FME值PythonCaller实现列表对比（循环）模板

内容概要： 1、对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 2、为了预测储层物性孔隙度，分别构建了BP神经网络和长短期记忆神经网络，并对该网络的隐含层数、学习率衰退因子和RMSE等关键指标进行对比分析及网络拟合度检测。此外，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 3、为了识别储层含油气性，分别构建了BP神经网络和循环神经网络（LSTM及Bi-LSTM），并利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学和神经网络方向案例分析 其他说明：附件包含预处理后的数据、BP和LSTM回归模型代码、BP和LSTM和Bi-LSTM分类模型代码，以及所有的分析结果图，并附上完整报告。 测井数据；BP神经网络；循环神经网络；留一法交叉验证；Matlab

使用 simulink 工具箱在 Matlab 7.0 中使用晶闸管模型的循环换流器。 它将 50Hz 频率转换为 25Hz。

九九乘法表之 for循环 人生苦短，我用python

在频率选择性衰落信道下，由于符号间干扰(ISI)的存在，利用循环前缀(CP)的最大似然正交频分复用(OFDM)系统同步算法性能较差．首先，通过改善循环前缀“集相关”特性存在的缺陷，提出了一种新的定时度量函数．利用无符号间干扰区间内的采样点，对相隔OFDM符号长度的两个数据块进行相关运算．其次，提出新的检测函数，在由定时度量函数最大值和循环前缀长度确定的区间内，搜索检测函数的最大值，得到定时偏移估计值，完成定时同步．仿真结果表明，在频率选择性衰落信道下，与已有算法相比，本算法定时偏移估计值期望更接近理想值，

本文要讨论的基于ML(最大似然估计)时频同步算法是vande Beek等人提出来的，这是一个利用CP所携带的信息完成定时同步和载波同步的最大似然估计算法。它利用OFDM系统循环冗佘扩展的循环前缀携带的信息进行同步估计，避免了基于导频码的同步估计带来的频率和功率资源的浪费。

Three.js-音频实验 我第一次尝试使用三个js。 生成形状并向节奏跳动音乐文件。 演示可以。 技术： ThreeJs 网络音频Api DatGUI 凉亭 设置 ： 克隆后，安装所有节点依赖项和库： npm install -g gulp bower npm install bower install 然后启动gulp构建： gulp

定向数据在科学中无处不在。由于其循环性质，此类数据无法使用常用的统计技术进行分析。尽管在过去的50年里，定向统计的专门方法发展迅速，但只有很少的软件可以使这些方法易于实践者使用。最重要的是，生物科学中最常用的编程语言之一MATLAB目前不支持方向统计。为了纠正这种情况，我们实现了用于MATLAB的CircStat工具箱，该工具箱提供了对方向数据进行描述性和推断性统计分析的方法。我们将介绍可用方法的统计背景，并描述如何将其应用于数据。最后，我们分析了一个来自神经生理学的数据集，以展示CircStat工具箱的功能。

前言 初学Python，遇到过这样的问题，在遍历list的时候，删除符合条件的数据，可是总是报异常，代码如下： num_list = [1, 2, 3, 4, 5] print(num_list) for i in range(len(num_list)): if num_list[i] == 2: num_list.pop(i) else: print(num_list[i]) print(num_list) 会报异常：IndexError: list index out of range 原因是在删除list中的元素后，list的实际长度变小了，但是循环次数没有减少，依然按照

C++控制台数据循环写入数据库、自动创建数据库、表、字段，学者可以稍加改进，每日生成一个表，以当前日期作为表名！