摘要：心理疾病没有显著的外在特征，如何正确评价一个人的心理是否健康还相当困难。本文在分析心理健康标准的基础上，运用模糊数学的聚类分析法，提出了一种新的评价心理健

J. H. van Lint, R. M. Wilson-A course in combinatorics-Cambridge University Press (2001).pdf 电子版

离散数学重要的解题方离散数学重要的解题方离散数学重要的解题方

计算机视觉门槛比较高，其中要掌握的包括OpenCV、高等数学、图像学，这本书着重讲解数学图像处理方面，是不可多得的入门好书，虽然很难，坚持！

四、用MATLAB计算方差 计算方差的常用公式为： 若离散型随机变量有分布律 其MATLAB计算程序为 若是连续型随机变量且密度函数为 ，则方差的MATLAB计算程序为

搜集了从2007年到2020年14年间，美国大学生数学建模大赛的特等奖论文汇总，均为原版PDF文件，包含MCM和ICM两部分，为想要参加美赛的同学提供一份优质的参考资料

数学建模案例分析，有助于快速的掌握数学建模的一般流程

数学建模是对现实世界的特定对象，为了特定的目的，根据特有的内在规律，对其 进行必要的抽象、归纳、假设和简化，运用适当的数学工具建立的一个数学结构。数学 建模就是运用数学的思想方法、数学的语言去近似地刻画一个实际研究对象，构建一座 沟通现实世界与数学世界的桥梁，并以计算机为工具应用现代计算技术达到解决各种实 际问题的目的。建立一个数学模型的全过程称为数学建模。因此“数学建模”（或数学 实验）课程教学对于开发学生的创新意识，提升人的数学素养，培养学生创造性地应用 数学工具解决实际问题的能力，有着独特的功能

使用OpenAI Gym和TensorFlow结合广泛的数学知识来掌握经典RL，深度RL，分布式RL，逆RL等 关于这本书 近年来，随着算法质量和数量的显着提高，《 Python上的动手强化学习》第二版已完全改编为示例丰富的指南，用于学习最新的强化学习（RL）和使用TensorFlow和OpenAI Gym工具包的深度RL算法。 除了探索RL基础知识和基本概念（例如Bellman方程，Markov决策过程和动态规划）之外，第二版还深入探讨了基于价值，基于策略和批评演员的RL方法的全过程，并提供了详细的数学知识。 它深入探索了最新的算法，例如DQN，TRPO，PPO和ACKTR，DDPG，TD3和SAC，从而使基础数学神秘化并通过简单的代码示例演示了实现。 本书有几章专门介绍新的RL技术，包括分布式RL，模仿学习，逆RL和元RL。 您将学习如何利用OpenAI基准库的改进“稳定基准”轻

离散数学及其应用第七版英文版答案，包括奇数题和偶数题。