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《工程光学与Matlab》详细介绍了工程光学中常见问题的仿真方法，并附带了Matlab程序，欢迎交流讨论。

GraRep算法的Python实现是基于SciPy的，专注于学习加权图中顶点的低维向量表示。与传统方法不同的是，该算法整合了图的全局结构信息，通过技术进步来有效表达出现在图中的顶点。我们还详细分析了与DeepWalk和跳图模型等现有工作的关系，并展示了在语言网络、社交网络和引文网络上的实验结果，表明我们的方法在聚类、分类和可视化等任务中具有显著优势。此外，该算法的Python实现现已在存储库中提供。

提供93-2006年全国地市县的GDP数据，建立数据仓库后，可用于数据挖掘与分析，涉及属性较多，数据以Excel文件形式呈现。

文本挖掘是分析语义丰富文本以理解其内容和意义的过程，在数据挖掘中日益受到重视。定义了文本挖掘的基本框架，并深入探讨了预处理、文本摘要、文本分类、聚类、关联分析及可视化技术。详细总结了最新的研究进展，并展望了文本挖掘在知识发现和信息技术中的潜力。

单向哈希函数在数字签名和认证中扮演着关键角色，保证了数据的有效性和安全性。针对基于混沌映射的哈希算法存在的一些问题，提出了新的解决方案和算法。通过仿真实验和混乱与散布性质统计分析，验证了所提出算法的可靠性和有效性。

matlab分时代码

CODATA 2006 的物理常数类是个挺实用的小工具，尤其是你在用 MATLAB 搞科研或者工程建模的时候。它把普朗克常数、光速、阿伏伽德罗这些经典值全都打包好了，调用方便，查起来也快。你不用到处找表格，直接在类里getConstant('c')一下，光速就出来了，连不确定度都有。单位换算功能也挺贴心，比如你习惯用eV，它能直接转成J。CODATA2006 类的结构比较清爽，CODATA2006.m是主文件，基本功能都集中在这。初始化之后你可以自由查值、做换算，甚至还能写点脚本测试，比如计算某个公式用到的几个常数，精度也够用。还有一个亮点就是更新机制——虽然是 2006 版的，但它留了接口，

因果关系的因果图思路，配合工程实际，挺有意思的一个资料，适合做工程造价改革研究的朋友。作者通过实地调研+问卷，搞了个行业分类统计，用因果法找出关键影响因素。嗯，虽然是 2006 年的，但逻辑结构还蛮值得参考的，尤其适合现在做类似数据挖掘或因果建模的场景。统计方法的思路，和后面建议措施之间的联系也挺自然，适合需要写调研报告或者工程管理方案的你参考一下。你要是做 BIM 报价、清单计价之类的，可以看看它关联的资料，有些内容放到现在也还不过时。另外，这份资料还串了不少扩展资源，比如SOA在工程造价风险中的应用，还有因果推断相关的 Python 内容，适合从事信息化改革的朋友一并学习。对了，PDF 中

软件名称：2006年企业网站智能管理系统\r软件版本：正式版\r建议分类：电子商务平台\r软件网站：http://www.wygk.cn\r演示网站：http://www.wygk.cn/gsqy\r下载地址：http://www.wygk.cn/dow/gsqy.rar\r软件容量：7000 KB\r软件类型：免费软件\r应用平台：ASP+ACCESS\r联系方式：QQ：38306293，417586492\r界面预览：http://www.wygk.cn/dow/gsqy.jpg\r软件介绍：2006年企业网站智能管理系统是基于ASP+ACCESS技术开发的全自动化、全智能的在线网站管理系

因子的绩效评价方法，结构清晰、逻辑性强，适合做 KPI 考核或指标体系搭建的场景用。嗯，用统计工具来权重主观性问题，还是挺有意思的。你要是之前用过层次法（AHP），应该知道手工定权那块其实挺难搞，容易带偏结果。这套方法就聪明多了，直接用因子来分组，载荷值一算，权重就有了，自动的，客观还靠谱。 SPSS 的因子工具用得还挺顺手的，导入数据后点几下就能出结果。就算你不太熟统计，看着那个因子载荷矩阵也能明白每项指标跟主因子的关系。权重怎么算？其实就按载荷值走，权重越大影响越大，直观。比如员工考核里，工作效率在“执行能力”上的载荷是 0.8，那基本可以排头等舱了。 还有个小建议，因子出来的结果有时候名