步骤1、打开花名册录入信息，每一行输入一个学生名字; 步骤2、录入完成后，保存信息，返回界面开始点名; 步骤3、点击“开始点名”，选择“抽取人数”; 步骤4、点击“显示结果”，显示抽取到的人; 步骤5、如需再次抽取，点击“刷新结果”，再点击“开始抽取”; 注意事项： ①第一次点名，必须“打开花名册”，录入学生姓名; ②花名册信息，必须一个名字一行，录完成必须点击保存; ③不点击“刷新结果”，会将历史点名记录显示在下方。

微电网高效能源管理的随机博弈 python源代码，代码按照高水平文章复现，保证正确 构建了一个随机博弈框架，包括一个微电网网络，使能源交易、动态定价和作业调度成为可能。 为了解决这一问题，我们设计了一种新的双网络模型(ET和ADL网络)，它可以同时进行动态定价和需求调度。 为了计算各种设置下的最优策略，应用了我们提出的算法，并证明了通过我们提出的动态定价模型获得的回报对大多数微电网产生了更大的回报。

案例基于pyspark开发，使用了线性，Ridge，LASSO，Elastic Net，决策树，梯度提升树以及随机森林7种回归模型完成预测，并使用了均方差和R2评估指数对七种模型效果进行了比较分析

# 使用决策树和随机森林预测员工的离职率 python 帮助人事部门理解一个员工为何离职，预测一个员工离职的可能性。 ## 画出决策树的特征的重要性 ## importances = dtree.feature_importances_ # print(importances) # print(np.argsort(importances)[::-1]) feat_names = df.drop(['turnover'],axis=1).columns indices = np.argsort(importances)[::-1] # argsort()返回的是数据从小到大的索引值 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.title("Feature importances by Decision Tree") plt.bar(range(len(indices)), importances[indices], color='lightblue', align="center") plt.step(range(len(indices)), np.cum

这项研究的主要目的是通过统计处理工具评估气候的变化和变化，该工具能够突出显示位于北部（圣路易，巴克尔），中部（达喀尔，塞内加尔南部（Ziguinchor，坦巴昆达）。 此外，通过应用几种测试而不是一项来检查一种行为，统计测试的敏感性也表现出差异。 还比较了在两个不同时期（1970-2010年和1960-2010年）进行的测试结果，显示了统计测试结果对时间序列的依存性。 因此，在1970年至2010年之间，进行了探索性数据分析，以明显的方式给出了降雨行为的第一个想法。 然后，计算统计特征，例如均值，方差，标准差，变异系数，偏度和峰度。 随后，将统计检验应用于所有保留的时间序列。 Kendall和Spearman等级相关性检验可以验证年度降雨观测是否独立。 休伯特的分割程序，Pettitt，Lee Heghinian和Buishand测试可以检查降雨的均匀性。 趋势是通过首先使用年度和季节性Mann-Kendall趋势检验进行的，并且在显着情况下，趋势强度通过Sen的斜率估计器检验计算。 所有统计检验均在1960-2010年期间应用。 解释性分析数据表明，北部和中部地区的记录呈上升趋势，而

基于自适应事件触发的网络随机切换系统的滤波器设计 ，顾洲，赵欢，本章提出了一种新颖的自适应事件触发机制(AETS)，这种新型的阈值主要取决于最新释放数据和当前采样数据之间的动态误差，而这种数据

该函数根据 Abraham Lempel 和 Jacob Ziv 在论文“On the Complexity of Finite Sequences”中提出的工作计算有限二进制序列的复杂度，该论文发表在“IEEE Transactions on Information Theory”，Vol。 IT-22，没有。 1，1976 年 1 月。 从该角度来看，该算法可以称为“ LZ76”。 该函数支持两种评估序列复杂度的方法： 1. 分解为详尽的生产流程2.分解成原始生产过程穷举复杂度可以被认为是 LZ76 中提出的复杂度测量方法的下限，而原始复杂度是上限。 目前，仅支持具有二进制字母 (0, 1) 的序列。 如果您发现此功能有用、发现它的错误或有任何改进建议，请随时给我发电子邮件。

这是“随机化学”(RC) 算法的基本实现，用于在 log(N) 试验中从 N 个元素的通用集合中找到缺陷集合。 对该函数的多次调用包括统计上独立的试验。 算法实现中包括一个虚拟适应度函数和用于测试算法的“缺陷集”。 请参阅随附的算法“受组超边测试启发的采样”(SIGHT)，该算法还可用于在 log(N) 试验中查找缺陷集。 SIGHT 使用相同的虚拟适应度函数和缺陷集，以便于比较，可在文件交换中获得： https : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/72718-sampling-inspired-by-group-hyperedge-测试视线。 这两种算法都已成功应用于识别一小组传输线，这些传输线同时发生故障会导致电网模拟中的级联停电（请参阅下面的参考资料）。 免责声明：此实现旨在易于阅读和理解，但并未针对效率进行优化，并

推导了在斩波电路中采用随机脉冲位置(RPP)策略和随机载波频率(RCF)策略开关函数的功率谱密度(PSD)解析表达式。通过引入随机变量的特征函数,详细讨论了随机变量的分布对PSD的影响,为随机脉宽调制技术的设计提供了有效途径,仿真分析和实验结果的对照验证了表达式的正确性。

使用Frontier4.1做随机前沿引力模型的相关资料和操作步骤及假设检验 用随机前沿模型测算贸易潜力，用的是BC95模型。在整个论文写作过程中，收集了许多关于随机前沿引力模型的教学方法，从一开始对随机前沿引力模型的一窍不通，到最终作出实证，完成论文顺利毕业，一路也是磕磕碰碰，这里将我搜集的资料进行了汇总和整理，想为之后使用此模型完成论文的同学，提供一些帮助。因为也是耗费了很多精力收集汇总整理