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凸优化方面的经典著作 Here　is　a　book　devoted　to　well-structured　and　thus　efficiently　solvable　convex　optimization　problems,　with　emphasis　on　conic　quadratic　and　semidefinite　programming.　The　authors　present　the　basic　theory　underlying　these　problems　as　well　as　their　numerous　applications　in　engineering,　including　synthesis　of　filters,　Lyapunov　stability　analysis,　and　structural　design.　The　authors　also　discuss　the　complexity　issues　and　provide　an　overview　of　the　basic　theory　of　state-of-the-art　polynomial　time　interior　point　methods　for　linear,　conic　quadratic,　and　semidefinite　programming.　The　book's　focus　on　well-structured　convex　problems　in　conic　form　allows　for　unified　theoretical　and　algorithmical　treatment　of　a　wide　spectrum　of　important　optimization　problems　arising　in　applications.

Cppcheck Linux构建状态Windows构建状态Coverity扫描构建状态捐赠如果发现Cppcheck对您有用，请随时使用Cppcheck GitHub Actions Linux构建状态Windows构建状态OSS-Fuzz Coverity扫描构建状态许可证关于该程序的原始名称为“ C ++ check”，但后来更改为“ Cppcheck”。 尽管有名称，Cppcheck还是为C和C ++设计的。 手册可以在线获得手册。 捐赠CPU Cppcheck是一个资源有限的业余项目。 您可以通过捐赠CPU（1个内核或任意多个）来帮助我们。 很简单：下载（并解压缩）

对高光谱数据和多光谱图像数据进行数据预处理，提取光谱曲线，进行目标提取

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平稳子空间分析代码，在非平稳数据中提取平稳特征和非平稳特征

山地车怪胎统计 使用Jupyter Notebook和Python在MTB竞赛电路上收集和分析数据。 例子 安装说明 如果您有兴趣自己玩这些东西，则只需下载.ipynb即可开始操作，也可以克隆整个存储库。 git clone https://github.com/domwrap/mtbgeekstats.git 我使用各种库，其中大多数都很常见。 如果您没有它们，则会在尝试执行时被告知，并且您可以使用pip满足任何缺少的依赖关系 pip install pandas seaborn matplotlib colour cycler Numpy没有明确列出，因为pandas会将其安装为自身的依赖项 笔记本中有进一步的说明 学分 作者：多米尼克·雷普森（Dominic Wrapson） @domwrap http://domwrap.me 胡莱克斯 特别感谢 马克·希尔顿（

差异缺失分析 差异缺失分析可捕获单细胞RNA测序数据中的生物学变异 单细胞RNA测序数据的特征是具有大量的零计数，但是越来越多的证据表明这些零反映了生物变异而不是技术伪像。 我们提出了差异缺失分析（DDA），以鉴定单细胞RNA测序数据中生物变异的影响。 使用16个公开可用的模拟数据集，我们显示DDA可以准确地检测生物变异，并且可以比依赖计数的方法更可靠地评估转录本的相对丰度。 可从获得DDA。 可以在此处找到相关手稿图形的脚本，功能和源数据。 此外，从原始数据矩阵中的Seurat对象开始，描述了DDA的两个小插曲 可以在bioRxiv上找到手稿的预印本： ://doi.org/10.1101/2021.02.01.42929187 可以在一个闪亮的应用程序中交互式地浏览结果： : :

抖动入门指南，抖动测量分析 jitter analysis

从国家数据预测每年的 CO2 排放量 机器学习项目 弗拉迪斯拉夫·托多罗夫 自述文件 内容： 项目介绍 背景和目标 项目结构 内置 所有项目阶段的总结 如何打开 数据集信息 许可证信息 一、项目说明 背景和目标 预测机器学习 (ML) 模型和大量可用数据对于分析气候变化趋势或相关贡献者的发展非常有用。 理论上，国家一年内二氧化碳等温室气体排放量可能取决于特定国家的某些方面。 在此背景下，我开发了一个 ML 项目，旨在分析和预测来自国家特定参数（如经济指标、人口、能源使用、土地使用等）的二氧化碳排放量。 为此，我使用了世界银行集团提供的公开数据集，其中包括以下参数： 国家：全球绝大多数国家 年份：从 1990 年到 2011 年 温室气体排放，如 CO2、CH4、N2O 等 特定于人口的参数：人口计数，城市人口，人口增长等 国家经济指标：GDP、GNI、外商直接投资等。 与土地相关的