M200_M205_M100_M105_series_A维修手册英文版.pdf

很好用的一本数学工具手册 适合科研 积分 级数 各种函数都在本书中可以查找 并附上全面的性质

文档为SIM800 AT指令的原件和中文版，中文版主要是谷歌翻译而来。 内容较多，没有重新排版，英文和中文的文档对比着看会比较好理解AT指令的内容

时间序列异常检测：深度学习方法评估。 该存储库的目标是为多种最新深度学习方法的时间序列数据异常检测提供基准测试管道。 实施算法 名称 纸 LSTM-AD ，ESANN 2015 LSTM-ED ，ICML 2016 自动编码器 ，DaWaK 2002 甜甜圈 ，WWW 2018 REBM ，ICML 2016 达格 ，ICLR 2018 LSTM-DAGMM 使用 -Autoencoder而不是神经网络自动编码器扩展 用法 git clone git://github.com/KDD-OpenSource/DeepADoTS.git virtualenv venv -

“要处理14维空间中的超平面，请可视化3D空间并大声说出“十四”。每个人都这样做。 ”-杰夫·欣顿（Geoff Hinton） 总览 HyperTools旨在促进基于降的高维数据可视化探索。 基本管道是输入一个高维数据集（或一系列高维数据集），并在单个函数调用中降低数据集的维数并创建图。 该软件包建立在许多熟悉的朋友之上，包括 ， 和 。 我们的软件包最近在。 对于一般概述，您可能会觉得很有用（作为达特茅斯一部分提供）。 试试吧！ 单击徽章以启动示例实例的活页夹实例： 要么 在HyperTools检查Jupyter笔记本的。 安装 要安装最新的稳定版本，请运行： pip install

Jupyter笔记本用于： Yunjun，Z.，F.Amelung，Y.Aoki，（2021年），用ALOS-1 / 2 InSAR时间序列对日本雾岛火山综合体的热液系统进行成像，地球物理。 Res。 来吧，doi： [已提交]。 数据 InSAR置换产品： 来自日本的ALOS-1 / 2： 日本雾岛市的时间序列，速度和所选干涉。 日本从ALOS-1到日本九州南部的干涉图堆栈： 。 日本从ALOS-2到日本九州南部的干涉图堆栈： 。 使用ISCE-2和MintPy进行InSAR数据处理的配置： 大地建模： 来自GBIS的模型结果： 。 GBIS的配置： 人物（ ） 图1-2008-2019年雾岛的地球物理观测 地质环境。 -InSAR的准垂直位移图。 -InSAR，GPS和EQ编号的时间序列。 -Shinmoe-dake和Iwo-yama的大地测量建模

Qt 平台下，利用QChart实现实时动态曲线，对于新手还是有借鉴意义

Strategems.jl：Julia中的定量系统交易策略开发和回测

深度学习时间序列预测 最新的论文清单集中在深度学习以及使用深度学习进行时间序列预测的资源，代码和实验。 经典方法与深度学习方法，竞赛... 文件 2020年 Prathamesh Deshpande等。 代码还没有。 Shruti Jadon等。 代码还没有。 HD阮等人。 代码还没有。 JánDrgona等。 代码还没有。 安格斯·登普斯特（Angus Dempster）等。 [] 袁雪，等。 代码还没有。 Castellani Andrea等。 Honda Research Institute Europe GmbH 代码还没有。 很好的参考 金晓勇，等。 代码还没有

当代经济学教科书译丛，中国科学出版社，不仅提供了关于时间序列专题的晓畅的处理，而且关心现代宏观经济和金融理论，包括了向量自回归、广义矩方法、自回归条件异方差以及单位根的内容。