关 注 我 ， 聊 后 端 和 芯 事Tao的第552篇原创多年以后，愿你不负所期By : TaoI C 圈很 小 - 相 遇 乃 有缘...
原作 远洋重读 ReadAbroad 量子位 授权转载 | 公众号 QbitAI多年以后，面对我瘦骨嶙峋、病入膏肓的父亲——史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs），我会回...
先交代下教育背景，武汉某双非大学（非985非211大学，就是普通一本），本科学历，可以说这个硬性条件在现在这个年头已经是很大的劣势了，据不完全统计，现在找工作的70%以上都是硕士，还有5%的博士，没错，我就是...
文章目录面试，你准备好了吗？... 巧用两个时间点面试中1. 基本的职场礼仪2. 大声地说出来3. 不要做话匣子4. 确定自己听懂问题再作答5. 抗住压力控制语速6. 正面、自信地回答问题7. 适当地运用专业术语8. 组织...
文章目录@[toc]前言什么是雅思雅思考试的内容雅思考试的形式雅思评分标准准备工作用收费版牛津高阶app查单词下载雅思相关的app学不动的时候看经典英美剧或原版书如何背单词尝试跟老外或同事同学沟通英文每天都写英文...
一直纠正怕打消TA的积极性，不纠正又怕TA养成习惯一直犯错...贴心的小E纠结着你们的纠结...于是！今天，小E请来了英孚青少儿英语资深教育专家Larissa老师给大家好好聊聊这个问题，还给爸爸妈妈提供一些实用的改善...
恰如她在工作中给大多数人的印象：语速极快，不爱纠结，决定了就干。 恶魔精彩的不止是头发。2014年进入阿里；2015年主导双11第一版个性化主会场上线；2017年出任双11主PD；2018年奔赴国际化战场，目前驻守...
文章目录前言听力听音辩词（出现6-7次）听写句子（出现6-7次）阅读...多邻国跟雅思有很大的区别，多邻国主要注重在单词方面， 单词背的多就越能拿高分，考试期间有大量的单个单词的考察， 考察单词的拼写、发音等等。
2020年7月英语六级考试结束后，据网友反馈，不同于往年，今年由于参加考试人数较少, 英语六级考试试卷疑似只有一套。为了方便大家备考12月份的六级考试,今天把2020年7月份六级考试的高清PDF版本整理出来：包含全部...
1. 不管我一生中取得多大成功，其主要原因都不是我知道多少事情，而是我知道在无知的情况下自己应该怎么做。 2. 做一个有原则的人意味着，总是依据可以清晰解释的原则做事。 * 独立思考并决定:（1）你想要什么；...
mysql 数据库的增删改查 查： import MySQLdb # 打开门 conn = MySQLdb.Connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='redhat',db='python') ...cur = conn.cursor() # 创建了一个&...# 这个操作影响了多少...
二十一、真相 那你什么时候，才会爱上我？ 明明已经过了好几天，但那晚他轻声问出的一句，却一遍遍地在耳边回响，缠绕心头。 原来自己还是软弱，战战兢兢如履薄冰，所以才会又一次地退缩。...
第二部分 产品技术篇
常见的30种数学模型，比较详细，非常适合搞数学建模的学生使用
本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射（1-n、1-1、n-n、继承映射）、检索策略、检索方式（对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL）、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构，以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合，列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例，并提供详细的开发和部署步骤。
MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法；详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法；最后结合一些应用实例，说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析，简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论，重在讲述有关基本理论和物理背景，避开繁复的推导和中间过程，结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法，并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。
自己做的五一赛论文，代码数据都在附录。本文针对股票投资组合问题进行了研究，建立了投资效用与多目标规划模 型，运用了历史模拟、灰色关联等方法，旨在确定股票投资组合策略。
这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差，满足初中高级Java工程师的面试需求。
本资源包含数据，代码，解释，相应的文件。代码是练习用的，文章中的代码都可以运行出来，是很好的一个练手项目。
2020年，“51”数学建模C类问题，关于饲料配比问题以及加工优化方案。论文采用统计分析，建立了关于饲料加工的多目标优化模型。并利用蒙特卡罗算法对目标函数进行优化，解决了饲料加工质量最优配比问题并进行了成本控制。
ARIMA模型-matlab代码，可以根据自己的实际情况进行参数调节，实现所需要的效果。
授人予鱼不如授人予渔,本课程不但包含go语言从业者所的技能，而且还包含开发人员在开发中的学习技巧。掌握这些技巧和技能可以让你在面试中游刃有余。学习过程中任何问题联系: 4223665 1、掌握go语言基础 2、掌握go语言网络编程 3、掌握go语言并发编程 4、掌握go语言调试技巧 5、掌握go语言反射基础 6、掌握Cgo基本开发 7、掌握通过文档查阅所需资料的能力
不管是USB设备还是USB接口，都会被注册到同一个bus上，也就是usb_bus_type，其之间的区别会在match函数中区分，之后再去绑定不同的driver。 当一个USB设备被插入的时候，USB设备驱动，也就是usb_generic_driver会跟USB设备交互，得到其所有的各种描述符，并为每个接口都定义成为一个device，之后再加载到usb_bus上，让其去匹配其对应的接口驱动程序。 掌握usb设备驱动的框架。掌握驱动程序的编写方法。
MVC全名是Model View Controller，是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面，在改进和个性化定制界面及用户交互的同时，不需要重新编写业务逻辑。 主讲内容 第一讲 MVC5简介 第二讲 MVC 控制器 第三讲 视图 第四讲 模型 等课程 学会MVC5基本使用
各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码，还包含Si，sir，sis的代码，是做数学建模比赛整理的资料，具全，带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律，是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题，通过对各个国家疫情状况数据的分析，采用……方法，建立……模型，获得……，同时以……为优化目标，获得……最优模型。 针对问题一，为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日～2月5日的疫情数据分析，考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型，基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096～3.613之间。 针对问题二，针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性，结合国内公开的疫情防控数据，考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型，与logistic模型和传统的SEIR模型比较，预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据，采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。
2020年五一数学建模A题解题思路 最容易建模的是秦皇岛港动力煤价格的主要因素的影响，分别统计2019年5月1日至2020年4月30日一年内影响煤炭价格数据变化，（主要因素包括气候变化、出行方式、能源消耗方式、国际煤炭市场）。建立预测模型（时间序列预测模型， Elman神经网络预测模型等），预测煤炭价格变化。
自动驾驶模型的建立
针对本文给出的基金资产配置策略问题，本文建立了结合小波分析算法，均值-方 差模型，蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型，对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略，使用小波分析算法对数据进行降噪，再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法，参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型，并且使用遗传算法，改变初始参数多次进行求解。
五一建模写的论文，当时是拿啦奖的，你们可以参考下哦
本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。
