Today楚河汉街店的OC柜在节能率方面达到了33%。这是通过能源及设备物联网数据服务平台进行监控与优化的结果。这一平台帮助我们持续关注和提高OC柜的能效表现，确保更环保的能源使用。

逻辑结构：描述数据元素之间的逻辑关系，包括线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图等）以及集合和队列等抽象数据类型。存储结构（物理结构）：描述数据在计算机中如何具体存储，如数组的连续存储、链表的动态分配节点、树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。基本操作：针对每种数据结构，定义了一系列基本的操作，包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。算法：- 算法设计：研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令，使得计算机可以执行以求解问题。- 算法特性：包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。即一个有效的算法必须能在有限步骤内结束，并且对于给定的输入产生唯一的确定输出。- 算法分类：- 排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序）- 查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找）- 图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法）- 动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法等。算法分析：通过数学方法分析算法的时间复杂度（运行时间随数据规模增长的速度）和空间复杂度（所需内存大小）来评估其效率。学习数据结构与算法不仅有助于理解程序的内部工作原理，更能帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。

本文本样本用于文本探索与文本挖掘，样本数据均从真实工程造价文件中提取，并形成一个文本样本集合。本样本只包含清单名称部分，且专为电梯清单类别所设计。请注意，样本集中包含少量噪音样本，在使用时需要自行处理这些噪音数据。

深度学习在股市预测方面的应用是一个复杂而多元的研究课题，涉及到机器学习、金融工程以及数据科学等多个领域。韩国股价数据作为研究对象，选择深度学习方法进行分析和预测，主要是因为深度学习技术在处理非结构化数据方面具有显著优势。深度学习能够自动从大量原始数据中提取特征，而无需依赖预测因子的先验知识。这一点对于股市预测尤为重要，因为股市数据通常是非线性的、含有噪声的，并且有着复杂的动态特征。深度学习算法在选择网络结构、激活函数和其他模型参数方面存在较大的变化空间，其性能明显依赖于数据表示方法。 本研究尝试提供一个全面和客观的评估，以探讨深度学习算法在股票市场分析和预测方面的优缺点。实验使用了高频的日内股票回报率作为输入数据，检验了三种无监督特征提取方法——主成分分析（PCA）、自编码器（Autoencoder）和受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine）——对网络整体预测未来市场行为能力的影响。研究结果显示，深度神经网络能够从自回归模型的残差中提取额外的信息，并改善预测性能；但当自回归模型应用于网络的残差时，情况则不同。此外，当预测网络应用于基于协方差的市场结构分析时，协方差估计也显著改善。这表明深度学习网络在股票市场分析中具有潜在的优势。 关键词“Stockmarketprediction”（股票市场预测）和“Deeplearning”（深度学习）揭示了这一研究的核心内容。深度学习在股票市场预测中的应用，不仅仅局限于使用单一的深度学习模型，还包括了对多种模型的比较研究。例如，就提到将深度学习网络与AR(10)模型进行了对比。AR模型是时间序列预测中常用的自回归模型，通过先前时间点的观测值来预测未来值。中提到的AR(10)指的就是一个阶数为10的自回归模型。 在“Methodology”（方法论）方面，研究者们详细讨论了数据表示方法对深度学习算法性能的影响。不同的数据表示方法可能影响模型学习数据特征的方式，进而影响预测的准确度。这一点在深度学习模型的设计和训练过程中至关重要。此外，还提到了“Multilayerneuralnetwork”（多层神经网络）。多层神经网络是深度学习中的一种基础结构，它通过叠加多个非线性处理层，使得网络能够学习和表示更为复杂的数据特征。在股票市场预测中，多层神经网络的使用有利于捕捉股价变动的内在规律，这对于提高预测精度具有重要意义。

在电信学院的学习过程中，大数据的学习尤为重要。掌握大数据思维，是现代互联网企业发展的基础。数据思维不仅仅是对技术的理解，更是对数据处理、分析和应用的全方位思考。学习如何通过数据来洞察问题、优化决策，提升效率，是每个从事互联网企业工作的人员必备的能力。

3.1 Efficiency Analysis In traditional models and methods, the time taken for an alternative term to be approved as a standard term can be described by the following equation (1): T = ∫₀ᵗ [n₁ * f(t) + n₂ * f(t)] dt (1) Here, T represents the time for a proposed term to become a standard term. In traditional models, users submit proposals for alternative terms to be standardized, and each proposal undergoes manual review (where feedback is provided once the proposal is reviewed and approved). The feedback time mainly depends on the work hours of the reviewing personnel. Two scenarios are considered: Scenario 1 (Short processing time): The reviewer immediately checks the proposal. In this case, the review time is t₁, and the number of terms reviewed is n₁. Scenario 2 (Longer processing time): The reviewer does not immediately check the proposal. In this case, the number of terms reviewed is n₂, and the review time follows an exponential distribution, with the probability density function of review time, f(t), being: f(t) = (0.08) * e^(-0.08t) This model extends to the alternative terms, and the time taken for a term to become standardized is described by the following equation (2): T = (n₃ * t₃) + (n₄ * t₄) (2) Here, T is the time for a proposed term to become standardized, with n₃ representing the number of valid terms that are stored in the blockchain, and n₄ representing invalid terms. The blockchain model allows registered users to submit alternative terms via an Excel file and validate these terms using smart contracts. For this process, the validation and blockchain writing time largely depend on the smart contract execution time and blockchain transaction speed. Once terms are submitted, they are validated against the smart contract. Based on the feedback, terms are categorized into those that can be stored in the blockchain (valid terms) and those that cannot (invalid, synonymous, or defective terms), with counts n₃ and n₄ respectively. The Ethereum blockchain is used for the validation and writing process. Assuming the average time for writing is t₄, and considering the Ethereum throughput of tx transactions per second, the proposed model's time can be summarized by the equation above. In both the traditional model and the blockchain model, the terms n₁, n₂, n₃, n₄ account for 50% of the total terms processed.

逻辑结构：描述数据元素之间的逻辑关系，如线性结构（如数组、链表）、树形结构（如二叉树、堆、B树）、图结构（有向图、无向图等）以及集合和队列等抽象数据类型。存储结构（物理结构）：描述数据在计算机中如何具体存储。例如，数组的连续存储，链表的动态分配节点，树和图的邻接矩阵或邻接表表示等。基本操作：针对每种数据结构，定义了一系列基本的操作，包括但不限于插入、删除、查找、更新、遍历等，并分析这些操作的时间复杂度和空间复杂度。 算法设计：研究如何将解决问题的步骤形式化为一系列指令，使得计算机可以执行以求解问题。算法特性：包括输入、输出、有穷性、确定性和可行性。即一个有效的算法必须能在有限步骤内结束，并且对于给定的输入产生唯一的确定输出。算法分类：排序算法（如冒泡排序、快速排序、归并排序），查找算法（如顺序查找、二分查找、哈希查找），图论算法（如Dijkstra最短路径算法、Floyd-Warshall算法、Prim最小生成树算法），动态规划，贪心算法，回溯法，分支限界法等。 算法分析：通过数学方法分析算法的时间复杂度（运行时间随数据规模增长的速度）和空间复杂度（所需内存大小）来评估其效率。学习算法与数据结构不仅有助于理解程序的内部工作原理，更能帮助开发人员编写出高效、稳定和易于维护的软件系统。

W-kMeans算法详解 W-kMeans算法是一种基于K-Means算法的变体，解决变量选择问题。该算法通过引入新的步骤，自动计算变量权重，从而提高聚类的准确性和效率。 W-kMeans算法的基本原理 W-kMeans算法的核心思想是引入变量权重的概念，根据数据的分布情况动态调整变量的权重。该算法的基本步骤如下： 初始化中心点和变量权重 根据当前的聚类结果和变量权重，计算每个样本点所属的聚类 根据聚类结果，更新中心点和变量权重 重复步骤2-3，直到聚类结果收敛 变量权重的计算 在W-kMeans算法中，变量权重的计算基于当前的聚类结果和数据分布情况。具体来说，变量权重可以通过以下公式计算： W_j = (Σ_i=1^n (x_ij - c_j)^2) / (Σ_i=1^n (x_ij - c_j)^2 + λ) 其中，W_j是变量j的权重，x_ij是第i个样本点在变量j上的值，c_j是变量j的中心点，λ是惩罚项，n是样本点的数量。 W-kMeans算法的优点 W-kMeans算法相比于传统的K-Means算法有以下优点： 自动变量选择：W-kMeans算法可以自动选择最重要的变量，减少了人工选择变量的主观性。 改进聚类结果：W-kMeans算法可以根据变量的权重来调整聚类结果，提高聚类的准确性。 适应大规模数据：W-kMeans算法可以处理大规模数据，适合现代数据挖掘应用。 W-kMeans算法在数据挖掘中的应用 W-kMeans算法在数据挖掘中的应用非常广泛，例如： 客户细分：W-kMeans算法可以用于客户细分，自动选择最重要的变量，提高客户细分的准确性。 市场研究：W-kMeans算法可以用于市场研究，自动选择最重要的变量，提高市场研究的准确性。 数据挖掘：W-kMeans算法可以用于数据挖掘，自动选择最重要的变量，提高数据挖掘的效率。 结论 W-kMeans算法是一种基于K-Means算法的变体，解决变量选择问题。通过引入变量权重的概念，自动选择最重要的变量，从而提高聚类的准确性和效率。在数据挖掘中，W-kMeans算法具有广泛的应用前景，尤其在客户细分、市场研究和数据挖掘等领域具有重要意义。

§7.4 规范变换 本节讨论n维Euclid空间V的一类重要的线性变换。 定义 7.4.1 如果n维Euclid空间V的线性变换A与它的伴随变换A∗可交换，即 A A∗ = A∗ A，则A称为规范变换。根据定理7.3.6，如果n维Euclid空间V的线性变换A在V的一组基下的方阵为A，则它的伴随变换A∗在同一组基下的方阵为AT，因此可以引进规范方阵的概念如下。 定义 7.4.2 如果n阶实方阵A与它的转置AT可交换，即 A AT = AT A，则方阵A称为规范方阵。 定理 7.4.1 设A是n维Euclid空间V的线性变换，则下述命题等价：1. A是规范变换。2. 对任意α ∈ V，满足 ∥A(α)∥ = ∥A∗(α)∥。3. A在V的标准正交基下的方阵为规范方阵。 证明 (1) ⇒ (2) 对任意α ∈ V，有 ∥A(α)∥² = (A(α)，A(α)) = (α，A∗ A(α))。由于A为规范变换，因此 A A∗ = A∗ A，故 ∥A(α)∥² = (α，A A∗(α)) = (A∗(α)，A∗(α)) = ∥A∗(α)∥²。 证明 (2) ⇒ (3) 设{ξ₁, ξ₂, ... , ξn}是V的标准正交基，且 A(ξ₁, ξ₂, ..., ξn) = (ξ₁, ξ₂, ..., ξn) A，其中A为n阶实方阵。由定理7.3.5，A的伴随变换A∗在这组基下的方阵为AT。对任意1 ≤ j ≤ n，得 A(ξj) = ∑k=1^n akj ξk，A∗(ξj) = ∑ℓ=1^n ajℓ ξℓ，从而 (A(ξi), A(ξj)) = ∑k=1^n aki akj。

尿布和啤酒的故事 这是一个经典的故事，每次听到总能有所收获。在美国的沃尔玛超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒竟然摆在一起出售，而这个看似奇怪的安排却让两者的销量都得到了显著提升。这不仅是个趣闻，还是沃尔玛超市真实的销售策略案例。 原来，很多美国女性会让她们的丈夫在下班后顺便为孩子买尿布，而这些丈夫通常也会顺便带回自己喜爱的啤酒，因此尿布和啤酒之间的购买频次意外地提升了。 购物篮分析 沃尔玛如何发现这一关联？答案是购物篮分析（market basket analysis, MBA）。这是一个重要的数据挖掘方法，被誉为“数据挖掘算法之王”，可以在商店中发现不同商品之间的关联，帮助商家增加销售额。 题目 在如下样例数据中，每一行是一个购物小票，直到遇到五个零00000时输入结束。每个字母表示一种商品，区分大小写。请找出关联性最高的两个商品（按ASCII码升序）： 输入样例： AABZXY BMNY CD CBYPQ BWVCY 00000 输出： BY 实现代码 #include #include #include #include using namespace std; int main() { // 初始化代码及实现步骤 return 0; }