系统分析与设计 文档全英文 利用visual paradigm画图 包括非功能性需求 功能性需求 用例图 类图 状态图等

谐波的matlab代码python中时间序列的谐波分析 的答案，源自 。 Brain dump 和有关该过程的更多文档位于 。

This book is an introductory text in functional analysis. Unlike many modern treatments, it begins with the particular and works its way to the more general. From the reviews: 'This book is an excellent text for a first graduate course in functional analysis...Many interesting and important applications are included...It includes an abundance of exercises, and is written in the engaging and lucid style which we have come to expect from the author.' --MATHEMATICAL REVIEWS

John B. Conway, A Course in Functional Analysis, 2nd Edition, Springer-Verlag, 1990. Gert K. Pedersen, Analysis Now, Springer-Verlag, 1989. Walter Rudin, Functional Analysis, 2nd Edition, McGraw Hill, 1991. Robert J. Zimmer, Essential Results of Functional Analysis, University of Chicago Press, 1990

探究：用户对物品类别的喜好细分降维案例需要的.csv数据。products.csv、 order_products__prior.csv、orders.csv、aisles.csv等几个案例需要的数据都包含。

-R-programming-with-applications-to-financial-quantitive-analysis 本人参与编写了一部分，《R软件及其在金融定量分析中的应用》配套代码，给大家推荐一本R语言在定量金融方面的好书，是许启发教授主编的，这本书2015年5月份正式上线，其实从2013年底开始写的，经历大约两年的时间。这本书一出来就收到了很大的关注，读者反映都很好。这本书本身是属于一个系列的《数量经济系列丛书》一本，这系列的书封面很相似，都是蓝的的背景。这个系列的其他书大家可能都见过，在市面上也很受欢迎。下面我大体介绍一下《R语言在定量金融中应用》这本书的内容，这本书首先从R语言的基本功能谈起，比如基本数据结构，绘图，包的安装等等，非常详细。并且介绍了一些学习R语言的资源，非常难得的是，本书将R语言在定量金融方面的包做了一个梳理，让大家知道那存在哪些包可以做定量金融，

根据VK中的注释对现代俄语进行频率分析 代码 scraping_text.py-数据抓取。 data_cleaning.py-删除逗号，表情符号和重复的注释。 plotting_graph.py-频率分析和绘图图，其中y轴是符号出现的频率，x是字母。 encryption.py-通过频率分析的方法对文本进行加密，并使用频率分析进行解密。 syllables_splitting.py-将单词拆分为音节。 要将单词拆分为音节，我使用rusyllab / rusyllab.py。 来自 。 check_syllable.py-每个不正确的单词（您需要手动选择它）都被分成多个音节，并且我们为每个音节搜索最相似的音节。 结果 图形形式的符号出现频率： 以表格形式出现字符的频率： 音节出现的频率： 文章

俄语中的推文情感分析：使用带有Word2Vec嵌入的卷积神经网络（CNN），对俄语中的推文进行情感分析

Springer上面的电子书籍,做IC验证时候用的，英文，我想做IC的看这种资料，应该没有啥问题吧？

数据框 这是一个C ++统计库，提供类似于Python中的Pandas包的接口。 一个DataFrame可以具有一个索引列和许多内置或用户定义类型的数据列。 您可以采用许多不同的方式对数据进行切片。 您可以加入，合并，分组数据。 您可以对数据运行各种统计，摘要和ML算法。 您可以轻松添加自定义算法。 您可以进行多列排序，自定义选择和删除数据。 和更多 … DataFrame还以访问者的形式包含了大量的分析例程-请参阅下面的。 这些从基本统计数据（例如均值，标准偏差，返回等）到更复杂的分析（如亲和力传播，多项式拟合，赫斯特指数）等，请参阅以获取代码示例的完整列表，以及如何添加自定义算法。 我遵循了该库中的一些原则： 支持内置或用户定义的任何类型，而无需新代码 从不追踪指针ala linked lists ， std::any ， pointer to base ，...，包括virtual function calls 将所有列数据放在连续的存储空间中。 另外，请注意多列之间的高速缓存行别名缺失 永远不要使用超过您所需的ala unions ， std::variant ，...