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内部的数据中心级NEXUS系列交换机的设备特性及配置特性讲解 ，很好的笔记。

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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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学习语音增强的同学们，这文件包含中英文加代码。非常适合学习。

该程序很规范的应用核回归 Kernel regression 理论 以及应用了自适应高斯函数做核，达到图像处理的去噪，去模糊，超分等处理，本人项目用应用到的，感觉其他人也会用，因此分享，这是Takeda在07年发表的文章《Kernel Regression for Image Processing and Reconstruction》（IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 16, NO. 2, FEBRUARY 2007）中提供的代码，对于学习核回归理论的朋友很有帮助！