斯托克韦尔 通过Stockwell变换进行时频分析的Python软件包。 基于原始代码。 安装 C编译器 该Python软件包的一部分是用C编写的，因此您将需要C编译器。 在Linux（Debian或Ubuntu）上，安装build-essential软件包： sudo apt install build-essential 在macOS上，安装XCode命令行工具： xcode-select --install 在Windows上，安装 。 快速傅立叶变换 确保已安装 。 如果您使用Anaconda（Linux，macOS，Windows）： conda install fftw 如果您使用自制软件（macOS） brew install fftw 如果您使用apt （Debian或Ubuntu） sudo apt install libfftw3-dev 安装

广义图胞映射算法，基于广义胞映射和图论算法，HSU

A Little Book of Python for Multivariate Analysis.epub Algorithmic Information Theory - Review For Physicists And Natural Scientists.pdf Artificial Inteligence - Leonardo Araujo dos Santos.epub Assembly Language for Beginners.pdf Bayesian Networks & Bayeslab.pdf Category Theory for Programmers.pdf Computer Vision Algorithms and Applications.pdf Data Science and Analytics for Ordinary People.pdf ebook.7z.tmp Econometrics Streamlined, Applied and e-Aware.pdf Forecasting in Economics, Business, Finance and Beyond.pdf Foundations of Data Science.pdf Full Speed Python.epub Getting Started in Computer Vision Research.pdf Handling and Processing Strings in R.pdf How to Write a Good Scientific Paper.pdf ICML 2018 Notes.pdf Introduction to Statistics Online Edition.7z Linear Programming.pdf Notes on Deep Learning for NLP.pdf Practical Data Cleaning - 19 Essential Tips.pdf RANDOM FORESTS FOR BEGINNERS.pdf Readings in Database Systems, 5th Edition.pdf Sentiment Analysis and Opinion Mining.pdf State Estimation for Robotics.pdf Statistical inference for data science.pdf the practice of reproducible research.epub The World Is Built On Probability.pdf Time Series Econometrics.pdf

PROL 用于计算广义扁球面函数（GPSF）的代码 对于一维版本，请参阅： 此代码的数值方法在描述（乳胶源可用，并且正在/ doc文件夹中进行更新）。 该项目的第二个目标是开发使用分析计算验证（此处使用Mathematica）和数值验证对关键结果进行交叉验证的方法。 代码许可证：GNU通用公共许可证v3.0（请参阅许可证文件）。 项目状态 此代码正在开发中，并且仍在测试中。 当前版本未实现经典的一维扁长球面波函数（PSWF），我们计划在将来添加该函数。 当前，只有MATLAB实现可用。 我们计划在FORTRAN中添加更全面的实现，并为Julia和Python提供接口。 文献资料 可用的论文中描述了数值方法，以及该项目的/ doc文件夹中的相关LaTeX代码。 该报告也可以在arXiv（ ）上获得。 / doc / figures文件夹中提供了用于复制报告中数字的代码。 “开源

两个没有ML知识的家伙开始创建一个神经网络来进行Twitter情绪分析。 ：D 如何使用： 将情感分析数据集提取到“ full_data”（或任何您想要的数据） 运行“ python3 split_data.py full_data 1000”，将训练数据分成随机的1000条不良tweets和1000条良好tweets。 运行'python3 ffn_twitter.py'。 当前，您必须对文件名进行硬编码。

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主要：元分析JamOvi R JAMOVI的荟萃分析模块 如果有什么遗漏，请打开一个问题，我一定会看一下。 您首先需要 。 要安装此模块，请下载文件并使用Jamovi中的sideload功能选择它。 目前，MAJOR允许用户进行元分析 相关系数 克伦巴赫的阿尔法 二分结果 均值差异 比例 效应大小和抽样方差 如何贡献 冒名顶替者免责声明：我需要您的帮助。 不，我知道。 里面可能有些声音告诉您您还没有准备好； 您需要再做一个教程，或者学习另一种框架，或者再写几篇博客文章，然后才能帮助我完成这个项目。 我向你保证，事实并非如此。 您不仅需要编写代码。 您可以通过编写文档，测试甚至提供有关这项工作的反馈来提供帮助。 没有像您这样的人的帮助，该项目将无法进行。 有一个可以确保每个人都感到安全和受到欢迎，这是我真正相信的事情。 感谢您的贡献！ 要做的事情和已经完成的事情的清单 具有

期刊： 作者：Jiajing Wu, Dan Lin , Zibin Zheng and Qi Yuan 单位：Sun Yat-sen University 联系方式：wujiajing@mail.sysu.edu.cn Abstract 近来，图嵌入技术已被广泛用于各种网络的分析中，但是大多数现有的嵌入方法都忽略了可能在金融交易网络中起作用的边缘的时间和加权信息。以太坊的开放性为我们提供了该领域前所未有的数据挖掘机会。考虑到交易网络的现实规则和特征，我们建议将以太坊交易网络建模为时间加权多重图（TWMDG），其中每个节点都是唯一的以太坊账户，每个边代表按金额加权并分配时间戳的交易。在TWM