数字化信息社会具有的两个特征：一是计算机技术的迅速发展与广发应用；二是数学的应用向其它领域渗透。随着计算机技术的飞速发展，科学计算的深度不断扩展，科学理论与工业应用不断耦合，更多的算法不断地被反复证明与改进。数学建模是对现实世界的特定对象，为了特定的目的，根据特有的内在规律，对其进行必要的抽象、归纳、假设和简化，运用适当的数学工具建立的一个数学结构 含：线性规划、排队论模型、微分方程建模、时间序列模型、支持向量机、预测方法、层次分析法

包括各种常规的数学建模问题的模型，比如规划问题，时间序列分析，灰色预测等

【python】数学建模常用算法与程序.zip

python数学建模实验程序及其数据，干货满满

《Python数学实验与建模》以 Python 软件为基础, 详细介绍了数学建模的各种常用算法及其软件实现, 内容涉及高等数学、工程数学中的相关数学实验、数学规划、插值与拟合、微分方程、差分方程、评价预测、图论模型、多元分析、Monte Carlo 模拟、智能算法、时间序列分析、支持向量机、图像处理等内容, 既有对算法数学原理的详述, 又有案例和配套的 Python 程序. 《Python数学实验与建模》含有 Python 快速入门基础, 可以帮助 Python 零基础的读者快速掌握Python 语言. 但对于没有其他任何编程语言基础的读者, 建议参考一些更加具体的 Python 相关书籍.

“尖叫效应”是心理学中的一个著名效应。例如在一个人潮涌动的公众场合，如果有人突然歇斯底里地尖叫，往往能快速吸引人们的注意力并博取眼球。在网络信息传播中，“尖叫效应”也无处不在。一些网络平台利用大数据和人工智能，获取并分析用户浏览记录和兴趣爱好等信息，大量推送段子、恶搞、色情等低俗内容。无论是从满足人们的猎奇心理，还是引发人们的指责批评，传播者都能从中获取高额的流量和点击率。 “回声室效应”指的是在一个相对封闭的媒体环境中，一些意见相近的声音不断重复，甚至夸张扭曲，令处于其中的大多数人认为这些声音就是事实的全部, 不知不觉中窄化自己的眼界和理解，走向故步自封甚至偏执极化。在现代社会中，由于互联网以及社交媒体的发展，在网络信息传播中“回声室效应”愈发明显。部分商业网站会分析记录用户的搜寻结果以及使用习惯，持续地将一位用户所喜欢的内容提供给该用户，导致一个人在同一网站中接受到的资讯被局限于某个范围内。 “尖叫效应”与“回声室效应”容易导致“信息茧房”的形成。所谓“信息茧房”指的是，在信息传播中人们自身的信息需求并非全方位的，只会选择自己想要的或能使自己愉悦的信息。

书中程序以及课件，加上我自己完成（极少部分参考相应文章）完成的课后习题解答。课后习题只缺少最后最后两章，这两章节的内容书中都有。

书中课件，程序，以及官方公布的课后习题答案。

数字图像大作业，效果感觉一般，做个记录。第二问效果不是很好，横纵切英文附件行间归类需重新完善

Python应用实战代码-Python 银行信用卡客户流失预测(kaggle)