DC竞赛：预测《野蛮时代》玩家付费行为

在股票交易领域，通过数据挖掘和金融市场的微观结构分析，构建了一个内幕交易行为预测模型。该模型基于概率测度和行为甄别机制，及时预测和识别我国股市中的内幕交易行为。技术进步推动下，这一模型在金融市场中的应用前景广阔。

Matlab开发：Buck DC-DC转换器。降压变换器是一种将输入直流电压转换为较低输出直流电压的电子设备。

2.3风格因子协方差矩阵估计2.3.1 Newey-West自相关调整传统方法直接采用股票收益率的协方差矩阵来度量股票之间的相关情况。这种方法将所有数据视为同等重要。然而，现实市场每天都发生多次变化，近期数据对当前状态的影响更大。因此，我们采用半衰指数加权平均（EWMA）方法计算日度协方差矩阵。

基于Spark的回头客预测模型 利用历史消费数据，构建特征工程，使用Spark机器学习库训练模型，预测用户在双十一期间是否会再次购买。## ECharts数据可视化* 销售额趋势分析： 使用折线图展示双十一期间销售额变化趋势，分析促销活动效果。* 用户行为分析： 通过热力图、词云图等方式展示用户浏览、收藏、购买等行为特征。* 商品类别分析： 使用饼图、柱状图等展示不同商品类别的销售情况和用户关注度。

研究显示，社交互动和饮酒会导致特定的行为模式，近期研究建议区分焦虑和抑郁情绪的特定应对方式。数据挖掘技术被用来预测中学生的饮酒动机。然而，现有预处理系统的数据挖掘模型未能有效识别出对预测中学生酒精消费强度有益的相关属性。为了克服这一挑战，我们提出了一种名为多阶段预处理（MSP）的系统，利用离散化和特征选择阶段，从中学生的行为中提取最相关的属性。该系统不仅能够预测学生的酒精消费强度，还能识别酒精成瘾的风险。我们进行了综合实验，使用了基于相关性的特征选择方法如CFS、IG、CS和Relief-F。实验结果显示，这些特征选择方法显著提高了分类性能，在准确度、灵敏度、精度、F-measure和ROC-area等指标上表现出色。

该函数可以生成具有两个离散状态的DC-DC变换器的小信号模型。

乐山移动用户付费方式优化建议 数据标记问题： 目前乐山移动用户付费信息中，仅标记了“现金支票”和“预付费用户”两种方式。建议增加对“信用卡托收”、“各银行代收”等付费方式的标记，以便更全面地了解用户付费行为。 VIP用户识别问题： 根据全球通品牌整合计划，市州地区用户ARPU值在300元以上即可享有贵宾卡（VIP用户）。但从系统数据来看，VIP用户的标记存在错误，需要进行修正，以确保用户权益和服务质量。

光伏双电池DC-DC升压电路基于MPPT算法，经boost升压后并入电网。

将输入电压7V转换为输出电压80V的直流到直流转换过程在Matlab中进行开发。