listen_on_ipv4_and_ipv6_interfaces.py

Receive SNMP TRAP messages with the following options: SNMPv1/SNMPv2c with SNMP community \"public\" over IPv4/UDP, listening at 127.0.0.1:162 over IPv6/UDP, listening at [::1]:162. Print received data on stdout.

算法与数据结构 4 2024-11-06

BP神经网络语音信号特征分类的MATLAB实现

BP神经网络（全称：Backpropagation Neural Network）是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈网络。它通过反向传播算法调整网络权重，以最小化预测结果与实际结果之间的误差，从而实现数据分类和预测。在这个案例中，我们将探讨如何利用MATLAB这一强大的数值计算软件，基于BP神经网络进行语音信号特征分类。 语音特征信号分类是语音识别和处理的重要部分，涉及将语音信号转化为一系列有意义的特征参数，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、零交叉率、能量等，这些参数有助于区分不同的语音类别。MATLAB提供了丰富的信号处理和神经网络库，是实现这一任务的理想工具。 首先，在MATLAB中，我

算法与数据结构 4 2024-11-06

利用中国股票市场日线级别数据分析的SVM模型与算法对比研究

在这个项目中，中国股票市场日线级别数据的分析通过机器学习方法进行，主要数据来源于tushare和sina这两个平台。tushare提供了丰富的API接口，供用户获取历史股票交易数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等关键指标，而sina则提供了市场新闻和情绪分析数据，帮助分析行业动态。该模型的核心算法是支持向量机（SVM），这是一种常用于分类和回归任务的监督学习方法。在金融领域，SVM通过分析历史数据来预测未来的股票走势，找出最优决策边界。然而，项目还计划进行其他算法的对比研究，可能涉及神经网络、随机森林、线性回归等算法，每种算法有其独特优势，选择哪种算法取决于数据特性和具体需求。

算法与数据结构 4 2024-11-06

Single-Layer Competitive Neural Network for Data Classification-Cancer Prediction for Patients

单层竞争神经网络是一种在人工智能领域中用于数据分类和模式识别的神经网络模型。这种网络主要基于自组织映射（Self-Organizing Map, SOM），由芬兰科学家Teuvo Kohonen提出，因此也常被称为Kohonen网络。在医疗诊断领域，如癌症发病预测，这种网络能有效地对复杂的数据进行分析，找出潜在的发病规律。 在这个“单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测”案例中，我们可能会涉及到以下几个关键知识点： 自组织映射（SOM）原理：SOM是一种无监督学习方法，它通过竞争机制将高维输入数据映射到一个低维的网格结构上，保持了输入数据的拓扑关系。在训练过程中，网络的每个神经元都有

算法与数据结构 6 2024-11-06

Binary Search for First Element Greater Than or Equal to Target in Array-bearch_change03.m

二分查找法变形三 输入一个数组和要查找的数据，在数组中找到大于等于该数的第一个数及其位置。 实现步骤： 定义一个低指针low，初始化为数组的第一个索引。 定义一个高指针high，初始化为数组的最后一个索引。 计算中间指针mid，如果mid对应的数大于等于目标数，则high=mid-1，否则low=mid+1。 继续缩小范围，直到找到目标值的位置或确认没有匹配项。 示例代码： function [result, position] = bearch_change03(arr, target) low = 1; high = length(arr); result =

算法与数据结构 8 2024-11-06

数据结构复习笔记_西南交通大学2020秋季学期数据结构A-Keller_Wang.pdf

写这个笔记的初衷是因为老师发的ppt中并没有对于各个例题的过多解答，而且考察的很多知识点其实不需要对算法和数据结构本身有很深入的了解就可以解决，因此就考虑写这么一篇笔记，主要希望能够帮助大家快速并全面的应对数据结构A课程的期末考试。更侧重与对各个知识点对应的选择填空题的应对策略，其中很多数据结构和算法介绍的并非详细，建议有时间的同学查阅更详细的资料以加深理解。

算法与数据结构 5 2024-11-06

数据仓库与数据挖掘2018-2019年复习资料汇总

数据仓库与数据挖掘是计算机科学领域中的重要学科，它们在现代商业智能和决策支持系统中发挥着关键作用。本资料集包含了山东大学软件学院在2018年至2019年间的数据仓库与数据挖掘课程的相关题目和复习资料，帮助学生深入理解和掌握课程的核心概念与技术。 我们首先要理解数据仓库的概念。数据仓库是一个专门设计用于数据分析的集成系统，它从多个源系统中收集数据，并将其转换为一致的格式存储，以便进行报告和分析。数据仓库的设计通常遵循星型或雪花型模式，以优化查询性能。 在学习过程中，你需要掌握如何规划、设计和实现一个数据仓库，包括ETL（提取、转换、加载）过程、OLAP（在线分析处理）操作以及数据清理和集成的方法

算法与数据结构 3 2024-11-06

Leetcode在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置.rs

LeetCode问题34要求在一个增序的整数数组中找出给定目标值的开始和结束位置。如果数组中不存在目标值，返回[-1, -1]。这个问题可以通过两次二分查找来解决：一次查找目标值开始的位置，另一次查找结束的位置。由于数组已经排序，因此整个数组是单调递增的，我们可以利用二分法来加速查找的过程。

算法与数据结构 7 2024-11-05

企业定位与财务定位互联网+大数据时代的经营分析报告

企业定位决定财务定位 企业定位直接影响财务定位，因此财务分析的关键在于关注企业的发展阶段，明确其定位。财务角色需在不同发展阶段进行调整，常见定位角色包括：- 看门人：侧重财务控制与风险管理，保障企业资产安全。- 分析员：注重数据分析，为业务发展提供洞察与支持。- 监督者：确保合规性，支持公司治理需求。- 业务合作伙伴：深入业务一线，为战略决策提供财务支持。 在实践中，企业往往会因财务集中水平的不同而展现出差异。例如，中国电信与中国移动因分子公司职能及财务集中的差异，在财务角色设定上也存在显著区别。过犹不及，财务角色的定位必须与企业实际需求高度契合，以促进业务良性发展。

算法与数据结构 4 2024-11-05

CRF++学习包Windows/Mac/Linux版及学习文档

CRF++是一款开源的条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）工具，广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域，特别适合处理序列标注任务，如词性标注、命名实体识别、句法分析等。这个压缩包包含了CRF++的学习资料以及不同操作系统版本的软件包，包括Windows、Mac和Linux，适合各种平台的用户学习和使用。 条件随机场（CRF）是一种统计建模方法，特别适合处理序列数据，能够考虑序列中每个元素之间的上下文关系。与传统的隐马尔科夫模型（HMM）相比，CRF能够捕捉到更复杂的依赖关系，因为它不仅考虑当前时刻的观察值，还考虑了前后的状态。CRF通常

算法与数据结构 7 2024-11-05