收到一些国内外朋友的来信，咨询关于容积卡尔曼滤波的问题(CKF)，大家比较疑惑的应该就是generator或G-orbit的概念。
考虑到工作以后，重心必然转移，不可能再像现在这样详细的回答所有人的问题，更不可能再帮大家改论文、写(或改)代码了，请各位谅解！在此，上传一个CKF和五阶CKF用于目标跟踪的示例代码，代码中包含详细的注释，希望对大家以后的学习和研究有所帮助！此代码利用C++对五阶CKF的第二G-轨迹进行了封装(Perms.exe)，能理解最好，如果无法理解，也无须深究其具体构造方法！可执行文件底层是用字符串+递归算法实现的，理论上可以应用于任意维模型。
但考虑到递归算法可能存在的栈溢出，重复压栈出栈带来的时间消耗等问题，我们利用矩阵的稀疏性和群的完全对称性，并通过分次调用，来尽可能减少栈的深度，提高计算速度。
容积点一次生成后，可以一直使用，通过对50维G-轨迹的生成速度(CoreT6600@2.2GHz)进行测试，包含数据读写在内的速度约为1.5秒，速度尚可。
而目前为止，本人尚未遇到达到甚至超过50维的系统，因此，暂时不作算法层面的优化。
注意：Perms.exe可以用于任意维模型，将可执行文件复制至工作目录下，调用时选择N/n，并输入你的模型维数，即可生成所需的第二G-轨迹。
如果无法理解相关的概念，请参考示例代码，并记住如何使用即可~~~相关理论基础及所用模型，请参考以下文献：References(youmayciteoneofthearticlesinyourpaper):[1]X.C.Zhang,C.J.Guo,"CubatureKalmanfilters:Derivationandextension,"ChinsesPhysicsB,vol.22,no.12,128401,DOI:10.1088/1674-1056/22/12/128401[2]X.C.Zhang,Y.L.Teng,"AnewderivationofthecubatureKalmanfilters,"AsianJournalofControl,DOI:10.1002/asjc.926[3]X.C.Zhang,"Cubatureinformationfiltersusinghigh-degreeandembeddedcubaturerules,"Circuits,Systems,andSignalProcessing,vol.33,no.6,pp.1799-1818,DOI:10.1007/s00034-013-9730-0

支持向量机源码，可在www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/下载到最新版本，该版本是2013年4月更新的，3.17版。
压缩包里面有源代码和文档。
以下摘自前述网站：IntroductionLIBSVMisanintegratedsoftwareforsupportvectorclassification,(C-SVC,nu-SVC),regression(epsilon-SVR,nu-SVR)anddistributionestimation(one-classSVM).Itsupportsmulti-classclassification.Sinceversion2.8,itimplementsanSMO-typealgorithmproposedinthispaper:R.-E.Fan,P.-H.Chen,andC.-J.Lin.WorkingsetselectionusingsecondorderinformationfortrainingSVM.JournalofMachineLearningResearch6,1889-1918,2005.Youcanalsofindapseudocodethere.(howtociteLIBSVM)OurgoalistohelpusersfromotherfieldstoeasilyuseSVMasatool.LIBSVMprovidesasimpleinterfacewhereuserscaneasilylinkitwiththeirownprograms.MainfeaturesofLIBSVMincludeDifferentSVMformulationsEfficientmulti-classclassificationCrossvalidationformodelselectionProbabilityestimatesVariouskernels(includingprecomputedkernelmatrix)WeightedSVMforunbalanceddataBothC++andJavasourcesGUIdemonstratingSVMclassificationandregressionPython,R,MATLAB,Perl,Ruby,Weka,CommonLISP,CLISP,Haskell,OCaml,LabVIEW,andPHPinterfaces.C#.NETcodeandCUDAextensionisavailable.It'salsoincludedinsomedataminingenvironments:RapidMiner,PCP,andLIONsolver.Automaticmodelselectionwhichcangeneratecontourofcrossvaliationaccuracy.

UMAPJournal2016mcm&icm;/20172018icm/，旨在为2019美赛作参考

SCI,影响因子JournalDataFilteredBy:SelectedJCRYear:2017SelectedEditions:SCIE,SSCISelectedCategoryScheme:WoS

ExploratoryDataAnalysisUsingRprovidesaclassroom-testedintroductiontoexploratorydataanalysis(EDA)andintroducestherangeof"interesting"–good,bad,andugly–featuresthatcanbefoundindata,andwhyitisimportanttofindthem.ItalsointroducesthemechanicsofusingRtoexploreandexplaindata.Thebookbeginswithadetailedoverviewofdata,exploratoryanalysis,andR,aswellasgraphicsinR.Itthenexploresworkingwithexternaldata,linearregressionmodels,andcraftingdatastories.ThesecondpartofthebookfocusesondevelopingRprograms,includinggoodprogrammingpracticesandexamples,workingwithtextdata,andgeneralpredictivemodels.Thebookendswithachapteron"keepingitalltogether"thatincludesmanagingtheRinstallation,managingfiles,documenting,andanintroductiontoreproduciblecomputing.Thebookisdesignedforbothadvancedundergraduate,entry-levelgraduatestudents,andworkingprofessionalswithlittletonopriorexposuretodataanalysis,modeling,statistics,orprogramming.itkeepsthetreatmentrelativelynon-mathematical,eventhoughdataanalysisisaninherentlymathematicalsubject.Exercisesareincludedattheendofmostchapters,andaninstructor'ssolutionmanualisavailable.AbouttheAuthor:RonaldK.PearsonholdsthepositionofSeniorDataScientistwithGeoVera,apropertyinsurancecompanyinFairfield,California,andhehaspreviouslyheldsimilarpositionsinavarietyofapplicationareas,includingsoftwaredevelopment,drugsafetydataanalysis,andtheanalysisofindustrialprocessdata.HeholdsaPhDinElectricalEngineeringandComputerSciencefromtheMassachusettsInstituteofTechnologyandhaspublishedconferenceandjournalpapersontopicsrangingfromnonlineardynamicmodelstructureselectiontotheproblemsofdisguisedmissingdatainpredictivemodeling.Dr.Pearsonhasauthoredorco-authoredbooksincludingExploringDatainEngineeri

Memcache是一个高性能的分布式的内存对象缓存系统，通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表，它能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等。
简单的说就是将数据调用到内存中，然后从内存中读取，从而大大提高读取速度。
Memcache是danga的一个项目，最早是为LiveJournal服务的，最初为了加速LiveJournal访问速度而开发的，后来被很多大型的网站采用。
使用Memcache的网站一般流量都是比较大的，为了缓解数据库的压力，让Memcache作为一个缓存区域，把部分信息保存在内存中，在前端能够迅速的进行存取。
那么一般的焦点就是集中在如何分担数据

"WhatHedgeFundsReallyDo"providesaneededcomplementtojournalisticaccountsofthehedgefundindustry,todeepentheunderstandingofnonspecialistreaderssuchaspolicymakers,journalists,andindividualinvestors.Thebookisorganizedinmodulestoallowdifferentreaderstofocusontheelementsofthistopicthatmostinterestthem.Itsauthorsincludeafundpractitionerandacomputerscientist(Balch),incollaborationwithapublicpolicyeconomistandfinanceacademic(Romero).

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解决docker报错systemctlstatusdocker.serviceandjournalctl-xe

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。