官网最新版本v2.14，支持OSX Yosemite 10.10版本

一种改进的基于序列到序列框架的知识图谱问答方法，刘彦志，程祥，知识图谱问答系统能根据图谱中的结构化知识回答自然语言问题。在知识图谱问答系统中，将自然语言问句映射为结构化查询语句是关键

vSphere Enterprise Plus Unlimited CPUs Unlimited VMs vCenter Server vCenter Server Foundation VMware ESXi Unlimited CPUs Unlimited VMs vSphere Foundation Unlimited CPUs Unlimited VMs vSphere Standard Unlimited CPUs Unlimited VMs vSphere Advanced Unlimited CPUs Unlimited VMs vSphere Enterprise Unlimited CPUs Unlimited VMs vSphere Desktop Host Unlimited CPUs VMware vSphere最新全系列序列号 直接用算号机算出来的。 怕算号机有病毒的朋友兰来看看吧。 不排除有重复的序列号，但是我想这么多序列号，你一定能找到你想要的。

SQL+Server+2000+2005+2008+通用序列号

基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)的时间序列预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

MATLAB开发的LSTM深度学习网络来预测时间序列的工具箱-支持单时间序列和多元时间序列的预测

这篇文章主要介绍了Python实现序列化及csv文件读取,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 一、python 序列化： 序列化指的是将对象转化为”串行化”数据形式，存储到硬盘或通过网路传输到其他地方，反序列化是指相反的过程，将读取到串行化数据转化成对象。使用pickle模块中的函数，实现序列化和反序列化操作。 序列化使用： pickle.dump(obj,file) obj是被序列化的对象，file指的是存储的文件。 pickle.load(file) 从file读取数据，反序列化成对象。 二、与execl 文件不同，csv文件中

18第18章 时间序列分析(Python 程序及数据).zip

粒子群算法(PSO)优化极限梯度提升树XGBoost时间序列预测，PSO-XGBoost时间序列预测模型，单列数据输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

内容概要：通过数据集电力变压器油温数据详细的介绍双向LSTM，以及其机制，运行原理，以及如何横向搭配单向的LSTM进行回归问题的解决。 所需数据：在本次的模型所需的数据是电力变压器油温数据，由国家电网提供，该数据集是来自中国同一个省的两个不同县的变压器数据，时间跨度为2年，原始数据每分钟记录一次（用 m 标记），每个数据集包含2年 * 365天 * 24小时 * 60分钟 = 1,051,200数据点。 每个数据点均包含8维特征，包括数据点记录日期，预测目标值OT(oil temperature)和6个不同类型功率负载特征。 适合人群：时间序列和深度学习初学者本文的模型比较简单，易于理解。 阅读建议：可以大致阅读以下，本文件只是一个简单实现版本，并不复杂。 能学到什么：能够从本文件当中读懂深度学习的代码实现过程，对于时间序列有一个简单的了解， (PS:如果你使用你自己的数据进行预测需要将时间列和官方数据集保持一致，因为在数据处理部分我添加了一部分特征工程操作，提取了一些时间信息,因为LSTM不支持时间格式的数据输入,需要转化为数字) 如果大家不懂的地方可以看我的文章部分有详细的讲解。