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数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）

学习自：b站 清风数学建模

适合数据量多的情况，本题中年份只有6年，较少。
灰色关联度是根据序列曲线几何形状的相似程度来判定其联系是否紧密。
美赛不建议使用，灰色关联分析为国内的比较常用。

1.画统计图（excel画图）

数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）_第1张图片

2.确定分析数列

数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）_第2张图片

3.对变量进行预处理（两个目的：去量纲，缩小变量范围简化计算）

数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）_第3张图片
数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）_第4张图片
均值：excel，平均值函数
$B 16 , 一 个 16,一个 16,一个就锁定一行或一列。

4.计算子序列中各指标与母序列的关联系数。

数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）_第5张图片
数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）_第6张图片
数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）_第7张图片C10-$B10,
两级最小差a = min(C19:E24)
两级最大差b = max(C19:E24)
数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）_第8张图片
计算关系系数。
然后最后计算灰色关联度。

5.定义灰色关联度

在这里插入图片描述
数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）_第9张图片

6.比较三个灰色关联度,得出结论

最大的数据，就是对国内生产总值影响最大的因素。
结论：
在这里插入图片描述

7.其他

数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）_第10张图片
综合评价问题：评价河流的质量
灰色关联分析用于综合评价模型
数学建模--灰色关联分析（系统分析、评价）_第11张图片

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    对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
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    ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd    使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。 顾应该如下操作：  
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      JSON库   在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
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  • Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
    　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 　　举比例如以下： 　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem                   Type &n
  • [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VOandroidsqlite反射Cursor
    在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。   使用时需要注意： 考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。 表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
  • 该学习笔记用到的Employee表 vipbooks oraclesql工作
        这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓
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