Eclipse SWT/Jface核心应用》全面介绍了SWT、JFace和RCP的相关知识。全书共分5篇，第1篇介绍了SWT产生的背景以及SWT的一些基本概念和基础知识。第2篇介绍了SWT基本控件的使用，以及事件处理、布局等SWT基本知识的应用。第3篇介绍了关于SWT的高级应用。第4篇介绍了JFace框架的知识及其应用。第5篇介绍了最新的RCP应用程序的开发。

《RhinoPythonPrimerRev3原厂教程》是专为Rhino用户提供的Python编程学习资料，旨在帮助用户掌握如何在Rhino环境中利用Python语言进行高效建模和脚本编写。Rhino，全称Rhinoceros 3D，是一款强大的三维建模软件，广泛应用于建筑设计、工业设计和产品造型等领域。Python作为一门易于学习、功能丰富的编程语言，被引入到Rhino中，极大地扩展了其功能和自动化潜力。 本教程分为多个章节，逐步讲解Python在Rhino中的应用基础和高级技巧。从Python的基础语法入手，包括变量、数据类型、流程控制（如条件语句和循环）、函数定义和调用等，这些都是Python编程的基础，也是进一步学习的关键。接着，教程会深入到Rhino特定的Python库，如RhinoCommon和Grasshopper，这些库提供了与Rhino模型交互的API，使用户能够通过代码创建、修改和分析几何体。 在RhinoPythonPrimerRev3中，你会学习如何使用Python进行几何对象的操作，如创建点、线、面和实体，以及如何组合和修改这些对象。此外，教程还会涵盖文件输入输出，如读写Rhino模型文件（.3dm）和其他格式的数据文件。通过学习，你将能够编写脚本来批量处理模型，实现参数化设计，或者创建自定义插件以满足特定需求。 进一步，教程还会涉及Rhino的图形用户界面（GUI）编程，教你如何使用Python创建定制的工具栏、面板和对话框，提升Rhino的工作流效率。Grasshopper，Rhino的一个可视化编程环境，也是Python的重要应用场景。通过Python接口，你可以实现Grasshopper组件的编写，使得复杂的算法逻辑可以通过图形化方式直观展现和编辑。 教程可能还会包含一些实战案例，如建筑信息模型（BIM）的处理、参数化设计的实现以及与外部程序的集成。这些案例将帮助你将所学知识应用到实际工作中，提高工作效率。 《RhinoPythonPrimerRev3原厂教程》是一份全面且实用的学习资源，无论你是Rhino新手还是有经验的用户，都能从中获益，提升你的数字设计能力。通过深入学习和实践，你将能够利用Python的力量，让Rhino成为你创意实现的强大工具。

### Matlab：DY溢出指数代码及原数据解析 #### VAR模型概述 本文旨在介绍如何使用MATLAB实现一种简化形式的向量自回归模型（Vector Autoregression, VAR），并基于此模型计算动态溢出指数（DY Spillover Index）。VAR模型是一种广泛应用于经济和金融时间序列分析中的统计工具，它允许我们研究多个时间序列之间相互作用的方式。 ### 简化形式的VAR模型 简化形式的VAR模型可以表示为： \[ y_t = \nu + A_1 y_{t-1} + A_2 y_{t-2} + \ldots + A_p y_{t-p} + u_t \] 其中： - \( y_t \) 是 \( k \) 维的内生变量向量。 - \( A_i \) 是 \( k \times k \) 的系数矩阵。 - \( u_t \) 是误差项。 该模型可以通过等价的形式转化为VAR(1)模型： \[ Y_t = v + A Y_{t-1} + U_t \] 其中： - \( Y_t = \begin{bmatrix} y_t \\ y_{t-1} \\ \vdots \\ y_{t-p+1} \end{bmatrix} \) - \( A = \begin{bmatrix} A_1 & A_2 & \ldots & A_{p-1} & A_p \\ I_k & 0 & \ldots & 0 & 0 \\ 0 & I_k & \ldots & 0 & 0 \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots \\ 0 & 0 & \ldots & I_k & 0 \end{bmatrix} \) ### 移动平均表示法 如果假设VAR(p)过程是稳定的，则其移动平均表示可通过连续替换得到。具体来说，\( Y_t \) 可以表示为： \[ Y_t = A(L)^{-1} \nu + A(L)^{-1} U_t = A(L)^{-1} \nu + \sum_{i=1}^{\infty} \Phi_i U_{t-i} \] 其中： - \( A(L)^{-1} = \sum_{i=0}^{\infty} \Phi_i L^i \) - \( \Phi_i = J A_i J' \)，其中 \( J = [I_k, 0_{k \times k(p-1)}] \) - \( \Phi_0 = I_k \)，且对于 \( i > 0 \)，有 \( \Phi_i = \sum_{j=1}^{i} \Phi_{i-j} A_j \) ### 预测误差方差分解(FEVD) 预测误差方差分解（FEVD）是用来分析每个外生冲击对预测误差方差的贡献程度的方法。对于水平 \( h \) 处的预测误差 \( y_{k,t+h} - y_{k,t(h)} \)： \[ y_{k,t+h} - y_{k,t(h)} = \sum_{i=1}^{\infty} \Phi_i u_{t+h-i} \] 其中 \( \Sigma_u = E(u_t u_t') \) 是误差项的协方差矩阵。如果 \( \Sigma_u = P \Sigma_w P' \)，其中 \( \Sigma_w = I_K \)，则 \( \Theta_i = \Phi_i P \)。 ### DY溢出指数 Diebold 和 Yilmaz (2009) 提出了溢出指数来衡量跨企业、市场或国家的溢出效应。溢出指数定义为： \[ \text{Spillover Index} = \frac{\sum_{k,j \in \{1..K\}, k \neq j} \text{FEVD}_{kj}(h)}{\sum_{k,j \in \{1..K\}} \text{FEVD}_{kj}(h)} \] 其中，\( \text{FEVD}_{kj}(h) \) 表示第 \( j \) 个冲击对第 \( k \) 个变量在水平 \( h \) 上预测误差方差的贡献。通过构造迪伯德-伊尔马兹连通性表（FEVD 表），可以直观地理解这些贡献。 ### 方向性连接 在迪堡和伊尔马兹的工作中还提出了方向性连接的概念，用于衡量不同实体之间的信息流动方向。例如，从其他国家到国家 \( i \) 的总方向性联系 \( C_i \leftarrow \ast \) 定义为： \[ C_i \leftarrow \ast = \sum_{j=1, j \neq i}^N dH_{ij} \] 同时，与其他国家的完全定向联系 \( C_\ast \leftarrow j \) 定义为： \[ C_\ast \leftarrow j = \sum_{i=1, i \neq j}^N dH_{ij} \] ### 广义VAR框架下的FEVD 在广义VAR方法中，FEVD 在视界 \( h = H \) 处的计算如下： \[ dH_{kj} = \sigma_j^{-1} \sum_{h=0}^{H-1} e_k' \Phi_h \Sigma_u e_j^2 / \sum_{h=0}^{H-1} e_k' \Phi_h \Sigma_u e_k e_k \] 其中 \( e_k \) 是 \( I_K \) 的第 \( k \) 列。然而，这种广义FEVD不保证行和或列和为1，因此，迪堡和伊尔马兹 (2012) 建议进行归一化处理。 ### 总结 本文介绍了如何在MATLAB中实现一种简化形式的VAR模型，并基于此模型计算动态溢出指数（DY Spillover Index）。通过上述介绍，我们可以了解到VAR模型在经济和金融领域的应用，以及如何利用MATLAB工具包进行数据分析。DY溢出指数能够帮助我们更好地理解和量化不同实体之间的相互作用和信息流动。此外，文中还讨论了不同的FEVD计算方法，包括传统的乔莱斯基分解和广义VAR框架下的FEVD计算方法，这为我们提供了更多的选择和灵活性。 VAR模型及其扩展在现代经济和金融分析中扮演着重要的角色。通过MATLAB实现这些模型可以帮助研究人员深入理解数据背后的模式和关系。

程序安装方法 1,把目录放到D盘,保证D:\ichat\ichat\ichat.exe文件存在 2,打开CMD窗口,执行D:\ichat\ichat\ichat.exe -install 进行安装 3,新建一个数据库,建议将数据库文件放置于D:\ichat\data目录下,便于管理,设置好帐号密码,执行D:\ichat\SQL Tools\chat.sql,并写进配置文件D:\ichat\ichat\ichat.ini 4,复制一份D:\ichat\rooms\default.ini,命名为roomxxxx.ini,xxxx为端口号码,并将该文件里面的xxxx全部替换为对应的端口号码;复制一份D:\ichat\users\default,命名为userxxxx,xxxx为端口号码 以上设置完即可启动.. 野原鑫之助工作室 2014.3.12

《C++程序设计语言》（原书第4版）是C++领域经典的参考书，介绍了C++11的各项新特性和新功能。全书共分四部分。部分（第1~5章）是引言，包括C++的背景知识，C++语言及其标准库的简要介绍；第二部分（第6~15章）介绍C++的内置类型和基本特性，以及如何用它们构造程序；第三部分（第16~29章）介绍C++的抽象机制及如何用这些机制编写面向对象程序和泛型程序；第四部分（第30~44章）概述标准库并讨论一些兼容性问题。由于篇幅问题，原书中文版分两册出版，分别对应原书的至三部分和第四部分。这一册为第四部分。

C++程序设计语言.第1～3部分.原书第4版。电子版仅供预览及学习交流使用，下载后请24小时内删除，支持正版，喜欢的请购买正版书籍。

VA_X_Setup2068 安装文件加破解补丁 2013亲测试可用！

京东云无线宝一代AC2100是一款高性能的家庭路由器，主要设计用于提供高速、稳定的Wi-Fi连接。这款设备原厂配备了自家的操作系统，但部分用户可能会出于个性化需求或优化性能的目的，选择将其刷入第三方系统。然而，有时候用户可能希望回归原厂设置，将路由器恢复到出厂状态，这时就需要用到“京东云无线宝一代AC2100，第三方系统刷回原系统资料”中的固件和Breed。 固件（Firmware）是存储在硬件设备内的软件，它控制设备的操作并提供与操作系统和其他软件的交互接口。在路由器中，固件包含了网络协议处理、安全设置、Wi-Fi配置等功能。京东云无线宝AC2100的原厂固件可能经过了精心优化，确保与京东云服务的无缝集成，以及对各种网络环境的良好适应性。刷回原厂固件可以保证设备的稳定性和安全性，避免因第三方固件可能导致的兼容性问题或不稳定状况。 Breed，全称为Bootloader Recovery for Embedded Devices，是一款通用的路由器引导加载程序，用于路由器的系统恢复和管理。在路由器刷机过程中，Breed起到了关键作用。如果用户在刷入第三方系统后出现问题，或者想要回到原厂固件，可以通过Breed进行引导，将新的固件文件写入路由器的闪存。Breed具有用户友好的Web界面，使得这一过程无需专业知识即可完成。它还支持多种路由器型号，具有广泛的应用范围。 在使用“JDC_RE-SP-01B”这个文件进行恢复操作时，首先需要确保你的电脑与路由器建立物理连接，通常通过网线连接路由器的LAN口。然后，根据提供的指南，访问Breed的Web界面，上传原厂固件文件，并按照指示进行恢复操作。在操作过程中要注意备份现有数据，因为刷机过程可能会清除所有配置信息。 京东云无线宝一代AC2100的原厂固件和Breed刷机工具为用户提供了灵活性，既可以尝试第三方系统以探索更多功能，也可以在需要时轻松恢复到官方稳定版本。这体现了IT领域中的一种平衡，即在创新与稳定性之间找到适合用户的解决方案。了解如何正确地刷机和恢复固件，对于拥有高级网络设备的用户来说，是一项重要的技能。

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