建模原理

瑞利信道建模Matlab程序的实现原理是关于接收信号功率谱符合经典谱形状的详细讨论，同时提供Simulink仿真文件和程序源码。

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。

创建数据库与模型：建立数据架构的基础。 创建表、表空间、序列：定义数据存储结构。 创建用户：管理数据库访问权限。 设置关系：建立表之间的关联。 生成数据库脚本：将模型转换为可执行代码。 连接数据库：与外部数据库建立通信。 反向工程：从现有数据库生成模型。 修改数据模型：调整数据结构。 更新数据库：将模型更改同步到数据库。 生成数据字典：记录数据库元数据。 生成测试数据：填充数据库以进行测试。 配置数据源：连接到不同类型的数据源。

回归分析探讨变量之间的关系，将因变量表示为自变量的函数。理想化模型（如抛物线公式）在一定条件下适用。然而，现实中存在不确定性（如干扰因素），导致单次实验结果无法精确预测。概率因果模式认为，当实验次数足够多时，平均结果具有确定性，即使单次结果是随机的。

Hive分布式实现原理。Hive是大数据平台上构建数据仓储的核心工具。

黑色封面的《常用建模方法与初等模型.zip》挺实用的，尤其是你要在 MATLAB 里整点建模的活儿。资料内容比较全，从系统建模、数据建模到控制系统、信号都讲得明明白白。Simulink 建模、机器学习回归、优化求解这些也都有，基本把 MATLAB 那一套用法带着走一遍。适合平时要搞点仿真或者控制策略设计的你，翻一翻会有不少灵感。

MapReduce 运行机制解析 示例： 假设输入数据包含两行文本： Hello World Bye World Hello Hadoop Goodbye Hadoop Map 阶段： Map 任务会逐行处理输入数据，生成键值对。 例如： Hello World Bye World -> < Hello> < World> < Bye> < World> Hello Hadoop Goodbye Hadoop -> < Hello> < Hadoop> < Goodbye> < Hadoop> Reduce 阶段： Reduce 任务会对相同键的键值对进行合并，统计每个单词

Postgresql简单原理 Postgresql是一种强大的开源关系型数据库管理系统，它具有以下特点： 可靠性：Postgresql具有极高的可靠性，即使在高并发环境下也能稳定运行。 扩展性：Postgresql支持水平扩展，可以轻松地将数据库扩展到多个服务器。 灵活性：Postgresql支持多种数据类型和索引类型，可以适应各种业务需求。 社区支持：Postgresql拥有庞大的社区，可以提供丰富的技术支持和学习资源。