李雅普诺夫指数图

耦合发电机系统的分岔图和李雅普诺夫指数图的新方法，通过修改系统方程来获取所需的微分方程分岔图和李雅普诺夫指数图，同时还包括相空间图。

CSDN举办的“大数据时代，如何建立适合自己的数据体系架构”分享沙龙已成功结束，我们为参会者提供讲师的PDF下载，供学习参考。

通过各种模型仿真不同类型的波，包括能量传播规律的长波、短波，以及规则和非规则波的复合效应。

雅可比迭代法的 MATLAB 函数，真的是解线性方程组时的一个小帮手。是你在稀疏矩阵或者对角占优的系统时，用它来搞定求解，效率还挺不错的。实现逻辑也蛮清晰，基本上把方程组分解，一轮轮迭代逼近解，思路简单但不失实用。 MATLAB 版本的实现也挺友好，传个A矩阵、b向量、初始猜测x0，再加上迭代次数和阈值，几行代码就跑起来了。响应也快，代码也简单，调试起来没啥压力。 哦对，函数里判断收敛的逻辑也是亮点之一，每轮都检查误差是不是小到可以停，蛮贴心的。不过要注意，如果你的矩阵不是对角占优的，它不收敛，这时候换成Gauss-Seidel也许更合适。 ，如果你手头有更大的线性系统，或者想加速收敛，用并行

SAS 的老用户早就听过李东风的这本《统计软件 SAS 教程》，但如果你还没翻过，真的挺值得花点时间瞧一眼的。书的风格是那种“教会你怎么干活”的类型，不绕弯子，直接上案例，实打实教你怎么用 SAS 来数据。 书的结构比较清晰，前面一章讲的是 SAS 系统怎么装、怎么用，属于入门那一挂。像数据步、过程步、SAS/INSIGHT这些概念，讲得还挺细，尤其是配的那些小例子，照着敲一敲，SAS 的基本用法也就差不多掌握了。 第二章就稍微进阶点，比如怎么控制循环、条件判断，还有宏变量这些比较实用的技巧，写多了 SAS 程序的朋友看这部分会有不少共鸣。而且每段知识点后面都有小练习，练着练着就熟了，挺实用的

深度学习的入门资料挺全的，尤其是李宏毅老师的教程，适合刚接触深度学习的小伙伴。这份资源包含了从基础到进阶的知识，涵盖了各种常用的深度学习算法、框架及其实现。得清晰易懂，边学边做也有成就感。讲到卷积神经网络（CNN）的部分，配合了不少实践案例，真的是理论与实战结合。PDF文件内容详细，还有不少相关学习资源链接，可以你拓展视野。如果你刚开始学习深度学习，试试看这份资源，绝对是个不错的选择。毕竟学习深度学习，理论与实践结合才是王道，试试里面的代码实现，效果不错哦。

涵盖了MLDN李新华课程的ORACLE相关知识及开发者使用技巧。

对雅奇MIS880企业版软件进行分析，探讨其功能、架构和应用场景。

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

利用Matlab的CData功能绘制彩色线条或卡特普洛特，这种方法适用于绘制曲面。