C现代编程++集成开发环境、设计模式、极限编程、测试驱动开发、重构、持续集成.pdf

行业-电子政务-一种电力系统多维空间断面热稳定极限边界的求解方法.zip

海浪模型的matlab代码桑迪亚国家实验室-极端海州轮廓（SNL-ESSC） 抽象的 生成描述极端海洋状态的环境轮廓作为数值或物理模型模拟的输入，这是当前设计用于承受极端海洋状态的海洋结构的标准实践的一部分。 这些环境等高线的特征在于有效波高（Hs）与能量周期（Te）或峰值周期（Tp）值的组合，这些值是使用基于后验模拟或在足够长的时间内的浮标观测值的一组数据针对给定的重复间隔计算的记录。 逆一阶可靠性方法（I-FORM）的使用是生成环境轮廓的标准设计实践。 本文在开发I-FORM之前开发了增强的数据分析方法，包括使用主成分分析（PCA）创建所考虑变量的不相关表示形式以及新的分布和参数拟合技术。 这些修改更好地代表了测得的数据，因此，应有助于更极端地表现出极端海况的环境轮廓，以便确定海洋结构的设计载荷。 参考 下文描述了此代码中实现的方法。 如果您在工作中使用“极端海州轮廓”代码，我们请您引用本文： [1] Aubrey C. Eckert-Gallup，CédricJ. Sallaberry，Ann R. Dallman，Vincent S. Neary，“主成分分析（PCA）的应用和

电力系统静态电压稳定极限及裕度计算综述.pdf

Python-ELM v0.3 --->存档2021年3月<--- 这是基于Python[1] [2]的。 从摘要： 显然，前馈神经网络的学习速度通常远远慢于所需速度，并且在过去的几十年中一直是其应用的主要瓶颈。 背后的两个关键原因可能是：1）基于慢梯度的学习算法被广泛用于训练神经网络，以及2）通过使用这种学习算法来迭代地调整网络的所有参数。 与这些传统实现不同，本文针对单隐藏层前馈神经网络（SLFN）提出了一种称为极限学习机（ELM）的新学习算法，该算法随机选择输入权重并通过分析确定SLFN的输出权重。 从理论上讲，该算法倾向于以极快的学习速度提供最佳的泛化性能。 基于现实世界中基准函数逼近和分类问题（包括大型复杂应用程序）的实验结果表明，该新算法在某些情况下可以产生最佳的泛化性能，并且比传统的前馈神经网络流行的学习算法学习速度快得多。 这是一项正在进行的工作，因此事情可以/可能/

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解析极限编程：拥抱变化（原书第2版）[高清版],软件工程四大圣经之一。绝对良心版本，比网上其他各种坑爹模糊版本高清N个数量级。

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花井志生*的《C现代编程(集成开发环境设计模 式*限编程测试驱动开发重构持续集成)》从使用C语 言进行嵌入式开发的特点入手，主要讲解了如何将集 成开发环境、设计模式、*限编程、测试驱动开发、 重构、持续集成这些现代编程方法应用到C语言的嵌 入式开发中去，即将服务器端的通用设计方法、工具 的使用方法、开发方式等逐一“翻译”为可以在C语 言嵌入式开发过程中使用的方法。本书适合所有对C 程序开发感兴趣的读者阅读。