（ClipboardHelper.cs）获取电脑信息（Computer.cs）提供用户硬件唯一信息的辅助类(FingerprintHelper.cs)读取指定盘符的硬盘序列号（HardwareInfoHelper.cs）提供访问键盘当前状态的属性(KeyboardHelper.cs)全局键盘钩子。
这可以用来在全球范围内捕捉键盘输入。
(KeyboardHook.cs)模拟鼠标点击（MouseHelper.cs）全局鼠标钩子。
这可以用来在全球范围内捕获鼠标输入。
(MouseHook.cs)MP3文件播放操作辅助类（MP3Helper.cs）关联文件(ExtensionAttachUtil.cs)注册文件关联的辅助类（FileAssociationsHelper.cs）打开、保存文件对话框操作辅助类(FileDialogHelper.cs)常用的文件操作辅助类FileUtil（FileUtil.cs）INI文件操作辅助类(INIFileUtil.cs)独立存储操作辅助类（IsolatedStorageHelper.cs）序列号操作辅助类(Serializer.cs)获取一个对象，它提供用于访问经常引用的目录的属性。
（SpecialDirectories.cs）简单的Word操作对象(WordCombineUtil.cs)这个类提供了一些实用的方法来转换XML和对象。
（XmlConvertor.cs）XML操作类(XmlHelper.cs)----------Format--------------参数验证的通用验证程序。
（ArgumentValidation.cs）这个类提供了实用方法的字节数组和图像之间的转换。
(ByteImageConvertor.cs)byte字节数组操作辅助类（BytesTools.cs）处理数据类型转换，数制转换、编码转换相关的类(ConvertHelper.cs)CRC校验辅助类（CRCUtils.cs）枚举操作公共类(EnumHelper.cs)身份证操作辅助类（IDCardHelper.cs）检测字符编码的类(IdentifyEncoding.cs)RGB颜色操作辅助类（MyColors.cs）日期操作类（MyDateTime.cs）转换人民币大小金额辅助类(RMBUtil.cs)常用的字符串常量（StringConstants.cs）简要说明TextHelper。
(StringUtil.cs)获取中文字首字拼写,随机发生器，按指定概率随机执行操作（Util.cs）各种输入格式验证辅助类(ValidateUtil.cs)----------Network--------------Cookie操作辅助类（CookieManger.cs）FTP操作辅助类(FTPHelper.cs)HTML操作类（HttpHelper.cs）网页抓取帮助(HttpWebRequestHelper.cs)Net（NetworkUtil.cs）IE代理设置辅助类（ProxyHelper.cs）----------Winform--------------跨线程的控件安全访问方式(CallCtrlWithThreadSafety.cs)CheckBoxList(CheckBoxListUtil.cs)窗口管理类(ChildWinManagement.cs)由马丁·米勒http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms996492.aspx提供一个简单的方法打印工作的一个RichTextBox一个帮手(ExRichTextBoxPrintHelper.cs)显示，隐藏或关闭动画形式。
(FormAnimator.cs)对窗体进行冻结、解冻操作辅助类(FreezeWindowUtil.cs)窗体全屏操作辅助类(FullScreenHel

上概率论时用的教材，从基本的概率知识到随机过程都有涉及，作为概率的入门还是很不错的一个选择。

彩票设计的原理和算法资料国内外相关著作概率，沙律算法

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

茆诗松《概率论与数理统计教程》（第2版）笔记和课后习题（含考研真题）详解

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。