7 series FPGAs MultiBoot功能指让FPGA从2个或者多个BIT文件中加载一个BIT文件运行程序，本文档介绍基于个人参考设计例程K7 MultiBoot的应用笔记

TivaWare_C_Series-2.1.0.12573 文档仍在进行中...... Waireless自主机器人（WAR）项目库 先决条件： GUI 库 Tiva C Launchpad 1294 的 launchad 驱动程序 在 1294 启动板上运行程序有两个选项 安装 Keil microvision 和 Tiva 启动板后，您可以下载此存储库，并像这样替换“C:\ti”中的此文件夹： C:\ti\TivaWare_C_Series-2.1.0.12573 你可以下载这个存储库，只需要接下来的两个文件夹（cc3000 & ek-tmrc1294xl-boost-cc3000）： TivaWare_C_Series-2.1.0.12573\cc3000 TivaWare_C_Series-2.1.0.12573\examples\boards\ek-tm4c129

异常检测 使用自动编码器的单变量时间序列异常检测教程 自动编码器在德累斯顿的杜托·阿诺玛利检测站

数学类，涵盖了各种常用定积分，不定积分，序列和乘法

这是由美联储经济数据库（FRED）托管的美联储数据集。有关每个文件的更多详细信息，请参见各个文件的说明。 industrial-production-business-equipment_metadata.json industrial-production-consumer-goods_metadata.json industrial-production-durable-consumer-goods_metadata.json industrial-production-durable-goods-raw-steel_metadata.json industrial-production-durable-manufacturing-motor-vehicles-and-parts_metadata.json industrial-production-durable-materials_metadata.json industrial-production-electric-and-gas-utilities_metadata.json industrial-production-electric-and-gas-utilities_metadata_1.json industrial-production-final-products-and-nonindustrial-supplies_metadata.json industrial-production-final-products-market-group_metadata.json industrial-production-fuels_metadata.json industrial-production-manufacturing-naics_metadata.json industrial-production-manufacturing-naics_metadata_1.json industrial-production-manufacturing-sic_metadata.json industrial-production-materials_metadata.json industrial-production-mining_metadata.json industrial-production-mining-crude-oil_metadata.json industrial-production-nondurable-consumer-goods_metadata.json industrial-production-nondurable-materials_metadata.json industrial-production-residential-utilities_metadata.json industrial-production-total-index_metadata.json IPB50001N.csv IPB51222S.csv IPBUSEQ.csv IPCONGD.csv IPDCONGD.csv IPDMAT.csv IPFINAL.csv IPFPNSS.csv IPFUELS.csv IPG2211A2N.csv IPG3361T3S.csv IPG211111CN.csv IPGMFN.csv IPMAN.csv IPMANSICS.csv IPMAT.csv IPMINE.csv IPN3311A2RN.csv IPNCONGD.csv IPNMAT.csv IPUTIL.csv

罗斯·曼·卡格 使用监督学习模型和时间序列分析，可以预测Rossmann药店的未来6周销售情况。 应用了所有数据科学步骤，包括数据清理，探索性数据分析，数据准备，创建机器学习模型，性能分析（MAE，MAPE，RMSE）以及使用Flask和Heroku部署到云中。

A. P. Prudnikov, Yu. A. Brychkov, O. I. Marichev ...

英文经典，SPSS中ARIMA算法的两个参考文献之一，ARIMA时间序列分析建模必备。附djvu格式阅读器。

经典的David R. Brillinger的时间序列分析和理论，傅里叶变换、功率谱分析、循环平稳特性分析都囊括其中

在 Windows 10 上用超级终端配置 Cisco 3560 Series 交换机并创建 VLAN-附件资源