[其它] 氧化铝返料成分时序预测的新型LSSVM参数优选

说明：针对预测氧化铝返料成分时间序列的最小二乘支持向量机LSSVM模型,为提高模型预测精度,首先采用相对误差改进LSSVM的优化泛函,推出新型的LSSVM模型；接着,采用新颖的汉默斯里序列抽样技术HSS在SVM模型参数空间中均匀地抽取出初始的参数向量；最后通过鲍成尔( Powell)优化算法并行求得全局最优模型参数.通过实际工业生产数据仿真,验证了方法的可行性和有效性,模型预测精度得到有效提高.
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[其它] Python：我学习Python的资料库-源码

说明：我学习Python的资料库
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[其它] 菲尤尔-源码

说明：菲尤尔 介绍 Fyyur是一个音乐场所和艺术家预订网站，可促进发现并预定本地表演艺术家和表演场地之间的演出。 通过此站点，您可以列出新的艺术家和场地，进行发现，并列出以艺术家作为场地所有者的表演。 您的工作是通过连接到PostgreSQL数据库以存储，查询和创建有关Fyyur上的艺术家和场所的信息，构建数据模型以为Fyyur站点的API端点提供动力。 概述 这个应用程式即将完成。 它只缺少一件事……真实数据！ 尽管在此应用程序中定义了视图和控制器，但缺少模型和模型交互性，因此无法存储检索和更新
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[其它] 考试-源码

说明：考试
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[其它] dno037-2021：智利天主教大学→Diseño→Profundización的Optativo→Diseñoy Nuevos Medios→Primer semestre，2021年→Miércoles，10.00至12.50 hrs

说明：Diseñoy Nuevos Medios 智利天主教大学 Diseñoy Nuevos Medios（DNO037）和Prolipsor Optativo deProfundización公司。 Descripciónabreviada esta es su se segundaversiónremota; 2010年国家自然保护法（无保护计划）； 前端网站上的官方网站简介； ÿ 可以在GitHub上进行常量结果和公共结果。 特拉巴霍材料 Cáestudiante en este OP
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[其它] 不确定无序量测系统的最优网络化状态估计

说明：本文以线性时不变或系统参数预先确定的单传感器系统为对象, 研究带有不确定随机无序量测约束下的最优网络化估计问题. 基于线性时不变或参数预先确定系统的滤波器系数矩阵离线计算和线性最小方差估计的线性加权求和特性, 首先介绍传统Kalman 滤波的等价测量值加权求和形式. 然后, 以该测量值加权求和滤波器为基础,结合布尔二值开关和无序量测直接求和补偿技术, 针对两种典型无序量测跟踪系统分别设计全局最优网络化Kalman滤波器. 最后, 四个仿真例子验证了本文算法的有效性和优越性.
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[其它] PHSX815_Project1-源码

说明：PHSX815_Project1 骰子辊 该存储库包含以下程序： DiceRoll.py [Python] DiceAnalysis.py [Python] 用法 可以使用-h或--help标志从命令行调用所有可执行文件，这将打印选项
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[其它] torchsparse：用于点云处理的高性能神经网络库-源码

说明：火炬稀疏 消息 2020/09/20：我们发布了torchsparse v1.1，该版本明显快于我们的torchsparse v1.0，并且在运行MinkUNet18C时，其速度比 v0.5 alpha快1.9倍！ 2020/08/30：我们发布了torchsparse v1.0。 概述 我们发布了torchsparse ，这是一个用于高效3D稀疏卷积的高性能计算库。 该库旨在加速3D稀疏计算，尤其是稀疏卷积运算。 该库的主要优点是我们支持GPU上的所有计算，尤其是内核映射构造（这是在最新的
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[其它] arc-documentation：Arc python库的文档-源码

说明：弧文档 Arc是旨在创建动态Web应用程序的python微型Web框架。 toctree ::测试测试 内容 安装 Arc相对容易设置，可以使用pip进行安装。 # Windows pip install arcframework # Linux pip3 install arcframework 快速开始 Arc非常简单易用，并且其结构类似于其他微型框架（例如Flask或Bottle）。 安装Arc之后，将以下代码复制并粘贴到编辑器中。 from arc import App app =
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[其它] TDD项目-源码

说明：TDD项目
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[其它] 蚂蚁聚类PHD过滤器用于多目标跟踪

说明：研究了一种新颖的蚁群滤波算法，在后多目标状态（概率假设密度）的一阶统计矩的指导下，研究并应用于估计杂乱环境中目标及其各自状态的时变数量。 蚂蚁聚类过滤算法包括两个聚类步骤：第一步称为粗糙蚂蚁聚类，涉及随机选择每个蚂蚁及其分别根据当前似然函数和后验强度进行状态局部调整。 第二种称为精细蚂蚁聚类，它利用这些蚂蚁提取多目标状态。 数值模拟通过与顺序蒙特卡洛（SMC）方法的性能比较，验证了我们提出的算法的跟踪多目标能力。
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[其它] 多设备网络开发-源码

说明：多设备网络开发
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