本人（已上岸，初试专业课142分）备考期间整理的笔记，适合备考南京理工大学电光学院电类专业的研究生。

水文模型被认为是水资源和环境资源管理的必要工具。 但是，对水力状况不佳的流域进行建模一直是水文学家和水利工程师的一项挑战。 最近进行的研究表明，通过将基于卫星的水文和气象数据纳入测量数据中，可以克服这一挑战。 本文介绍了一项研究结果，该研究使用半分布式概念性HBV光模型来模拟肯尼亚马拉河流域的降雨径流。 该模型将径流模拟为降雨的函数。 它是建立在卫星观测到的与实地降雨，蒸发，温度和实测径流量之间的基础上。 使用纳什-萨特克利夫效率（该模型称为Reff和确定系数（R2））在马拉河流域的Nyangores和Amala两个子集水区评估了模型的性能和可靠性。 在校准和（验证）期间，Nyangores和Amala的Reff分别为0.65（0.68）和0.59（0.62）。 该模型显示出良好的流动模拟，尤其是在Nyangores子汇水区的退潮期间，而对于Amala子汇水区的高流量的短期波动，其模拟效果较差。 水资源管理人员可以使用这项研究的结果来对水资源的规划和管理做出明智的决策。

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近年来，中国债券市场发展Swift。 进一步研究利率期限结构至关重要。 Nelson-Siegel模型在世界范围内广泛用于拟合利率期限结构。 在本文中，我们试图找出Nelson-Siegel模型在中国是否有效，以及在Nelson-Siegel模型的一些典型变体中哪种模型最有效。 在简要的理论介绍之后，我们进行了实证分析，其中包括两个部分。 在第一届会议上，我们着重于使用Nelson-Siegel模型拟合中国利率期限结构，结果拟合效率非常好。 在第二部分中，我们建立了具有宏观经济变量的VAR模型，以预测Nelson-Siegel模型中的参数，并分别使用VAR和NS模型的组合来预测2019年和2020年的利率期限结构。 此外，就预测效率而言，VAR（Macro）-NS模型的性能要优于没有宏观经济变量的VAR-NS模型和简单的NS模型。

最近正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。根据美国数据库营销研究所ArthurHughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBMModeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读!RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Fre

1.CS/CSS系统架构的基本概念1.1系统架构定义虽然B/S结构、J2EE架构愈来愈成为流行模式，但基于传统的C/S结构的应用程序还广泛地应用于各种行业。尤其是金融行业中的商业银行柜面－核心帐务系统等。一方面由于传统商业银行一般都有大量的字符终端等需要复用的设备，一方面也是因为他们存在大量密集的对实时性要求很高的高柜业务，使用传统的基于C/S结构或者C/S/S结构的应用效率更有保证。C/S结构即CLIENT/SERVER结构。传统的C/S结构一般分为两层：客户端和服务器端。该结构的基本工作原理是，客户程序向数据服务器发送SQL请求，服务器返回数据和结果。客户端负责实现用户接口功能，同时封装了

任何一个互联网产品，哪怕是一个简单的页面，也会涉及到很多的需求，产品经理也会经常遇到这样的情况：老板，业务提的各种新需求一下子都扎堆，哪个需求对用户来说最重要，用户对我们的新功能是否满意？开发产品资源有限，开发、设计、测试人手总是不够用，这么多需求没办法都做，先做哪些需求这些都不应该是PM拍脑袋想出来的，其实产品经理的基本要求就是在有限的资源上，通过优化产品设计，提炼出正确、有效的需求，尽量避免在后续的设计、开发中临时改需求，至少要做到框架级的需求不大改，那么如何不用大脑YY出来或者YY出来不至于那么不靠谱，真正从用户需求出发来梳理出需求层次以及需求优先级，并能进一步判断需求实现对用户影响程度

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为研究地球同步轨道卫星信道的传播特性，依据星地链路空间分布情况，研究了自由空间损耗、电离层闪烁、大气吸收、多径及阴影对信道链路的影响；根据天气状况的“好”与“坏”，提出了地球同步轨道卫星信道的Rice模型和Suzuki模型，并用两状态Markov巧妙地联系在一个动态模型中，以反映天气变化带来的状态之间的转换；最后设计了信道模型的实现方法。仿真结果表明，所提模型仿真数据与实测数据具有很好的一致性。

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