《数理统计习题教程(上下)》为《数理统计——基本概念及专题》的配套习题解答。主要内容包括概率论中的一些课题、统计模型、估计方法、估计的比较——最优化理论、从估计到置信区间和假设检验、最优化检验与置信区间——似然比检验及有关方法，线性模型——回归和方差分析，离散数《数理统计习题教程(上下)》可供大专院校有关专业作为数理统计课程的配套教材和参考书。
2019-12-21 21:39:48
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玩家游戏行为分析：物理特征+外部行为+游戏行为+群体描述
1.用户物理特征（性别、年龄等）
2.外部行为特征（登陆频率、时长、时间段等）
3.游戏行为特征（流失等级及变化）
4.群体行为描述（峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、流失率、转化率等）
2019-12-21 20:24:47
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DSP体系架构 处理器的基本概念（单片机、RISC、超流水线、超标量、超标量超流水线、VLIW）和流水线基本结构（三种指令格式 、流水线 、流水线中的相关 ）
2019-12-21 19:52:47
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迭代学习控制（iterative learning control，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出。
迭代学习控制（iterative learning control，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出，不过因为论文由日文撰写，影响不是很大。1984年，Arimoto等人用英文介绍了该方法。它是指不断重复一个同样轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。
2019-12-21 19:24:12
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《统计学（基本概念和方法）》回避了纯数学式的描述，以风趣的语言、清晰直观和容易理解的实例阐述了统计学的基本概念和统计学在包括健康、婚姻、教育、体育、科学、经济活动等各方面扮演的重要角色，帮助学生克服了学习统计学的障碍（不强调公式，较难或较难理解的内容放在章末），使用计算机和统计软件使学生从烦琐的计算中解脱出来，让他们把精力集中在对统计过程和概念的理解上。每一道习题提供了统计结果中可能的主题，在书末给出了奇数号习题答案和各种统计表。
学生希望从统计课中学到什么呢？不是公式、技巧或推理，而是一些基本概念和方法，并能把这些基本概念和方法应用到他们的专业以及日常生活之中。《统计学（基本概念和方法）》就是基于以上准则的一本创新的统计学教材，只要有中学文化的读者都能读懂。从数据入手：
如何评估统计的有效性？
变量是如何定义的？
用了什么样的统计方法？
什么是“统计显著”的结果？
研究这些问题将使我们进入统计学的中心，《统计学（基本概念和方法）》将引导学生提出并回答这些问题，教会学生如何看待研究结果、调查、选举投票、广告宣传，以及其它的隐藏于数据中的统计结果。
2019-12-21 18:51:26
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