一类带交错扩散项的S-K-T竞争模型非平凡平衡解的存在性和稳定性，倪维明，吴雅萍，本文主要研究在一维空间中一类带交错扩散的竞争方程组非常数平衡解的存在性和稳定性.当交错扩散率趋于无穷,自扩散率在一个常数附�

在美国的火山 在 Python 和 Folium 的帮助下，可视化美国的活跃火山。 此外，创建一个区域分布图来展示同一国家的失业率。 1. 安装依赖 安装依赖项是您要做的第一件事。 #Library Management Package sudo apt install python3-pip #Library pip install folium 2. 了解目录中的文件 数据 火山_美国.txt us-states.json us-uneployment.csv 分步解决方案 我为创建交互式字典的每个步骤创建了不同的文件，这里是每个文件的作用的描述。 地理1.py 使用 folium.Map 创建底图 地理2.py 使用 folium.Marker 添加单个标记 geo3.py 借助“for”循环添加多个标记 地理4.py 加载数据并使用该数据绘制标记 地理5.py

美国各州行政面的shp图层,附有中文城市名称,美国各州ne_110m_admin_1_states_provinces_shp,50个州,

Link States Algorithm的实现

kmeans 分析matlab代码脑状态 在 Cornblath 等人中重现所有分析的代码。 2020（“休息时大脑活动的时间序列受白质结构的限制并受认知需求的调节”）。 重新实现这项工作的最简单方法是先查看 master 文件夹中的脚本example.m ，然后再深入研究finalmain.sh调用的完整脚本finalmain.sh 。 要求： MATLAB R2017a 或更高版本 R 3.2.5 或更高版本，带包： ggplot2 MATLAB RColorBrewer 测试版 重塑2 绿色 情节线 硬件：使用 Sun Grid Engine 作业调度程序的计算集群，能够请求具有至少 16G RAM 的内核 该软件使用功能神经影像计算中心 (Center for Functional Neuroimaging) 计算集群在 GNU Linux 上进行了测试。 目录结构和路径规范 脚本在代码文件夹中按其用途进行组织。 作业文件夹包含 shell 脚本，以允许使用 Sun Grid Engine 作业调度程序 (qsub) 将代码文件夹中的脚本提交到计算集群。 finalmain.s

没有的支持，将无法收集此数据 :backhand_index_pointing_left: :robot: 美国城市，县和州 美国城市，州和县的完整列表（超过6万个条目），为方便起见设置了格式： City|State short name|State full name|County|City Alias Mixed Case 例子： Bronx|NY|New York|BRONX|University Heights 或者 Gaines|PA|Pennsylvania|TIOGA|Manhattan 总共61个州（包括外国和军事州）： 阿拉巴马州 阿拉斯加州 亚利桑那 阿肯色州 加利福尼亚州 科罗拉多州 康乃狄克州 特拉华州 佛罗里达 乔治亚州 夏威夷 爱达荷州 伊利诺伊州 印第安那州 爱荷华州 堪萨斯州 肯塔基州 路易斯安那州 缅因州 马里兰州 马萨诸塞州 密西根州 明尼苏达州 密西西比州 密苏里州 蒙大拿 内布拉斯加 内华达州 新罕布什尔 新泽

投资组合优化方法不可避免地依赖于市场和经济的多元建模。 在本文中，我们解决了与这些复杂系统建模相关的三个错误来源： 1. 过度简化假设； 2. 参数抽样误差导致的不确定性； 3. 这些系统的内在非平稳性。 对于第 1 点的问题，我们提出了 L0 范数稀疏椭圆建模，并表明稀疏化是有效的。 点 2. 和 3. 的影响通过研究模型在样本内和样本外的似然性对不同长度的训练集估计的参数进行量化。 我们表明，当训练集中包含两到三年的日常观察时，具有更大样本外可能性的模型可以产生更好的投资组合。 对于较大的训练集，我们发现投资组合性能恶化并与模型的可能性脱节，突出了非平稳性的作用。 我们通过研究表明系统随时间显着变化的单个观察的样本外可能性来进一步研究这种现象。 从长远来看，较大的估计窗口会导致稳定的可能性，但以短期内较低的可能性为代价：金融的“最佳”拟合需要根据持有期来定义。 最后，我们表明稀疏模型优于完整模型，因为它们提供更高的样本外似然性、更低的实际投资组合波动性和提高投资组合的稳定性，避免了均值方差优化的典型陷阱。

states.xml states.xsd gml范例,空间数据,GML地图

鲁汶地图匹配 将跟踪的GPS测量结果与地图或路段对齐。 匹配基于具有非发光状态的隐马尔可夫模型（HMM）。 该模型可以处理丢失的数据，您可以插入自定义过渡和发射概率分布。 主要参考： Meert Wannes，Mathias Verbeke，“具有非发射态的HMM用于地图匹配”，欧洲数据分析会议（ECDA），德国帕德博恩，2018年。 其他参考： Devos Laurens，Vandebril Raf（主管），Meert Wannes（主管），“通过矩阵函数和地图匹配揭示的交通方式”，硕士论文，工程科学学院，鲁汶大学，2018年 安装及使用 $ pip install leuvenmapmatching 更多信息和示例： 依存关系 必需的： 可选（仅在调用方法依赖于这些程序包时加载）： ：用于可视化 ：可视化 ：用于纬度-经度计算 ：导入GPX文件 ：使用卡尔曼滤波

美国人口普查数据分析使用MapReduce :diamond_suit: 开发了一个系统来解析和处理1990年的人口普查数据，支持对所有五十个州（Java，Hadoop MapReduce，HDFS）的人口统计数据进行知识提取 :diamond_suit: 然后使用Google Fusion将结果叠加在Google Maps上 1）在这个程序中，我所有的代码都放在一个包结构中： cs455 / hadoop / census，支持的jar文件位于cs455 / hadoop / census /文件夹中 提供的build.xml文件将编译所有java文件并创建jar文件 输入$ ant创建jar文件 该代码带有注释。