ar_track_alvar

微博推荐数据集，用于 KDD Cup 2012 Track 1 比赛。

本代码采用Burg算法求解AR(p)模型参数，实现数据预测功能。

此文档是关于创建EBS的AR的贷项通知单，包括核销、过账、付款等流程。 核销：将贷项通知单中的金额与相关账单进行对账，确认可冲销的金额。 过账：将贷项通知单的金额过账至应收账款，确保财务记录正确。 付款：根据核销和过账后的数据，进行付款操作。

matlab 的 AR 模型参数谱估计，算是信号里一个挺基础但蛮有用的工具了。主要是用yule-walker方程配上levinson-durbin算法搞定参数估计，整个过程也不复杂，尤其用 Matlab 现成的函数，基本上几行代码就能跑起来。 AR 建模的套路挺适合做功率谱估计的，像你要某段时间序列的频率成分，用这个方法还挺方便的。yule-walker那套思路本身就比较稳，加上levinson递推，效率也不错，是你不想自己推矩阵的时候，直接调用aryule这些函数，能省不少事。 想再深入了解的话，可以看看这几个链接： AR 模型功率谱估计的 Burg 算法优化，也是常用方法，比 yul

介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型，并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。

黑白风格的 PDF 教程，配了个老版本的演示数据库，蛮适合新手练手的。MDX 的语法看起来有点像 SQL，但背后逻辑完全不一样，的是多维数据，像时间、地区、产品这些都叫维度，销售额、利润就是度量。结构更复杂，但一旦理清楚，查询和效率是真的高。Fast Track to MDX.pdf讲得比较直白，基本概念、核心语法、常见函数都带了例子。配套的 748080_AS2005_Waremart2005.zip 是个 SSAS OLAP 演示库，虽然老点，但练手够用了。可以直接跑几个查询，比如：每月销售额、按地区对比等，练完你就知道怎么回事了。里面用得多的像 SELECT、WITH MEMBER、FI

HZ_LOCATIONS表存储地址信息。HZ_PARTY_SITES表关联方（参见HZ_PARTIES）和位置（参见HZ_LOCATIONS），HZ_ORG_CONTACTS存储有关方或方站点联系人职位的信息。HZ_CUST_ACCOUNTS表存储与方建立的客户关系的信息。由于一个方可以有多个客户账户，此表可能为单个方包含多条记录。HZ_CUST_SITE_USES_ALL存储分配给客户账户站点的业务用途信息。HZ_CUST_ACCOUNT_ROLES存储与客户账户相关的方执行的角色或职能信息。例如，Jane Doe可能是ABC公司的法律联系人。HZ_PERSON_PROFILES表存储有关人

matlab角点检测matlab线粒体追踪该存储库包含用于分析秀丽隐杆线虫单细胞胚胎中线粒体流动的代码。具体包括四个脚本： mito_track.py ：使用OpenCV库进行角点检测和流量估计，生成包含所有跟踪点坐标的多个.csv文件。 coord_process.R ：估计膜的位置、方向及到跟踪点的膜的距离。 plot.R ：生成图S1A和S3E-H中相同的图所需代码。 Mito_membrane_distance.m ：计算图2G和S2F中使用的线粒体与膜之间超过360度的距离。依赖关系：Python = 3.7.2、open-cv = 4.1.2.30、numpy = 1.17.4、t

Oracle10g DBA 必备手册 - Oracle DBA 两日速成课程。本课程帮助学员在短短两天内掌握 Oracle10g DBA 的核心技能。课程内容包括但不限于：1. Oracle10g DBA 环境配置与安装2. 数据库备份与恢复操作3. 数据库性能调优4. 用户管理与权限控制5. 常见故障排查与解决方案通过本课程的学习，学员将能够独立完成 Oracle10g 数据库的安装、管理、优化以及故障处理，迅速提升 DBA 工作能力。

ground_track 函数根据给定的行星坐标（即行星的纬度和经度）绘制轨道的地面轨迹。其基本语法如下： ground_track(lat, lon) ground_track(lat, lon, color) ground_track(lat, lon, [], line_width) ground_track(lat, lon, color, line_width) ground_track(lat, lon, __, planet) ground_track(lat, lon) 函数绘制围绕地球的轨道的地面轨迹，并将其叠加在地球地图上，地图仅显示大陆轮廓。lat 和 lon 分别是