《概率论与数理统计：英文本》简介：　　本书从ThomsonLearning出版公司引进。
本书主要介绍了概率统计的基本思想、概念和方法，从各个应用层面和案例入手，使用尽量少的概率知识介绍了应用统计的基本内容和扩展内容。
阅读本书，不需要微积分学知识，只需具备高中数学水平即可。
本书着重思维、层次分明、大量案例与练习以统计软件Minitab作统计分析，使用方便，适合于工科、经济、管理类专业学生作为概率统计双语教材使用，也可供教师教学参考。
本书主要内容有：0.统计学简介；
1.用图表描述数据；
2.用数值方法描述数据；
3.双变量数据的描述；
4.概率及概率分布；
5.几个有用的离散型分布；
6.正态概率分布；
7.抽样分布；
8.大样本估计；
9.大样本假设检验；
10.从小样本推断；
11.方差分析；
12.线性回归及相关性；
13.多元线性回归；
14.范畴数据分析；
15.非参数统计。

2020年北航2系概率统计期末考试试题，欢迎下载

作者:郡山彬出版社:世界图书出版公司译者:刘京华出版年:2005-2页数:169定价:15.00元丛书:轻松解读科学奥秘ISBN:9787506268677内容简介······概率统计与我们的生活息息相关，是一门能够即学即用的学问。
从骰子游戏的胜负到基本的统计处理，我们用图解说话，助你揭开“统计”迷雾，攻破“概率”难关。
　　《蜗牛科学系列》丛书从基础入手，遵循循序渐进的原则，深入浅出地解说基本的科学原理和最新的科学知识，注重学习方法与兴趣的培养。
带着身边的问题走进它，不用死记定理，也不用硬背公式，不再乏味，不再费解，轻松步入神奇有趣、绚丽多姿的科学世界。
本书是其中之一。
　　本书是写给觉得“我知道概率统计这个词，就是和现实事物对不上，不理解”，或常常想“我要学习概率统计，可是从哪里开始学呢”的读者。
我们的目标是把概率的基本知识解释得通俗易懂，并且尽量具体说明。
其中所举事例也尽量争取从我们周围的事情和日常的生活中选取。
数学看起来复杂，归根究底，审一个“简单事实的积累”。
概率统计也是如此。
希望本书能够帮助读者理解概率统计，或者使各位读者燃起学习的兴趣。

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

数学建模概率统计模型讲义事例详解

2021届校招，海思部门的笔试题，下面的岗位是处理器开发工程师，2020年七月底参加的笔试，笔试题供大家参考，整体难度不大，题覆盖范围比较广，有物理，数学，概率统计，计算机体系结构，数据结构等

苏州大学《概率统计》期末试卷（含答案）

对彩票双色球进行概率统计和预测排序的算法。
对每个号码出现频率和遗漏次数进行加权统计，然后排序，预测下期号码。

程序员的数学三书包括《程序员的数学》《程序员的数学2：概率统计》《程序员的数学3：线性代数》，这套书通俗易懂，穿插大量有趣的实例和图表，以独特的编排巧妙阐述程序员和数学爱好者所需掌握的数学基础知识、概率统计和线性代数知识。
三者同时也是机器学习、数据挖掘、模式识别领域必学。

1.[奥本海姆]信号与系统(第二版)课后答案(英文版、非扫描版)2.《电机与拖动》_刘锦波版清华出版社_课后答案3.电力电子技术册_第五版_王兆安_课后答案[1-10章].khda4.电路原理第2版_周守昌_答案(上下册全)5.复变函数(尹水仿)课后答案key(1)6.概率统计简明教程的课后习题答案7.同济高等数学第六版下册习题全解指南8.物理学(第五版)习题分析与解答【马文蔚】9.周杏鹏传感器与检测技术课后答案(清华)

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。