T. W. Anderson

Tsedale T. Shiferaw 贝尔维尤，华盛顿州 | 425-829-9405 | 工作经验概述 拥有超过十年IT行业经验，涉足SQL开发、网络管理和数据分析等多个职位。具备丰富的SQL脚本编写、SSRS/Power BI/Excel报表开发以及ETL软件包构建经验。 技能特长 熟练编写T-SQL脚本、存储过程、触发器、视图、表、索引、约束和用户自定义函数。 利用SSRS、Excel和Power BI设计开发各类业务报表。 使用SSIS数据工具从不同来源采集数据进行ETL开发。 运用Erwin和MS-Visio进行逻辑和概念关系数据库设计。 个人优势 自学能力强，积极主动，追求进步。 优秀的解决问题和沟通能力。 能够按时完成任务，适应快节奏工作环境。 具备团队合作精神。 技术栈 商业智能工具: SQL Server 2012/2013/2015 数据工具: SQL Server Management Studio 开发环境: Visual Studio 2015 数据仓库工具: MS SQL Server

许多使用fastslam2(n,lm,wp)的开发者们会面对三种主要错误类型：1. 基于地标的地标误差；2. 基于时间步的地标误差；3. 机器人位置误差。这些问题在matlab开发中尤为突出，需要仔细审查和修正。2018年1月8日，Raja Joko Musridho撰写的文章，探讨了这些错误如何影响算法的精确性，特别是在计算学科中的应用。

Rodney Anderson 2018提供了一本名为《初学者指南：算法分析简介》的书籍，帮助读者理解和掌握算法分析的基础知识。

介绍了MATLAB中实现的Anderson加速算法（AA），该算法在迭代法优化中的应用，以及如何通过Python接口进行使用和测试。Anderson加速算法通过引入记忆项显著加速收敛速度，特别适用于高维问题。详细的安装和调用方法也在文中进行了说明。

在我们的ADO教程中，您将学到有关ADO的知识，以及如何利用ADO从您的网站访问数据库。

W3C为解决Web应用中不同平台、技术和开发者带来的不兼容问题，保障Web信息的顺利和完整流通，万维网联盟制定了一系列标准并督促Web应用开发者和内容提供者遵循这些标准。标准的内容包括使用语言的规范，开发中使用的导则和解释引擎的行为等等。W3C也制定了包括XML和CSS等的众多影响深远的标准规范。然而，W3C制定的web标准并非强制性，而是推荐性的。因此，一些网站仍未能全面实现这些标准，特别是使用早期所见即所得网页编辑软件设计的网站通常包含大量非标准代码。

SQL是一种用于管理和处理各种数据库系统数据的标准计算机语言。本教程将教您如何利用SQL进行数据操作，涵盖Oracle、Sybase、SQL Server、DB2、Access等主流数据库系统。

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。

清洗类- 数据类型检查- 外键约束- 主键约束- 缺值处理- 空值域约束- 去重 转换类- Casewhent- 计数区间化- 字段类型转换- 数值区间化- 归一化- 属性交换- 关联规则数据生成- PCA 主成分分析 集成类- Delete 组件- Join 组件- Sort 组件- Where 组件 计算类- 计算生成列- Groupby 组件- 统计 抽样类- 分层抽样- 采样 集合类- 集合差- 集合交并 更新类- Update 组件- Insertupdate 组件 其他类- 数据集分割

Pegasos 算法通过迭代优化目标函数来计算权重向量 W。在每次迭代中，算法会根据选择的样本数据和当前的权重向量计算损失函数的梯度，并根据梯度更新权重向量。 具体来说，Pegasos 算法的权重向量更新规则如下： 初始化: 将权重向量 W 初始化为零向量或随机向量。 迭代更新: 对于每次迭代 t，执行以下步骤： 从训练数据集中随机选择一个样本 (x, y)。 计算预测值：ŷ = sign(Wᵀ * x)。 如果预测错误 (ŷ ≠ y)，则更新权重向量：W = (1 - λ/t) * W + (η * y * x)。 λ 是正则化参数，用于控制模型的复杂度。 η 是学习率，用于控制每次更新的步长。 如果预测正确 (ŷ = y)，则更新权重向量：W = (1 - λ/t) * W。 重复步骤 2 直到达到预设的迭代次数或损失函数收敛。 最终得到的权重向量 W 即为 Pegasos 算法学习到的模型参数。