微波炉功率转换器 因为经常要用微波炉加热便当吃，每种便当在不同功率下加热时间不同，但是包装上标的功率，我家微波炉刚好都没有，之前都是手算，但是算多了就比较麻烦。 虽然说算法很简单，就是初中级别的电学计算，但是作为一个初学Python的小白，还是要做到学以致用，就自己动手撸了一个小程序，来转换不同功率之间的加热时间。 以下是计算用的函数： # 微波炉加热时间转换函数 def heat_upTime(P1, P2, t1): ''' 将微波炉在某初始功率下的加热时间， 转化为转化后功率下加热所需时间， 并打印结果（单位：分钟） :param P1: 初始功率

4．set_param函数 set_param函数的功能很多，这里只介绍如何用set_param函数设置Simulink仿真参数以及如何开始、暂停、终止仿真进程或者更新显示一个仿真模型。 (1) 设置仿真参数 调用格式为： set_param(modname,property,value,…) 其中modname为设置的模型名，property为要设置的参数，value是设置值。这里设置的参数可以有很多种，而且和用simset设置的内容不尽相同，相关参数的设置可以参考有关资料。 (2) 控制仿真进程 调用格式为： set_param(modname,'SimulationCommand','cmd') 其中mode为仿真模型名称，而cmd是控制仿真进程的各个命令，包括start、stop、pause、comtinue或update。 在使用这两个函数的时候，需要注意必须先把模型打开。

C语言log()函数：返回以e为底的对数值 头文件： #include <math.h> log() 函数返回以 e 为底的对数值，其原型为： double log (double x); log()用来计算以e为底的 x 的对数值，然后将结果返回。设返回值为 ret，则 x = eret 如果 x 为负数或 0，则会发生错误并设置 errno 值。错误代码： EDOM：参数x 为负数； ERANGE：参数x 为零值，零的对数值无定义。 注意：使用 GCC 编译时请加入-lm。 【实例】求5.5的对数。 #include #include <math.

关于本地缓存 1.wx.setStorage（wx.setStorageSync）、wx.getStorage（wx.getStorageSync）、wx.clearStorage（wx.clearStorageSync）可以对本地缓存进行设置、获取和清理。本地缓存最大为10MB 2.localStorage 是永久存储 相应的api———- wx.setStorage(OBJECT) wx.getStorage(OBJECT) wx.getStorageInfo(OBJECT) wx.removeStorage(OBJECT) wx.setStorageSync(KEY,DATA)   wx

本文实例讲述了python实现无证书加密解密的方法，分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 无证书加密就是双方不需要维护证书，加密与解密只需要双方约定一个key就可以，无证书加解密的方式应用更广泛一些，python官方也有这方面的相关例子说明，地址是：https://pypi.python.org/pypi/pycrypto，主要用的是from Crypto.Cipher import AES这个模块，代码如下： 复制代码 代码如下:”’ /** * AES加密字符串 * * @param string data 加密的串 * @param string key 密钥(只能是16、24、32

主要介绍了Idea自定义方法注释模板(去param括号、return全类名),本文通过图文并茂的形式给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

S2P模型参数稳定性评估计算器，方便稳定性设计

这是一个基于jQuery的插件，名称为jquery.params.js，版本号是2.1.7，这个插件可以在前台进行HTML不同页面间的传值（即不同页面之间值的共享和交换），而不需要和后台进行交互，是一款很实用的插件。

文章目录一瞥一、集成算法思想二、XGBoost基本思想三、MacOS安装XGBoost四、用python实现XGBoost算法五、xgboost的优化：六、xgboost的优势：1、正则化2、并行处理3、高度的灵活性4、缺失值处理5、剪枝6、内置交叉验证7、在已有的模型基础上继续七、常用API 介绍1.数据接口 Data Interface2. 参数设置Setting Parameters3.开始训练Training 保存模型4.提前停止Early Stopping5.预测Prediction 使用早停进行预测6.绘图Plotting八、代码实践 在竞赛题中经常会用到XGBoost算法，用这个

吉布斯采样matlab代码ORIE-6741贝叶斯机器学习项目 贝叶斯非参数时间序列数据的预测模型 Chawannut Prommin（），Serena Li（），Yutao Han（） 纸张结构 抽象的 我们提出了一种新颖的贝叶斯非参数框架，用于具有模式发现和在线推理的时间序列数据建模。 我们尝试使用Indian Buffet过程和无限隐藏Markov模型进行自动模式或聚类发现。 然后，我们的模型使用一种新颖的框架，通过具有谱混合核函数的高斯过程回归和假设检验，来在线推断时间序列数据。 由于对簇而不是整个数据集进行评估，因此我们考虑了在线推理过程中模型的可伸缩性。 介绍 相关工作 方法 贡献 印度自助餐过程（IBP）发现簇数 无限隐马尔可夫模型（iHMM）聚类 光谱混合（SM）内核学习 聚类时间序列数据 在线推论 快速推断 实验结果 时间序列聚类 内核学习和卡方检验 模型精度评估 讨论 参考 代码结构 要运行的脚本的描述： 下面的MATLAB文件不包括使用GPyTorch在Python文件中完成的KISS-GP快速推断的实现。 MATLAB文件实质上包括除KISS-GP实现之外的所有