时间序列预测调查 该项目的目的是使用新颖的机器学习方法改进对时间序列的预测，并将其向前推进几步，以便更好地预测异常值，例如资产负债表上的异常。 安装 将此存储库克隆或下载到您的计算机。 安装Jupyter Lab（ pip install jupyterlab ）。 cd到存储库的目录。 使用以下命令启动Jupyter Lab： jupyter lab 。 笔记本可以在Jupyter Lab窗口中打开并运行。 所需的数据很轻，因此已经包含在此存储库中。

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在先前的两篇论文中，我们解释了n≤6的n维空间的所有晶体学点组的分类，并将其分类为不同的同构类，并描述了一些晶体家族。 本文主要研究空间E5的三个晶族，（二-异六边形）-al，超立方5暗和（超立方4暗）-al晶体。 对于每个研究的家庭，我们解释他们的名字，描述他们的细胞，列出他们的点群，这些点群被分类为同构类。 然后，给每个组一个WPV符号。 （WPV表示Weigel Phan Veysseyre）。 我们的方法基于对每个晶体家族的全息单元的描述以及我们中一个人建立的软件给出的结果。 在同构类中对点组进行分类的好处是给出它们的数学结构并比较其WPV符号。 这样就完成了对空间E5的所有晶体族的研究。 空间E5的某些晶体族可以用来描述不对称的结构和准晶体。

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基于SpringBoot框架的WebSocket创建聊天、群聊。 实现的功能有： 1. 登录注册 2. 好友申请，接受拒绝好友申请 3. 好友分组 4. 创建群聊，踢出群聊，拉好友入群 5. 聊天记录，消息记录查询， 6. 即时通讯，支持发送图片，文字，链接 WebSocket的由来: 之前只有一个http协议，http协议是请求响应，存在缺陷，就是请求只能由客户端发起，然后请求到服务器，服务器做响应，但是如果服务器状态做了改变，客户端并不能即使的更新，之前的是按照轮询的方法解决，轮询的效率低，非常浪费资源（因为必须不停连接，或者 HTTP 连接始终打开）。因此为了解决这个问题WebSocket 就出现了。 WebSocket简介： 服务器可以主动向客户端推送信息，客户端也可以主动向服务器发送信息，是真正的双向平等对话，属于服务器推送技术的一种。客户端请求建立连接，然后服务端收到消息，此次通讯并不会断开，而是一直连接，这样后端也能主动的发送数据到客户端。

针对开采沉陷计算参数反演方法存在早熟收敛现象、容易陷入局部最优解的问题,提出将蚁群算法运用于开采沉陷计算参数反演:首先对反演参数的搜索空间进行离散,将参数反演问题转化为组合优化问题,然后建立了基于最大-最小蚁群算法的概率积分法计算参数反演流程。应用实例表明,蚁群算法对观测站测点缺失具有较强的抗干扰能力,较最小二乘法和模矢法有较好的拟合效果。

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