03 2015 档案
摘要：
在.NET平台，操作Excel文件是一个非常常用的需求，目前比较常规的方法有以下几种：1.Com组件的方式：这个方式非常累人，微软的东西总是这么的复杂，使用起来可能非常不便，需要安装Excel，对于服务器，有时候还需要为配置IIS权限。折腾人，看到很多人在群里面使用这个东西，出现各种抓狂的错误；
2.开源NPOI组件：这个方式应该是很多人都在使用的，这个开源的组件相比第一种，虽然稍微简单了点(2003支持比较好，新版本也支持Xlsx)，但还是非常好用的；最近在浏览NPOI的开源网站的时候，突然发现Spire居然是NPOI的赞助商。。赞一个吧，互相帮助，服务大众，不像国内的什么 百毒，企鹅，一天到晚打架，互抨，还要封杀，真是可怜啊。
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在.NET平台，操作Excel文件是一个非常常用的需求，目前比较常规的方法有以下几种：1.Com组件的方式：这个方式非常累人，微软的东西总是这么的复杂，使用起来可能非常不便，需要安装Excel，对于服务器，有时候还需要为配置IIS权限。折腾人，看到很多人在群里面使用这个东西，出现各种抓狂的错误；
2.开源NPOI组件：这个方式应该是很多人都在使用的，这个开源的组件相比第一种，虽然稍微简单了点(2003支持比较好，新版本也支持Xlsx)，但还是非常好用的；最近在浏览NPOI的开源网站的时候，突然发现Spire居然是NPOI的赞助商。。赞一个吧，互相帮助，服务大众，不像国内的什么 百毒，企鹅，一天到晚打架，互抨，还要封杀，真是可怜啊。
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摘要：
Matlab还是一如既往的每年2个版本的发布速度。2015年3月R2015a (版本 8.5) 正式发行。在新版本中，带有四个新的工具箱以及79个产品进行的更新。MATLAB 2015a 中的许多新功能都是在 R2014b 的功能基础上升级而来的，其中包括大数据增强功能、新的硬件支持，以及多种自定义工具箱的集成文档。请浏览下方功能，了解方功能，了解更多详细信息。
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Matlab还是一如既往的每年2个版本的发布速度。2015年3月R2015a (版本 8.5) 正式发行。在新版本中，带有四个新的工具箱以及79个产品进行的更新。MATLAB 2015a 中的许多新功能都是在 R2014b 的功能基础上升级而来的，其中包括大数据增强功能、新的硬件支持，以及多种自定义工具箱的集成文档。请浏览下方功能，了解方功能，了解更多详细信息。
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摘要：
这篇文章使用的代码也是来自于博客园的marvin，非常感谢。实现的效果也非常简单，就是让“推荐和反对”按钮随着屏幕的滚动固定起来，博客园默认的按钮是在文章最下方的。以前看到很多网友都这样做，的确方便很多，可以在看的过程中，随时去点击推荐按钮，而不是去找按钮。使用方法很简单，在博客园后台的“设置”-“页面定制CSS代码”中添加下面的代码：
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这篇文章使用的代码也是来自于博客园的marvin，非常感谢。实现的效果也非常简单，就是让“推荐和反对”按钮随着屏幕的滚动固定起来，博客园默认的按钮是在文章最下方的。以前看到很多网友都这样做，的确方便很多，可以在看的过程中，随时去点击推荐按钮，而不是去找按钮。使用方法很简单，在博客园后台的“设置”-“页面定制CSS代码”中添加下面的代码：
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摘要：
真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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摘要：在写前面几篇文章的过程中，也发现了博客园有很多朋友自定义了模版，修改了样式，效果真的是令人赞叹，可惜没有技术，在这里也只能拜膜下，然后分享给大家：
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在写前面几篇文章的过程中，也发现了博客园有很多朋友自定义了模版，修改了样式，效果真的是令人赞叹，可惜没有技术，在这里也只能拜膜下，然后分享给大家：
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摘要：这篇文章使用的代码来自于博客园的marvin，非常感谢。在他的文章：如何给你的为知笔记添加一个漂亮的导航目录中，介绍了给文章自动添加目录的过程，我当时就非常兴奋，一直想要个类似的插件，就是不会写。所以当天就咨询了marvin，在他的提示下，我把他博客的CSS和js文件扒下来了，经过一番改进，成为了我博客目前使用的，所以分享出来。有了目录，的确是方便很多，可以快速的跳到指定的段落。
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这篇文章使用的代码来自于博客园的marvin，非常感谢。在他的文章：如何给你的为知笔记添加一个漂亮的导航目录中，介绍了给文章自动添加目录的过程，我当时就非常兴奋，一直想要个类似的插件，就是不会写。所以当天就咨询了marvin，在他的提示下，我把他博客的CSS和js文件扒下来了，经过一番改进，成为了我博客目前使用的，所以分享出来。有了目录，的确是方便很多，可以快速的跳到指定的段落。
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摘要：在前几篇博客中介绍了有关“分享按钮“和“文章推荐”按钮的博客插件，今天要给大家分享和推荐的插件是”社会化评论系统“。同样可以为你的博客带来一些新鲜元素。其好处个人认为有几个【在这里完全没有说博客园评论系统不好的意思，博客自带的评论功能上是足够了】。进入主题之前，先感谢博客园团队，sevennight，marvin，博皮小组以及@Newlife群-长沙老猪，以及其他博客园关于样式设计制作文章的作者，没有一一列出，也记不清了。本文是在很多文章和现有博客模版的基础上，自己磕磕碰碰，总结下来的。
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在前几篇博客中介绍了有关“分享按钮“和“文章推荐”按钮的博客插件，今天要给大家分享和推荐的插件是”社会化评论系统“。同样可以为你的博客带来一些新鲜元素。其好处个人认为有几个【在这里完全没有说博客园评论系统不好的意思，博客自带的评论功能上是足够了】。进入主题之前，先感谢博客园团队，sevennight，marvin，博皮小组以及@Newlife群-长沙老猪，以及其他博客园关于样式设计制作文章的作者，没有一一列出，也记不清了。本文是在很多文章和现有博客模版的基础上，自己磕磕碰碰，总结下来的。
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摘要： 所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法主要分为两种。特别是近几年来，互联网信息，网络购物等开始发展，为了把用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，就出现了很多场景的推荐系统，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中，从而实现信息提供商与用户的双赢。推荐算法的用途很广，购物，新闻，社会化网络等各个地方都有这样的例子。我也是在查找社会化分享按钮的过程中，才无意发现了这个“内容推荐插件”，也发现很多网友在使用。今天就介绍几个这样的插件以及添加到自己的博客园中的例子。
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所谓推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。推荐算法主要分为两种。特别是近几年来，互联网信息，网络购物等开始发展，为了把用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，就出现了很多场景的推荐系统，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中，从而实现信息提供商与用户的双赢。推荐算法的用途很广，购物，新闻，社会化网络等各个地方都有这样的例子。我也是在查找社会化分享按钮的过程中，才无意发现了这个“内容推荐插件”，也发现很多网友在使用。今天就介绍几个这样的插件以及添加到自己的博客园中的例子。
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摘要：在前2篇博客“博客美化(1)基本后台设置与样式设置”与"博客美化(2)自定义博客样式细节"中详细介绍了博客样式设置的相关问题，当然可能是自己角度的问题，不是所有人都能完全搞明白，我个人的建议是，自己一边改，一边测试，只要花时间，肯定没问题，想我这种js,css小白都可以慢慢修改一点，大家也都没问题的，只是看想不想去折腾了。还是那句话，人生在于折腾。这一篇文章来一个实际的案例，也算是前2篇文章的一个补充，为自己的博客添加一个“分享按钮”。很多人可能也见到过类似的按钮，博客园的很多大神都在使用。效果就是您看这篇文章当前页面，最右边的那个按钮。如下图所示：
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在前2篇博客“博客美化(1)基本后台设置与样式设置”与"博客美化(2)自定义博客样式细节"中详细介绍了博客样式设置的相关问题，当然可能是自己角度的问题，不是所有人都能完全搞明白，我个人的建议是，自己一边改，一边测试，只要花时间，肯定没问题，想我这种js,css小白都可以慢慢修改一点，大家也都没问题的，只是看想不想去折腾了。还是那句话，人生在于折腾。这一篇文章来一个实际的案例，也算是前2篇文章的一个补充，为自己的博客添加一个“分享按钮”。很多人可能也见到过类似的按钮，博客园的很多大神都在使用。效果就是您看这篇文章当前页面，最右边的那个按钮。如下图所示：
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摘要：1.【分享】博客美化(1)基本后台设置与样式设置;2.【分享】博客美化(2)自定义博客样式细节;3.【分享】博客美化(3)为博客添加一个漂亮的分享按钮;4.【分享】博客美化(4)为博客添加一个智能的文章推荐插件;5.【分享】博客美化(5)为博客添加一个强大的评论系统;6.【分享】博客美化(6)为你的博文自动添加目录;7.【分享】博客美化(7)推荐几个优秀的自定义博客;8.【分享】博客美化(8)让你的博客“推荐按钮”动起来
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1.【分享】博客美化(1)基本后台设置与样式设置;2.【分享】博客美化(2)自定义博客样式细节;3.【分享】博客美化(3)为博客添加一个漂亮的分享按钮;4.【分享】博客美化(4)为博客添加一个智能的文章推荐插件;5.【分享】博客美化(5)为博客添加一个强大的评论系统;6.【分享】博客美化(6)为你的博文自动添加目录;7.【分享】博客美化(7)推荐几个优秀的自定义博客;8.【分享】博客美化(8)让你的博客“推荐按钮”动起来
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摘要：这一篇将根据我的博客目前使用的SimpleMemory模版和自己的理解来分析下，CSS文件的一些内容。如果不当，还请大家指正，因为我本身也不是很懂CSS，加上博客园这个CSS文件还挺大，内容挺多，搞错了，还请大家理解。我自己都是改好后，上传到博客，看效果，不满意再改。进入主题之前，先感谢博客园团队，sevennight，marvin，博皮小组以及@Newlife群-长沙老猪，以及其他博客园关于样式设计制作文章的作者，没有一一列出，也记不清了。本文是在很多文章和现有博客模版的基础上，自己磕磕碰碰，总结下来的。
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这一篇将根据我的博客目前使用的SimpleMemory模版和自己的理解来分析下，CSS文件的一些内容。如果不当，还请大家指正，因为我本身也不是很懂CSS，加上博客园这个CSS文件还挺大，内容挺多，搞错了，还请大家理解。我自己都是改好后，上传到博客，看效果，不满意再改。进入主题之前，先感谢博客园团队，sevennight，marvin，博皮小组以及@Newlife群-长沙老猪，以及其他博客园关于样式设计制作文章的作者，没有一一列出，也记不清了。本文是在很多文章和现有博客模版的基础上，自己磕磕碰碰，总结下来的。
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摘要：上周，博客园官方团队又发布了一款新的皮肤：SimpleMemory ，作者是sevennight。这款皮肤个人感觉非常高大上，而且一扫本人心中的疑惑，以前很多不能实现或者想要实现的，都满足了，所以果断将自己的博客模版切换到了SimpleMemory模版(也就是你当前看到的博客页面)，但同时也碰到了很多问题，所以一起记录下载，并搜集了相关资料，一起分享给大家，同时也是自己折腾的一个总结，以后忘记了也可以翻出来学习学习。
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上周，博客园官方团队又发布了一款新的皮肤：SimpleMemory ，作者是sevennight。这款皮肤个人感觉非常高大上，而且一扫本人心中的疑惑，以前很多不能实现或者想要实现的，都满足了，所以果断将自己的博客模版切换到了SimpleMemory模版(也就是你当前看到的博客页面)，但同时也碰到了很多问题，所以一起记录下载，并搜集了相关资料，一起分享给大家，同时也是自己折腾的一个总结，以后忘记了也可以翻出来学习学习。
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摘要：今天要介绍的是Math.NET中扩展的其他随机数生成算法。真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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今天要介绍的是Math.NET中扩展的其他随机数生成算法。真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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摘要：真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
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摘要：数据集的基本统计计算是应用数学，以及统计应用中最常用的功能。如计算数据集的均值，方差，标准差，最大值，最小值，熵等等。Math.NET中的MathNet.Numerics.Statistics命名空间就包括了大量的这些统计计算的函数。今天就为大家介绍的是使用Math.NET计算相关系数的类：Correlation。相关系数，或称线性相关系数、皮氏积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient, PPCC)等，是衡量两个随机变量之间线性相关程度的指标。它由卡尔·皮尔森(Karl Pearson)在1880年代提出[1]，现已广泛地应用于科学的各个领域。 相关系数计算公式中，取值范围为[-1,1]，r0表示正相关，r0表示负相关，|r|表示了变量之间相关程度的高低。特殊地，r=1称为完全正相关，r=-1称为完全负相关，r=0称为不相
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数据集的基本统计计算是应用数学，以及统计应用中最常用的功能。如计算数据集的均值，方差，标准差，最大值，最小值，熵等等。Math.NET中的MathNet.Numerics.Statistics命名空间就包括了大量的这些统计计算的函数。今天就为大家介绍的是使用Math.NET计算相关系数的类：Correlation。相关系数，或称线性相关系数、皮氏积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient, PPCC)等，是衡量两个随机变量之间线性相关程度的指标。它由卡尔·皮尔森(Karl Pearson)在1880年代提出[1]，现已广泛地应用于科学的各个领域。 相关系数计算公式中，取值范围为[-1,1]，r0表示正相关，r0表示负相关，|r|表示了变量之间相关程度的高低。特殊地，r=1称为完全正相关，r=-1称为完全负相关，r=0称为不相
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摘要：智彩足球技术研究团队成员介绍，关于组建“智彩足球技术研究团队”的说明，为什么选择玩足球彩票以及玩彩票的心态？【原创】C#玩高频数字彩快3的一点体会，彩票数据预测算法(一)：离散型马尔可夫链模型实现【附C#代码】
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摘要：本博客所有文章分类的总目录链接：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html1.日常工具与其它文章目录1.【反传销】春节一个短暂误入传销和脱身的真实故事以及对技术的思考(一)简单的开始与症状2.【反传销】春节一个短暂误入传销和脱身的真实故事以及对技术的思...
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摘要：Matlab开发以及C#与Matlab混合编程文章目录
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摘要：19..NET平台机器学习资源汇总，有你想要的么？ 18.这些.NET开源项目你知道吗？让.NET开源来得更加猛烈些吧!（第二辑） 17..NET平台开源项目速览(3)小巧轻量级NoSQL文件数据库LiteDB 16..NET平台开源项目速览(2)Compare .NET Objects对象比较组件 15..NET平台开源项目速览(1)SharpConfig配置文件读写组件 14.这些.NET开源项目你知道吗？让.NET开源来得更加猛烈些吧 13.【原创】彩票预测算法：离散型马尔可夫链模型 12.【资源】108个大数据文档PDF开放下载-整理后打包下载
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摘要：数据挖掘与机器学习相关算法文章目录
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摘要：
开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录.
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开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录.
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摘要：本博客所有文章分类的总目录链接：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html1.微软Infer.NET机器学习组件目录1.Infer.NET连载(一)介绍2.Infer.NET连载(二)贝叶斯分类器例子后续继续更新中。。如文章链接打开有误，请关注博客，因...
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摘要：
前几天，在博客园发表的“【反传销】春节一个短暂误入传销和脱身的真实故事以及对技术的思考”的系列文章引起了很大的反响。同时通过抛砖引玉的作用，发现了传销及其影响比我个人想象的要大得多。评论中有很多人或者身边人（亲戚朋友），甚至Coder都经历过传销。同时也有很多热心的朋友，提出了很多方法和意见。可以预计的是，今后还有更多人，也许是现在正在看文章的你或者你最亲的人，会陷入传销(不是他们想去，有时候是骗去)，所以在这里最后做一个总结，如何通过技术手段或者一些可以采取的措施来保护你自己或者家人朋友。同时也还原网友补充。
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前几天，在博客园发表的“【反传销】春节一个短暂误入传销和脱身的真实故事以及对技术的思考”的系列文章引起了很大的反响。同时通过抛砖引玉的作用，发现了传销及其影响比我个人想象的要大得多。评论中有很多人或者身边人（亲戚朋友），甚至Coder都经历过传销。同时也有很多热心的朋友，提出了很多方法和意见。可以预计的是，今后还有更多人，也许是现在正在看文章的你或者你最亲的人，会陷入传销(不是他们想去，有时候是骗去)，所以在这里最后做一个总结，如何通过技术手段或者一些可以采取的措施来保护你自己或者家人朋友。同时也还原网友补充。
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摘要：
数据集的基本统计计算是应用数学，以及统计应用中最常用的功能。如计算数据集的均值，方差，标准差，最大值，最小值，熵等等。Math.NET中的MathNet.Numerics.Statistics命名空间就包括了大量的这些统计计算的函数。今天就为大家介绍这方面的内容。这样就可以使用C#进行数据集合的相关统计计算，以前在matlab中一个函数可以解决的问题，在C#里面也可以一个函数解决。所以Math.NET很大程度上替代了Matlab的基础数据计算功能，当然是不能和Matlab媲美的。
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数据集的基本统计计算是应用数学，以及统计应用中最常用的功能。如计算数据集的均值，方差，标准差，最大值，最小值，熵等等。Math.NET中的MathNet.Numerics.Statistics命名空间就包括了大量的这些统计计算的函数。今天就为大家介绍这方面的内容。这样就可以使用C#进行数据集合的相关统计计算，以前在matlab中一个函数可以解决的问题，在C#里面也可以一个函数解决。所以Math.NET很大程度上替代了Matlab的基础数据计算功能，当然是不能和Matlab媲美的。
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摘要：数论就是指研究整数性质的一门理论。数论=算术。不过通常算术指数的计算，数论指数的理论。整数的基本元素是素数，所以数论的本质是对素数性质的研究。它是与平面几何同样历史悠久的学科。它大致包括代数数论、解析数论、计算数论等等。Math.NET也包括了很多数论相关的函数，这些函数都是静态的，可以直接调用，如判断是否奇数，判断幂，平方数，最大公约数等等。同时部分函数已经作为扩展方法，可以直接在对象中使用。
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数论就是指研究整数性质的一门理论。数论=算术。不过通常算术指数的计算，数论指数的理论。整数的基本元素是素数，所以数论的本质是对素数性质的研究。它是与平面几何同样历史悠久的学科。它大致包括代数数论、解析数论、计算数论等等。Math.NET也包括了很多数论相关的函数，这些函数都是静态的，可以直接调用，如判断是否奇数，判断幂，平方数，最大公约数等等。同时部分函数已经作为扩展方法，可以直接在对象中使用。
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摘要：在数值计算的需求中，数值积分也是比较常见的一个。我们也知道像Matlab，Mathematics等软件的积分求解功能非常高大上，不仅能求解定积分，还能求解不定积分，甚至多重积分等等。而Math.NET这个组件没有如此高级的功能，目前也只提供了比较件的闭区间上的定积分求解功能。今天就一起来看看，因为不定积分涉及到符号计算，因此其背后的原理和实现要复杂得多。就连Matlab这种软件暂时也不支持混编编程求解符号计算相关的功能。
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在数值计算的需求中，数值积分也是比较常见的一个。我们也知道像Matlab，Mathematics等软件的积分求解功能非常高大上，不仅能求解定积分，还能求解不定积分，甚至多重积分等等。而Math.NET这个组件没有如此高级的功能，目前也只提供了比较件的闭区间上的定积分求解功能。今天就一起来看看，因为不定积分涉及到符号计算，因此其背后的原理和实现要复杂得多。就连Matlab这种软件暂时也不支持混编编程求解符号计算相关的功能。
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摘要：这是一段真实的，沉甸甸的经历，就发生在今年春节前后。希望看到这篇文章的每一个人 仔细读完，理解，并转发给身边的人，让你的家人出门之前一定要注意。同时也可以给已经有陷入传销的家人，你们可以做的一些事情。作为一个喜欢技术的，看完之后也思考了一些问题，如果能在法律允许的范围内，通过手机等设备，保护自身安全，希望大家一起交流。
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摘要：这是一段真实的，沉甸甸的经历，就发生在今年春节前后。希望看到这篇文章的每一个人 仔细读完，理解，并转发给身边的人，让你的家人出门之前一定要注意。同时也可以给已经有陷入传销的家人，你们可以做的一些事情。作为一个喜欢技术的，看完之后也思考了一些问题，如果能在法律允许的范围内，通过手机等设备，保护自身安全，希望大家一起交流。
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摘要：这是一段真实的，沉甸甸的经历，就发生在今年春节前后。希望看到这篇文章的每一个人 仔细读完，理解，并转发给身边的人，让你的家人出门之前一定要注意。同时也可以给已经有陷入传销的家人，你们可以做的一些事情。作为一个喜欢技术的，看完之后也思考了一些问题，如果能在法律允许的范围内，通过手机等设备，保护自身安全，希望大家一起交流。
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这是一段真实的，沉甸甸的经历，就发生在今年春节前后。希望看到这篇文章的每一个人 仔细读完，理解，并转发给身边的人，让你的家人出门之前一定要注意。同时也可以给已经有陷入传销的家人，你们可以做的一些事情。作为一个喜欢技术的，看完之后也思考了一些问题，如果能在法律允许的范围内，通过手机等设备，保护自身安全，希望大家一起交流。
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摘要：在前几篇关于Math.NET的博客中(见上面链接)，主要是介绍了Math.NET中主要的数值功能，并进行了简单的矩阵向量计算例子，接着使用Math.NET的矩阵等对象，对3种常用的矩阵数据交换格式的读写。一方面可以了解Math.NET的使用，另一方面以后也可以直接读取和保存数据为这两种格式，并在第六篇中介绍了直接求解线性方程组的方法，下面介绍一个Math.NET中非常有用的类：Constants，其中封装了大量的数学及物理常数，可以直接拿来使用。
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在前几篇关于Math.NET的博客中(见上面链接)，主要是介绍了Math.NET中主要的数值功能，并进行了简单的矩阵向量计算例子，接着使用Math.NET的矩阵等对象，对3种常用的矩阵数据交换格式的读写。一方面可以了解Math.NET的使用，另一方面以后也可以直接读取和保存数据为这两种格式，并在第六篇中介绍了直接求解线性方程组的方法，下面介绍一个Math.NET中非常有用的类：Constants，其中封装了大量的数学及物理常数，可以直接拿来使用。
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