网络生存时间

g = BIRTH_DEATH(N)计算简单生死过程的存活时间。该过程始于单个个体，并且在任何时刻，种群中的个体以相同概率生出新个体或死亡。当种群为n时，以1/2的概率增至n+1，以1/2的概率减至n-1。生死事件之间的时间遵循指数分布。此算法最初为了分析Font-Clos等人在“阈值的危险”中发表的结果而编写。

SPSS11 的高级统计教程，内容还挺全的，主要围绕生存、回归和时间序列这三个常见但容易踩坑的板块讲得比较细。每一块配的都是 PDF 或 RAR 资源，手把手教你用 SPSS11 搞定各种复杂，像是Cox 回归、多元线性模型、ARIMA 预测这些，用得上的都涵盖到了。生存那部分挺有意思，适合做医疗、金融、生物数据的。你会学到像Kaplan-Meier、Cox 模型这些生存时间的关键技能，文档是《29 生存 c.pdf》，讲得不枯燥，实际场景举得也多。回归是最常用的工具之一，《16 线性模型 1c.pdf》和《21 回归 2c.pdf》里基本把主流方法都过了一遍，像是逐步回归、岭回归这类 SPS

SQL Server生存指南.pdf完整PDF下载

感知用户的数据传输老是打架，耗电还大？你得看看这篇节能优化方案了。感知无线云网络的能耗控制一直是个老大难问题，尤其是终端设备，稍微一忙就耗光电。这篇论文讲了个蛮实用的思路：用移动云计算来用户业务量，智能地调整数据传输时间。听起来是不是挺聪明？核心在于：先统计业务流量，再算出所谓的不可靠检测区域——说白了就是容易冲突的地方。呢，利用云的计算力算出一个传输时间窗口，在这个时间点发数据，别人不吵你，省电还靠谱。你用过类似自适应调度的就知道，这种方式像动态负载均衡，只是用在了传输层。再配合碰撞概率，系统可以自己调节时间点，比如业务量一大就自动延后发包，灵活得。仿真结果还不错——碰撞概率降低，传输可靠性

控制组生存指南 宋一凡 2014 ~ 2019年就读于控制组。在2019年6月28日前，将汇总在控制组学习的各类资料，希望前人栽树，后人乘凉。希望后续组内师弟师妹们对档进行持续补充。 学习Linux是本组学习和科研的基本工具，实验室服务器均为CentOS7系统，学习应以CentOS7为主，个人计算机可使用Ubuntu。推荐书籍：- 《快乐Linux命令行》：适合Linux入门学习- 《鸟哥Linux私房菜》：作为参考手册，推荐通读上册和下册。 学习笔记 这是我2013年学习时的笔记，基于CentOS6，学习时需注意与CentOS7的区别。 科大LUG协会 科大镜像：mirrors.ustc.

利用神经网络进行MG时间序列预测已被广泛探讨，介绍了使用Matlab代码的具体实现。

RFC-1305 [MIL92] 中指定的网络时间协议 (NTP) 第三版被广泛用于全球互联网中同步计算机时钟。它提供了全面的机制来访问国家时间和频率分发服务，组织时间同步子网，并调整每个参与子网对等体的本地时钟。在今天的大部分互联网环境中，NTP提供1-50毫秒的精度，具体取决于同步源和网络路径的特性。

MATLAB实现的小波神经网络时间序列预测代码提供下载。

DBAK-RBF: 基于动态重心平均核的RBF网络时间序列分类 该代码库提供了一种新的时间序列分类方法：动态重心平均核径向基函数网络 (DBAK-RBF)，相关论文已被 IEEE Access 收录。 核心内容 动态重心平均核 (DBAK): 基于改进的高斯动态时间规整 (AGDTW) 算法。 利用 k 均值聚类和基于 DTW 的平均算法 (DTW 重心平均，DBA) 确定核中心。 引入归一化项以增强训练过程的稳定性。 DBAK-RBF 网络: 集成 DBAK 作为核函数。 有效处理时移不变性、复杂动力学和不同时间数据长度带来的挑战。 代码结构 DBAKRBF/: 包含 DB

MATLAB 的生存工具里，ScopePlotSurvivation算是个挺实用的小帮手。专门用来从 Excel 导入的生存和审查数据，界面也做得比较友好。你只需要点几下就能把 Excel 里的数据拉进来，马上出图，响应也快。 交互式 GUI 界面做得还不错，适合不太喜欢写代码的朋友。你可以在图形界面里选文件、调参数，一键生成Kaplan-Meier 曲线，看着清楚，还能导出结果图表，报告里直接用也省事。 生存函数计算、Cox 回归、对数秩检验这些功能它基本都带了。数据这块也考虑到了，比如缺失值、异常值清洗，都有预设逻辑，不用你手动查半天。 还有一点比较贴心的是，结果图可以自定义样式，颜色、置