测度论_II，Bogachev著，Springer出版

极好的讲测度论的参考教材非常严谨，是好的学习抽象定义概率论的参考书

中山大学现代数学引论配套讲义，整合了集合，代数，拓扑空间，拓扑线性空间，巴纳赫空间，希尔伯特空间和测度论

美国加利福尼亚大学伯克莱分校应用概率专家，著名教授S.M.Ross所写的“随机过程”一书恰好满足我国广大应用和理论等各方面读者的需要。
十五年来，该书已经被美国的许多著名大学选为包括统计专业在内的各领域的研究生(和本科生)的教科书，是一本公认的优秀的教材，受到各方面的好评。
这本书不需要测度论及高深的数学知识。
微积分和初等概率论的知识对于学会本书是足够的。
尽管如此，该书在第一章还是介绍了虽然不很深，但是很重要的基础知识，给予那些离开课堂较久或手头缺乏概率论参考书的读者以不少方便。
该书以应用为导引但又绝不回避重要的理论概念和数学推导，以加深对问题的理解。
该书的内容包括泊松过程，更新理论，马尔可夫链，随机游动与鞅和随机序关系等常用的随机过程。
所有过程都具有实际背景。
选材宽窄及深度都很合适，为进一步的应用或理论研究打下了可靠的基础。

Probabilityandmeasuretheory几率论和测度论

陈希孺院士的经典书籍。
《高等数理统计学》的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”，内容除预备知识外，主要是关于几种基本统计推断方式（点估计、区间估计、似设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。
《高等数理统计学》的最大特色是习题及其提示的安排，占了近半的篇幅，其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创，有很高的参考学习价值。
《高等数理统计学》可作为高等学校数理统计专业的教材，也可供相关专业人员作为参考用书。
总序序第1章预备知识1．1样本空间与样本分布族1．2统计决策理论的基本概念1．3统计量1．4统计量的充分性附录因子分解定理的证明第2章无偏估计与同变估计2．1风险一致最小的无偏估计2．2cramer-Rao不等式2．3估计的容许性2．4同变估计附录第3章Bayes估计与Minimax估计3．1Bayes估计——统计决策的观点3．2Bayes估计——统计推断的观点3．3Minimax估计第4章大样本估计4．1相合性4．2渐近正态性4．3极大似然估计4．4次序统计量第5章假设检验的优化理论5．1基本概念5．2一致最优检验5．3无偏检验5．4不变检验第6章大样本检验6．1似然比检验6．2拟合优度检验6．3条件检验、置换检验与秩检验第7章区间估计7．1求区间估计的方法7．2区间估计的优良性7．3容忍区间与容忍限7．4区间估计的其他方法和理论第8章线性统计模型8．1最小二乘估计8．2检验与区间估计8．3方差分析和协方差分析附录矩阵的广义逆习题

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。