kaggle_walmart_dataretail_analysis
货真价实的描述沃尔玛是美国领先的零售商店之一，希望准确预测销售和需求。 某些活动和节假日每天都会影响销售量。 有沃尔玛的45家商店的销售数据。 由于无法预料的需求，业务正面临挑战，并且由于不适当的机器学习算法，业务有时会断货。 理想的ML算法将准确预测需求并吸收诸如经济状况（包括CPI，失业指数等）之类的因素。沃尔玛全年举办几次促销降价活动。 这些降价促销是在最重要的假期（超级碗，劳动节，感恩节和圣诞节）之前进行的，这是假期中最大的四个假期。 在评估中，包括这些假期在内的星期的权重是非假期星期的五倍。 在缺乏完整/理想历史数据的情况下，这场比赛所面临的挑战之一是对降价促销对假期假日的影响进行建模。 提供了位于不同地区的45家沃尔玛商店的历史销售数据。
2021-09-26 08:17:14
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吸收系数可以通过Thorp公式根据经验得到。 代码中使用的这个公式一般对几百Hz以上的频率有效。 吸收系数用于寻找水下无线通信路径损耗中的吸收损耗部分.它随频率快速增加，并且是限制给定距离的声学链路的最大可用频率的主要因素。
2021-09-24 11:33:02
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该示例包含： 1. 2D FDTD算法，用于同时进行TE和TM模式计算， 2. 单轴 PML 吸收边界条件， 3. 用于平面电磁波散射问题研究的总场/散射场 (TF/SF) 接口。
适用于具有恒定介电常数、磁导率和电导率的自由形式散射体。 材料数量不限。 有关更多详细信息，请参见艾伦·塔夫洛夫（Allen Taflove）的“圣经”。
2021-09-18 09:12:17
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