MvCAT 是在 Matlab 中作为用户友好的工具箱（软件）开发的，可帮助科学家和研究人员进行严格而全面的多元相关性分析。 它使用具有1至3个参数的26个系动词科来描述两个随机变量的依存结构。 MvCAT使用局部优化以及贝叶斯框架内的马尔可夫链蒙特卡罗模拟，通过将copula系列与可用数据进行对比来推断copula系列的参数值。 如果使用 MCMC 模拟进行贝叶斯分析，则可以从 copula 参数的后验分布中获得每个 copula 族的不确定性估计。 贝叶斯框架内的 MCMC 不仅提供了对全局最优值的稳健估计，而且还近似了 copula 族的后验分布，可用于构建 copula 的预测不确定性范围。 局部优化方法容易陷入局部最优（有关更多信息，请参见 Sadegh 等人，2017）。 用户可以选择可用的 26 个 copula 的任何子集，MvCAT 将执行分析并根据它们的性能对选定的 c

RAMS工具包（RAMSTK） 甲对于R eliability，A vailability，男aintainability和S afety（RAMS）工具包分析。 文献资料 测验 质量 配套 :triangular_flag: 目录 :artist_palette: 产品特点 RAMSTK基于模块的概念，其中模块是与系统开发相关的相关信息和/或分析的集合。 RAMSTK当前包含的模块是： 功能模块 功能分解 危害分析 需求模块 利益相关者输入优先级 需求开发 分析清晰度，完整性，一致性和可验证性的要求 硬体模组 可靠性分配 均摊 同意分摊 ARINC分摊 目标的可行性 使用各种方法进行硬件可靠性预测 相似项目分析 MIL-HDBK-217F零件数 MIL-HDBK-217F零件应力 FMEA / FMECA RPN MIL-STD-1629A，任务102危险度分析 失效分析物理 验证模块 任务描述 任务接受值 任务时间 任务成本

库存分析 项目概况 目的 该项目是对具有宏功能的Excel文档中的大量股票数据的详细分析，该文档将信息汇总为单个报价量和价格变动，并使用条件格式对价格变动进行可视化解释。 结果 2017年与2018年股票表现之间的比较 从2017年和2018年股票表现的整体比较来看，我们可以注意到2017年大多数股票为绿色，其报价价格为正涨幅，而大多数股票为红色或负数为218点。 在2017年，交易最多的股票是SPWR，在DQ最少的股票是2018年的ENPH和AY。 经过进一步分析，多年来最成功的股票是ENPH，它们在2017年增长了129.5％，在2018年增长了81.9％。在这两年中唯一表现出正增长的其他股票是RUN，其增长最小。 2017年为5.5％，2018年的增幅更大，为84％。这两个年度中唯一出现负跌幅的股票是TERP。 通过这种比较，我们可以放心地假设ENPH将是最好的投资股票，而TERP

掌握恶意软件分析 这是Packt发行的的代码库。 完整的恶意软件分析师指南，可对抗恶意软件，APT，网络犯罪和物联网攻击 这本书是关于什么的？ 随着技术的不断增长，遭遇恶意代码或恶意软件的风险也增加了。 由于多次著名的勒索软件攻击，恶意软件分析已成为近年来企业中最流行的话题之一。 掌握恶意软件分析介绍了不同恶意软件类型背后的通用模式，以及如何使用多种方法进行分析。 您将学习如何检查恶意软件代码，并确定它可能对系统造成的损害，以确保其不会进一步传播。 展望未来，您将详细介绍Windows平台的恶意软件分析的所有方面。 接下来，您将掌握混淆和反拆卸，反调试以及反虚拟机技术。 本书将帮助您应对现代跨平台恶意软件。 在本书的整个过程中，您将探索静态和动态恶意软件分析，解压缩和解密以及Rootkit检测的真实示例。 最后，这本书将帮助您加强防御并防止IoT设备和移动平台的恶意软件破坏。 到本书

Root_Cause_Analysis_-RCA-_with_Python 使用Python和Power Point表示的根本原因分析（RCA），以获取结果这是一项团队工作动手研究，用于对在其生产范围内遇到高缺陷率的真实客户数据进行研究。

ˇ GDA（GJoy Dex分析仪） GDA是新的Dalvik字节码反编译器，以C ++实现，具有以下优点：分析速度更快，内存和磁盘消耗更低，并且反编译APK，DEX，ODEX，OAT文件的能力更强（自3.79开始支持JAR，CLASS和AAR文件） 。 GDA完全独立，并且无需安装Java VM即可运行，因此无需任何额外配置即可在任何新安装的Windows系统和虚拟机系统中正常运行。 GDA Decompiler项目始于2013年，2015年在发布了其第一个版本1.0。 GDA还是一个功能强大且快速的反向分析平台。 它不仅支持基本的反编译操作，而且还具有许多出色的功能，例如恶意行为检测，隐私泄漏检测，漏洞检测，路径解决，打包程序标识，变量跟踪分析，反混淆，Python和Java脚本，设备内存提取，数据解密和加密等 所有出色的功能如下：

复发图 (RP) 的复发量化分析 (RQA) 参考资料： G Ouyang, X Li, C Dang, DA Richards, 使用复发图对遗传性失神癫痫大鼠脑电图记录进行确定性分析，临床神经生理学 119 (8), 1747-1755 欧阳, X Zhu, Z Ju, H Liu, Dynamical Characteristics of Surface EMG Signals of Hand Grasps via Recurrence Plot, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 18 (1), 257 - 265

UCSD MSBA MGTA 455客户分析案例研究 RFM分析-Tuango案例 MU Kaiyu / 2021-02-02 该案例主要涉及如何在客户分析中进行RFM分析。 通过将新近度，频率和货币因素划分为5个分箱，其中第一个分箱表示响应率最高的分箱。 使用构建的模型，可以预测预期的总体响应率和利润。 在tuango_post.ipynb检查模型的tuango_post.ipynb 。

Stein - Complex Analysis 部分习题答案

OpenIMU-用于惯性测量单位和振动计数据的数据分析器 作者 多米尼克·勒图尔瑙（@doumdi） 西蒙·布里埃（@sbriere） 描述 OpenIMU的目的是为惯性测量单位（IMU）和放射测定数据提供一个开源的免费通用数据导入器，查看器，管理器，处理器和导出器。 通过使用通用的传感器数据格式和结构，可以在软件中导入和管理来自不同来源的数据。 该软件是在支持下开发的。 产品特点 当前功能 OpenIMU管理的通用文件格式（SQLite），但也可以从其他软件中打开 从传感器导入记录的数据： AppleWatch SensorLogger（即将推出开源项目） 直接从传感器传输数据： Ap