DEA理论、方法与应用—盛昭瀚数据包络分析入门电子书籍

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阿瓦拉由AmbrosiaSoftware，已获得。
Avara是一种经典的三维网络动作FPS，您可以在其中扮演遥控双足坦克的角色。
它最初是为AppleMacintosh开发的，使用，一直支持到。
该端口使用C++，SDL2和OpenGL替换依赖于Macintosh系统API的代码，并且旨在在Windows，macOS和Linux上运行。
这些是使用Windows10和macOSCatalina（10.15）创建的测试版本。
如果您运行的是较旧的macOS，由于macOS版本之间动态链接的C++标准库的差异，当前可能需要自行。
以获取当前活动的Avara服务器的列表。
还有一个JSON饲料可用！请注意，此跟踪器与MacOS9版本的Avara不兼容。
媒体资源资源和（tl;drrunmake）-:warning_selector:如果您无法在线连接，请阅读此内容。
以及如何克服特定IRC：irc://avaraline.net:6667/avaraline

指数平滑法的计算中，关键是α的取值大小，但α的取值又容易受主观影响，因此合理确定α的取值方法十分重要，一般来说，如果数据波动较大，α值应取大一些，可以增加近期数据对预测结果的影响。
如果数据波动平稳，α值应取小一些。
理论界一般认为有以下方法可供选择：　　　经验判断法。
这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。
　　1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时，应选较小的α值，一般可在0.05～0.20之间取值；
　　2、当时间序列有波动，但长期趋势变化不大时，可选稍大的α值，常在0.1～0.4之间取值；
　　3、当时间序列波动很大，长期趋势变化幅度较大，呈现明显且迅速的上升或下降趋势时，宜选择较大的α值，如可在0.6～0.8间选值，以使预测模型灵敏度高些，能迅速跟上数据的变化；
　　4、当时间序列数据是上升（或下降）的发展趋势类型，α应取较大的值，在0.6~1之间。
　　试算法。
根据具体时间序列情况，参照经验判断法，来大致确定额定的取值范围，然后取几个α值进行试算，比较不同α值下的预测标准误差，选取预测标准误差最小的α。
　　在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差，并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的，必须给予二者一定的考虑，采用折中的α值。
下期预测数=本期实际数×平滑系数+本期预测数×（1-平滑系数）如某种产品销售量的平滑系数为0.4，1996年实际销售量为31万件，预测销售量为33万件。
则1997年的预测销售量为：1997年预测销售量=31万件×0.4+33万件×（1-0.4）=32.2万件

1996-2018最新中国统计年鉴，有需要可以下载。
资料较全，单18年都有698个表。

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ProfessoremeritusofoperationsresearchatStanfordUniversity.Dr.Hillierisespeciallyknownforhisclassic,award-winningtext,IntroductiontoOperationsResearch,co-authoredwiththelateGeraldJ.Lieberman弗雷德里克·S.希利尔（FredexickS.Hillier）在美国华盛顿州的Aberdeen诞生和成长，他曾在全州高中的作文写作、数学、辩论和音乐比赛中获奖。
作为斯坦福大学的本科生，他在超过3O0名学生的工程班级中名列第一。
他因技术写作获McKinsey奖，在斯坦福woodwindQ1Jintet的表现获杰出的二年级大学生辩论奖，因在工程和人文社会科学结合上的优异成绩获Hamilton奖。
当他毕业并获工业工程理学士时，获得了三项奖学金（国家科学基金、陶·贝塔·派、丹福斯）用于在斯坦福大学运筹学专业的研究生学习。
获博士学位后，他留斯坦福大学任教，并同时获得康奈尔大学、卡内基·梅隆大学、丹麦技术大学、新西兰坎特布里大学、英国剑桥大学的访问邀请。
在斯坦福大学任教35年后，他于1996年提前退休以便集中精力从事专著的写作，现为斯坦福大学运筹学的名誉教授。

PMBOK到了2008版了,现发上最早的1996版给大家参考,以了解PMBOK的发展!

作者:西安交通大学高等数学教研室编出版社:高等教育出版社出版时间:1996版次:4印刷时间:2000印次:6装帧:平装开本:大32开

1996—2004年历年考研英语真题集.rar

DBSCAN算法是经典的密度聚类算法,1996年被提出。
其主要思想为：如果一个对象在其半径为e的邻域内包含至少Minpts个对象，那么该区域是密集的。

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。