1.1 随机过程是什么 1.2 为什么学习 1.3 学什么 1.4 如何应用

第一节 概述 1、该循环涉及的主要业务和账户 2、重要性与常见审计风险 3、具体审计目标 4、相关内部控制要点 第二节 相关账户的实质性测试 1、主营业务收入 2、应收账款与坏账准备 3、应收票据

本文梳理了国内外专家、学者对全渠道零售、全渠道整合、供应链管理等相关文献，通过分析安乐美公司的渠道现状，剖析了产生渠道不融合的具体原因，提出了全渠道融合策略及实施保障措施。主要包括：一是介绍了安乐美公司的概况。用PEST法分析了安乐美公司所处的外部宏观环境，并运用波特五力分析模型对安乐美公司所在的国内花草茶行业的基本竞争态势进行了分析。二是对安乐美公司的渠道现状进行了分析和研究，剖析了产生渠道不融合的具体原因。三是针对乐安美公司的渠道不融合问题，提出全渠道整合策略，并就产品整合、服务整合、支付方式整合、终端会员资源整合和全渠道业务流程整合，给出了相应的实施路径。四是制定了乐安美公司全渠道整合策略的实施计划，并提出了实施全渠道整合策略的六大保障措施

本案例将利用供应链管理和库存管理的相关知识，理论联系实际，从昊志公司的存货结构、生产模式和需求管理的出发，结合成本和服务水平的两个维度进行定量指标的分析，找出库存管理过程中的关键问题并加以解决，从而降低昊志公司存货，提升库存周转率，增强公司的竞争力

1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法

1 统计学习的定义 2 统计模式识别的应用案例 3 统计模式识别系统框架与设计周期 统计模式识别系统框架 统计模式识别设计周期 4 一个案例 5 基本概念 6 机器学习在人工智能中的位置

一、红外辐射的基本知识 1、红外辐射 2、红外辐射源 二、红外传感器 1、常见红外传感器 2、红外传感器的性能参数 3、红外传感器使用中应注意的问题 三、非致冷红外传感器 非制冷红外焦平面阵列技术 一、历史的回顾 二、非制冷红外焦平面阵列的原理 三、非制冷红外探测器关键技术 四、非制冷焦平面热像仪的应用及发展趋势

本节讨论状态空间E和参数集T都是可列集的马尔科夫链。马尔科夫链的理论系统而深入，在自然科学、工程技术及经济管理各领域有广泛的应用

◼ 树的基本概念 ◼ 二叉树 ◼ 二叉树的存储表示 ◼ 二叉树的遍历及其应用 ◼ 二叉树遍历的非递归算法 ◼ 二叉树的计数 ◼ 树与二叉树的转换 ◼ 堆 ◼ Huffman树及其应用