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根据2003―2007年日照市酸雨观测资料和气象观测资料，统计分析了近年日照市降水pH值的年变化、季节变化和强度月变化等，探讨了酸雨的变化特征，并对酸雨成因进行了初步分析。结果表明：日照市酸雨发生频率为20%，降水pH最低值为4.37，属较强酸雨，最高值为7.12，年平均值呈下降趋势，酸性逐渐增强；酸雨发生频率按季节呈冬、春、夏、秋季递减，月变化也表现出一定的规律性，月平均值未在酸雨标准以内，ESE风向、稳定性云系和轻雾天气现象容易产生酸雨；酸雨的出现与日照市当地地形、工业布局、外来源和自然源等因素有密切关系。

在进行特征选择之前，一般会先进行数据无量纲化处理，这样，表征不同属性（单位不同）的各特征之间才有可比性。例如，2cm和0.2kg如何直接比较？无量纲化处理的方法很多，选择不同方法会对机器学习模型产生不同的影响。常用方法包括归一化（Normalization）等。 示例代码： from sklearn.datasets import load_iris # 导入IRIS数据集 iris = load_iris() from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化，返回值为标准化后的数据 scaled_data = StandardScaler().fit_transform(iris.data) 常用的无量纲化方法 归一化（Normalization）：将特征值缩放到指定范围（如0到1），适用于特征分布差异较大的情况。 标准化（Standardization）：基于均值和标准差对数据进行缩放，使数据满足标准正态分布，适用于有异常值的场景。 MinMax Scaling：将数据缩放到指定区间（如0到1），对数据分布要求较少。 不同的无量纲化方法适用于不同的场景，合理选择可以提升模型表现。

该文档介绍了各种谱分析方法，并对其进行了MATLAB仿真、比较。内容涵盖了谱分析的理论基础、常用方法，如傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换等。每种方法都配有详细的MATLAB仿真步骤，并对比了各方法在不同应用场景中的效果。此外，文档还深入探讨了谱分析方法在信号处理和特征提取中的实际应用场景，使读者可以直观理解各种方法的优缺点。

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在第五届中国云计算大会上，雅虎北京全球研发中心资深研发总监George Chu介绍了OnePush系统，这是雅虎在数据挖掘领域取得的最新成果。OnePush是一个下一代个性化智能推送系统，解决当前用户通知面临的一些普遍问题。 在了解OnePush之前，我们先来看看当前行业普遍存在的问题。在当今移动设备和应用普及的时代，用户通知系统常面临着消息丢失、垃圾消息过多、消息不及时送达、同一消息对同一用户多设备重复发送、与大量过时信息同步、以及其他有趣信息难以被发现等问题。这些问题严重影响了用户体验，使得用户难以及时获取真正需要的信息。 针对这些挑战，雅虎提出了OnePush的愿景，即在正确的时间和地点，为用户提供正确数量和种类的、与用户个人相关的通知。为了实现这一愿景，OnePush系统的设计目标包括提供一套统一的API，支持注册、订阅、通知和主题命名空间，实现发现、导航、管理和分析等功能。 此外，OnePush还致力于提供一个连贯的客户上手体验，让客户能够顺畅地使用OnePush服务。OnePush系统是基于雅虎北京全球研发中心的三个支柱构建的：云计算、移动平台与应用以及个性化与广告。这些支柱共同支撑起一个使命，即让世界日常习惯变得更加鼓舞人心和娱乐化。 通过为用户创造高度个性化的体验，雅虎使人们能够与对他们最重要的内容保持连接，实现跨设备和全球范围内的无缝体验。同时，这也为雅虎的广告商创造了价值，通过将他们与构建业务的受众连接起来。 在短短两天内，雅虎的页面浏览量超过了地球上的人口数量，这一数据凸显了雅虎在全球范围内的巨大影响力以及用户规模。OnePush作为雅虎的解决方案，支持应用内流媒体和应用外通知两种工作负载模式。这种设计使得OnePush能够有效地提升用户体验，同时为广告商提供更有针对性的推送，以吸引更多的受众。 总体来说，OnePush系统利用雅虎在全球数据处理方面的专长，以及其在开源分布式数据库Hadoop和云服务领域的深厚积累，为个性化智能推送系统设定了新的行业标准。其背后的技术和理念不仅促进了用户体验的提升，也为广告和营销行业的发"

1. FineBI简介 FineBI 是一款由帆软软件推出的商业智能分析工具，帮助企业用户深入了解和利用数据。它支持通过Web端访问，提供强大的自助数据分析、报表展示和数据可视化功能。软件有免费试用版和商用版，免费试用版不限时间，但有并发数限制。 2. FineBI部署 FineBI 可以在Windows和Linux系统上部署，支持通过Web应用进行访问。部署过程包括下载安装包、安装FineBI、设置管理员账号、配置元数据库等步骤，用户可根据需要选择版本安装。 3. FineBI使用 FineBI 的使用流程主要分为三个阶段： 数据准备：上传数据源（支持数据库连接和本地文件上传）。 分析设计：创建报表模板，设置分析维度和展示样式。 报表展示：生成并发布报表。 3.1 操作案例 官方提供的操作案例帮助用户了解基本使用流程。以下是操作步骤： 数据概述：分析2018年1至8月某连锁超市的销售数据。 需求说明： 统计每月毛利额（销售额 - 成本额）。 生成销售总额的多维报表，从省到城市、店铺、商品层级下钻。 分析各品类商品的销售总额及占比。 创建分析主题：选择数据源，设置报表类型。 添加数据：上传Excel数据或连接数据库。 设计报表：根据需求设置报表结构与样式。 发布报表：FineBI生成并发布设计好的报表。

介绍了数据挖掘与软件智能感知的基本概念。探讨了在软件智能感知实现过程中用数据挖掘技术代替手工处理的可行性。作者综合了知识发现领域已有的研究成果，并结合财会软件的智能化，提出了一个实用的挖掘算法。该算法能够动态地从软件不断积累的数据中提取关联规则知识，并根据用户的工作状态智能化地调整科目显示顺序。通过这种方式，能够避免进行大量的计算。实验结果表明，该算法在实际应用中是可行的。

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基于MATLAB的非线性有限差分方程的分叉图绘制。通过数值模拟方法，分析系统的动态行为并揭示分叉现象，进而可以绘制出分叉图，展示系统在不同参数值下的稳定性变化。绘制过程中可以使用bifurcation diagram工具以及非线性方程的解法，为研究和理解复杂系统的行为提供可视化帮助。