功能介绍 1、支持变量内联汇编(类成员变量/自定义数据类型成员变量暂时不支持) 2、支持识别变量大小自动生成dword/word/byte ptr 3、支持子程序调用(包括类函数地址),直接操作真实的子程序地址,并非易语言包装的那层 4、支持naked,cdecl函数 5、支持断点调试 注意事项 目前版本仅支持5.93版本,其他版本后续可能会去支持暂时不支持模块编译

适当选择辅助变量，使之满足相应条件，参数估计值就可以是无偏一致。估计辅助变量法的计算量与最小二乘法相当，但辨识效果却比最小二乘法好的多。尤其当噪声是有色的，而噪声的模型结构又不好确定时，增广最小二乘法和广义最小二乘法一般都不好直接应用，因为他们需要选用特定的模型结构，而辅助变量法不需要确定噪声的模型结构，因此辅助变量法就显得更为灵活，但辅助变量法不能同时获得噪声模型的参数估计。

Linux运维-运维系统服务04-Shell脚本d2-shell基础知识-10环境变量分类.mp4

包含多种实际案例 使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。 基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测。 包含洗发水销量预测、空气质量预测等实际案例。 LSTM单变量、Multi-Step LSTM预测、长短周期记忆网络等方法 Keras中长短期记忆模型的5步操作 Keras中长短期记忆模型的5步操作代码分析 one-hotenoder与Keras one-hotenoder与scikit学习 手动one-hotenoder

GrADS学习资料：第6章 变量和函数.ppt

IV，Information Value，信息价值，信息量，用来表示变量对目标预测的贡献程度，也就是预测能力。该指标经常被用在评分卡模型中进行筛选变量。变量的IV值越大，表示自该变量的预测能力越强。但是求IV值，需要先求WOE值，从计算WOE可知，该指标是用在有监督学习，且目标变量为二分类的任务中。

为了解决强耦合问题和控制过程中参数难于调节的问题,提出了基于忆阻的自适应单神经元多变量解耦PID控制器,根据传统控制器的结构和原理,构建了两变量解耦控制器的结构。分析了两变量解耦控制器的性能,给出了实验仿真结果。通过实验结果,发现这个新的两变量解耦控制器具有较高的控制可靠性、较好的适应性,比传统的控制器学习速度快。最后得到了一个理想的、自适应、自组织的多变量解耦控制器,并获得了较好的控制效果。

内容概要：用于使用simulink的变量R、C和L 我们有时需要变量R、C和L来使用simulink 适用人群：Matlab编程人员或者相关研究人员 关键词：Matlab、算法、源代码

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DataScience：机器学习中特征工程之WOE编码(离散变量编码/有监督)的简介、计算过程、案例应用之详细攻略 (1)、什么是WOE编码 (2)、案例理解WOE编码 (3)、WOE编码技术的深度思考 (4)、为什么选择采用WOE编码？ (5)、WOE编码的优势 WOE编码—离散变量编码(有监督性的编码) 在建模前，我们需要把原始的值转化成WOE值才能使得模型效果好。 提出问题 怎样对字段的每个分段进行评分呢？这个评分是怎么来的？ 解决方案 WOE编码， 将预测概率值转化为评分， 利用变量相关性分析和变量的系数符号保证每个分箱评分的合理性。 分箱之后我们便得到了一系列的离散变量，下面需要对变量进行编码，将离散变量转化为连续变量。WOE编码是评分卡模型常用的编码方式。