第01章 线性规划 第02章 整数规划 第03章 非线性规划 第04章 动态规划 第05章 图与网络 第06章 排队论 第07章 对策论 第08章 层次分析法 第09章 插值与拟合 第10章 数据的统计描述和分析 第11章 方差分析 第12章 回归分析 第13章 微分方程建模 第14章 稳定状态模型 第15章 常微分方程的解法 第16章 差分方程模型 第17章 马氏链模型 第18章 变分法模型 第19章 神经网络模型 第20章 偏微分方程的数值解 第21章 目标规划 第22章 模糊数学模型 第23章 现代优化算法 第24章 时间序列模型 第25章 存贮论 第26章 经济与金融中的优化问题 第27章 生产与服务运作管理中的优化问题 第28章 灰色系统理论及其应用 第29章 多元分析 第30章 偏最小二乘回归

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机器学习手推与代码实现 30 讲 很多同学在学习机器学习的时候，理论粗略看一遍之后就直接上手编程了，非常值得表扬。但是他不是真正的上手写算法，而是去直接调用 sklearn 这样的 package，这就不大妥当了。笔者不是说调包不好，在实际工作和研究中，封装好的简单易用的 package 给我们的工作带来了莫大的便利，大大提高了我们机器学习模型和算法的实现效率。但这仅限于使用过程中。

前提，日志是以日期格式命名的，可以和日期比较大小，其他情况需自行调整 用户root用户创建定时任务 crontab -e 插入内容 00 01 * * * /bin/bash /home/ibps/sysscript/logbak.sh>> /home/ibps/sysscript/bklog.log 2>&1& 1：00分 执行 ，bklog.log是日志 sed -i 's/\r//' *.sh 脚本不能执行时，含有非法字符时，可以使用这个命令替换 chmod -R 755 * 授权 tar -zxvf *.tar.gz 解 tar -zcvf 压

translate.js-将文本翻译成不同的语言，就像蛋糕一样简单 v0.6.0 用法 node.js- var sys = require('sys'); var colors = require('colors'); // colors are fun! var translate = require('./lib/translate'); // note: the translator is English=>Spanish by default translate.text('I want tacos please.', function(err, text){ sys.puts('I want tacos please.'.red + ' => '.cyan + text.yellow); var input =

STM32F103&407：MPU6050+MPU9250+ICM20948资料汇总(2022.03.30)

机器学习公式推导与代码实现 在实际工作和研究中，封装好的简单易用的 package 给我们的工作带来了莫大的便利，大大提高了我们机器学习模型和算法的实现效率。但这仅限于使用过程中。数学推导+纯numpy实现。 1. 线性回归 2. 逻辑回归 3. k 近邻 4. 决策树 ID3 算法 5. 决策树 CART 算法 6. 感知机 7. 神经网络 8. 线性可分支持向量机 9. 线性支持向量机 10. 线性不可分支持向量 11. 朴素贝叶斯 12. 贝叶斯网络 13. Lasso 14. Ridge 15. GBDT 16. AdaBoost 17. XGBoost 18. LightGBM 19. CatBoost 20. 随机森林 21. 最大信息熵模型 22. EM 算法. 23. CRF 条件随机场 24. HMM 隐马尔可夫模型 25. k-means 聚类 26. PCA 主成分分析 27. LDA 线性判别分析

首先，我们确定了这个网络规模拥有30台计算机，那么这个网络是拿来做什么用的呢?也就是我们要对这个网络进行需求分析，从30台计算机的规模来看，用在小企业和办公环境中比较适合，我们这里以办公为例。在一般的办公环境 下，组网主要是为了方便内部传输资料和访问互联网络，带宽要求不高，完全可以选择ADSL宽带接入，既省钱，效率又高。