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诺伯特·维纳（Norbert Wiener）于1938年提出的多项式混沌扩展（PCE）。直观地，可以将PCE视为在不确定模型参数下以高维多项式形式构造和获得模型响应面的数学最优方法。 最近，多项式混沌扩展得到了对任意多项式混沌扩展的概括（aPC：Oladyshkin S.和Nowak W.，2012），这就是PCE的所谓数据驱动的概括。 像所有多项式混沌扩展技术一样，aPC通过在正交多项式基础上进行扩展来近似仿真模型输出对模型参数的依赖性。 aPC将混沌扩展技术推广到具有任意概率测度的任意分布，该概率测度可以是离散的，连续的或离散的连续的，并且可以解析地（作为概率密度/累积分布函数），数值表示为直方图或原始数据集来指定。 处于有限扩展阶数的aPC仅需要存在有限数量的矩，并且不需要完全的知识，甚至不需要概率密度函数。 这避免了分配有限的可用数据未充分支持的参数概率分布的必要性。 或者，它允

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数据驱动的虚拟网络映射算法，陈旭，姚海鹏，网络虚拟化使得多个虚拟网络共享同一底层物理网络成为可能。利用网络虚拟化技术，服务提供商可以在同一个底层物理网络上创建多个

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互联网时代数据分析工具已经越来越多地应用于产品与运营场景。做一款优秀的产品，先决条件是要充分了解产品所面对的人群特征，做好用户运营也是同样的道理，以用户运营效率为起点，不断优化产品，从而达到进一步提升运营能力的目的，这是一个良性循环的闭环。这张图反应了一部分企业的真实状况。在企业做决策时，不同角色都能指出不同的方向，尽管企业文化一直标榜“以客户为中心、用数据说话”，但在真正落地时，往往脱离了数据和用户——数据被放在地下，用户则被关进笼中。产品人与运营人日常工作目标不同，产品人主要围绕产品的生命周期，制定产品策略推动产品迭代；而运营人员则围绕用户群体进行有目的的组织和管理，增加用户粘性、用户贡献

该项目是一个控制台的2D小游戏，内置简单工厂模式，数据驱动模型。面向对象思想，利用动态数组，图map等数据结构进行开发。