基于光滑粒子流体动力学（SPH）的流体模拟方法—杯中水的模拟

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深度学习(Deep Learning )是近年来提出的一种利用具有多个隐层的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)完成学习任务的机器学习方法。其实质是,通过构建具有多个隐层的神经网络模型并使用大量的训练数据来学习得到更有用的特征,进而提升模型预测或分类的准确性。与以往的浅层神经网络的不同之处在于,深度学习主要强调了神经网络的深度(通常有大于1层的隐层),还突出了特征学习的重要性,从大数据中学习特征,这些特性可以刻画数据丰富的内在信息。

在树莓派上运行client.py，在云服务器上运行server.py，服务器监听链接请求，每来一个链接自动新开线程处理链接，server.py中包含数据库操作代码，客户端链接和断开都会插入数据，可通过查询数据库的方式将客户端链接情况显示在web上

【实例简介】灰狼算法（GWO）和粒子群算法（PSO）在Matlab上的算法实现，同时加入了UCI的基准函数进行性能比较，便于学习两个算法。

一个关于导弹，火箭的弹道程序，里面还有升力系数，阻力系数等气动参数。

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非常有名的统计学经典书籍，这本书读起来是比较轻松的，因为不需要太多的概率论基础，也没有很复杂的推导或公式。本书采用概率论的频率理论来讨论统计学，重视统计思想及引导如何应用统计学解决实际问题。书中所采用的例子和习题采用的数据绝大多数都是实际的数据（与国内教材的造的数据与例子形成鲜明对比，有点遗憾的数据几乎都是美国的）。除每章的复习题外，所有的习题都有答案。约95%的习题是简单的，做它们可以很好地复习教材内容；但另外5%的习题却只是貌似简单而已，思考它们将使我们受益。第四部分概率有概率论基础的人可以快速略过。

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