竞争情报

企业竞争和发展中，财务竞争情报至关重要，企业应重视竞争对手财务情报的收集与利用。在信息技术广泛应用的今天，企业可通过网络、数据库和数据挖掘技术获取财务情报，建立自己的竞争情报体系。这些技术不仅帮助企业积极获取和分析竞争对手的财务数据，还为战略决策提供了宝贵信息，助力企业在竞争中占据主动地位和获得竞争优势。

《开源情报方法与工具》专注于深入理解如何利用开源情报（OSINT）技术、方法和工具，从公开可获取的在线来源获取信息，支持情报分析。这些获取的数据可以用于不同的场景，如金融、犯罪和恐怖主义调查，以及更常规的任务，如分析商业竞争对手、进行背景调查和获取个人及其他实体的情报。本书还将提升您从表层网、深层网和暗网在线获取信息的技能。许多估计显示，情报服务获取的有用信息中，90%来自公开来源（即OSINT来源）。社交媒体网站因其集中了大量有用信息而成为调查的良好资源。例如，您可以从一个地方获取大量个人信息。

Matlab 的布线竞赛项目，还挺有意思的，涉及 GUI、并行计算、优化算法一整套流程，玩法多样，练手也不错。wiringGUI.m 是前端操作的主界面，按钮滑块一应俱全，配置布线方便；solver.m 是参赛选手的主力代码，可以试着加点算法优化，比如用动态规划或者遗传算法提升得分。runcontest.m 就像比赛的调度器，把各种流程都串起来了，读数据、算结果、评估性能一步到位。visualize.m 也别忽视，能把结果图形化展示出来，调试的时候一眼就能看出哪里出问题。测试套件用的是.mat格式，结构清晰，适合反复调试，蛮实用的。

参与者可以通过制作个性化身份卡成为“神秘人”，或者作为“解密人”根据线索揭示神秘人身份。成功解密后，“解密人”将获得神秘人的联系方式。

执行M文件，这是Kohnen竞争学习神经网络的学习算法。

临床预测模型里的竞争风险模型，是那种看着有点吓人但其实上手挺快的工具。练习数据也好了，直接可以动手试试。你要做生存、风险建模啥的，这模型就蛮合适。尤其那种存在多个“结局”的情况，比如病人会因为不同原因住院，搞清楚谁的影响大，靠它就挺稳。 数据过程中，经常不是只看一个结果，比如一个病人肿瘤复发也死于其他原因，这时候竞争风险模型就派上用场了。它比传统 Cox 模型更细致，能帮你判断不同风险事件的影响力。用起来不复杂，关键是搞清楚哪个事件算“终点”。 如果你想再深入一点，推荐几个关联内容：像R 语言的可视化优化，这篇讲得比较通俗，还有NRI 评估方法，可以帮你判断模型预测效果是不是真有提升。类似项目

确定系统运行缓慢的原因：从v$session_wait视图中选择等待事件不是'client message'且不包含'%NET%'的会话，等待时间为0且会话ID大于5。

针对当前主流数据库审计系统存在的审计信息冗余、不灵活的审计配置方式以及数据统计分析能力不足等问题，我们提出了一种创新的数据库安全审计系统。该系统可以有效约简审计信息，支持灵活的审计配置，并能够有效检测潜在的数据库攻击，为数据库安全防护提供实用的解决方案。

生态类实验的 R 资源里，ecology_plant_competition_analysis这个还挺实用的。是 BIOL Ecology 2300 的项目数据，用来植物之间的竞争关系——比如小麦和萝卜种得多密、生长怎么样，挺贴近农业实际的。 数据清洗用的是tidyverse，脚本能直接跑在R Studio 3.4.4上。图像文件也都用PNG/JPG格式保存，打开方便。实验设计也比较清晰，比如怎么分组、怎么模拟种内和种间竞争，逻辑挺顺的。 可视化方面也有图，像是比较不同密度下的小麦生物量，用ggplot2就能轻松画出来。对搞生态建模或农业系统研究的你来说，能帮你快速上手流程，省不少事。 建议你

这是与通过垫料生产产生的竞争干扰理论相关的人口增长模型Matlab代码存储库。提供的代码包括：1. 用于连续时间模型及其变体分析、模拟和结果展示的工具；2. 用于离散时间年度-多年生模型及其变体分析、模拟和结果展示的代码；3. 用于准确重现图形的颜色映射。