工程问题

问题的拆解思路挺清晰的，尤其是结合了 ANSYS Workbench 的工程案例来讲，比较接地气。你如果经常搞仿真建模或者结构，点进去看看还挺有收获的。 概率函数的使用场景得还蛮实用，配套的案例链接里还结合了ANSYS工具的参数设置。像你做复杂系统模拟的时候，可以参考下，思路比较容易迁移。 排队模型那一篇我印象挺深，讲了有限源模型怎么在仿真中落地。嗯，例子是偏实际项目的，有点工程味，不是光讲概念那种。 如果你对灾变预测方向感兴趣，第二篇文章的内容可以看看。建模过程和参数控制都有提到，还顺手说了下误差控制那块，算是比较细了。 建议你用Workbench的时候，先搞明白每个模型背后的假设，不面调参

在投资组合模型中，除了股票外，还有一种无风险投资方式，如购买国库券。国库券的年收益率为5％。如何在考虑股票问题时，有效地利用无风险投资方式？问题分析表明，无风险投资方式是有风险投资的特例。因此，即使在股票模型中，这种模型仍然适用，但无风险投资方式的收益是固定的，其方差为0。根据希望的回报率为15％，我们可以设计对应的LINGO模型。

大数据的理解 大数据的最大特点 Hadoop架构和组件及其关系 Hadoop中的HDFS及其架构和数据复制策略 MapReduce过程和工作原理

数据库工程师在Oracle MySQL数据库领域常遇到的面试问题如下：数据库设计原则、SQL查询优化、备份与恢复策略、性能调优方法等。

在物联网领域，大数据工程师面试时常会遇到一些常见问题，下面是这些问题的详细解答。

MatLab工程数学为初学者提供了适用于工程项目的实际应用方法。

这是专为工程专业学生和专业人员设计的教育软件工具箱，用于分析和设计静态系统和动态系统。该软件专注于解决《ENGINEERING STATICS & DYNAMICS, PRENTICE HALL, INC., L. SILVERBERG (TO APPEAR)》中的相关问题。

生成包含所有jar包的项目，并配置好MySQL数据库，可直接使用。

高级特征工程的进阶玩法讲得挺细，尤其是一些靠数据本身衍生出来的统计特征、最近邻特征和矩阵分解，思路上都比较实战。像用groupby搞出来的均值、中位数，还能按 KNN 找邻居做交互特征，这些操作在比赛和业务里都挺常用的。 文档里提到的自动特征生成这块，也挺有意思。虽然没点名用的是哪几个工具，但看意思应该涵盖了像Featuretools、Kats、TSFresh那类能自动撸特征的库，适合你想少写点代码但又不想漏掉特征的人。 矩阵分解也讲到了，主要就是把原始稀疏矩阵压缩成一堆稠密的“隐因子”，这类特征对推荐系统或者 CTR 模型挺有用。注意点是它是有损的，不能乱用。 整体阅读感受还不错，语言不绕，

PowerDesigner反向工程指南 本指南讲解如何使用PowerDesigner进行数据库反向工程，将现有数据库结构转换为PowerDesigner模型。 步骤： 打开PowerDesigner，创建一个新的数据模型。 选择“Database”-> “Reverse Engineer Database”。 在弹出的窗口中，选择要反向工程的数据库类型和连接信息。 点击“确定”按钮，PowerDesigner将连接到数据库并读取其结构。 反向工程完成后，您将在PowerDesigner中看到数据库的模型，包括表、列、关系等。 提示： 确保您拥有数据库的访问权限。 反向工程过程可能需要一些