基于Orange Telecom历史数据开发的客户流失预测模型的数据集和要求

我想了半天，这本书还是不收分了。 5星推荐，5星推荐，5星推荐

包含: 1、simulink/stateflow基础操作，模块介绍 2、仿真测试方法 3、FCW碰撞预警系统模型搭建，包含系统需求分析，从大到小，细致入微； 4、系统模型的测试，验证。 5、代码生成

UNet++模型本身并不是直接用于图片分类的，而是主要用于图像分割任务，特别是医学图像分割。UNet++是UNet模型的一个改进版本，通过引入深度监督和密集跳跃连接来增强特征提取和融合的能力，从而提高了分割精度。 然而，如果你希望使用类似UNet++的结构进行图片分类任务，你可以进行一些调整。一种可能的方法是将UNet++的解码器部分（即上采样和特征融合部分）替换为一个全局平均池化层和一个全连接层，以便输出分类结果。 以下是一个大致的步骤，描述如何将UNet++结构适应于图片分类任务： 编码器部分：保持UNet++的编码器部分不变，这部分主要用于从输入图像中提取特征。编码器通常由多个下采样块组成，每个块包含卷积层、归一化层和激活函数。 特征融合：在编码器部分，不同层次的特征图可以通过跳跃连接进行融合。这些融合的特征图有助于捕获不同尺度的信息。 替换解码器：在UNet++中，解码器部分负责将融合后的特征图上采样到与原始输入图像相同的尺寸。然而，在图片分类任务中，我们不需要这样的上采样过程。因此，你可以将解码器部分替换为一个全局平均池化层，用于将特征图转换为一个固定大小的特征向量

基于JAVA的ISM（解释结构模型）实现，可达矩阵，可达集，前因集、分层

Pytorch InsightFace 将来自预训练的ResNet模型移植到pytorch。 模型 LFW（％） CFP-FP（％） AgeDB-30（％） MegaFace（％） iresnet34 99.65 92.12 97.70 96.70 iresnet50 99.80 92.74 97.76 97.64 iresnet100 99.77 98.27 98.28 98.47 安装 pip install git+https://github.com/nizhib/pytorch-insightface 用法 import torch from imageio import imread from torchvision import transforms import insightface embedder = insightface

ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。本章将介绍一个实战案例，利用Python编程语言实现了ARIMA模型并进行预测。通过这个案例，我们将深入了解ARIMA模型的构建过程和关键步骤，并学习如何使用Python中的相关库来进行模型训练和预测。在案例中，我们将使用一组客服的接线量数据作为实验对象。通过分析这些数据，我们将探索数据的特征和规律，进行平稳性检验和差分操作，然后通过自相关和偏自相关图来选择合适的ARIMA模型参数。RIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。在本篇博客中，我们将深入探讨ARIMA模型的实战应用，并通过Python进行模型的实现和分析。 我们的实战案例基于一组客服接线量的数据。首先，我们对数据进行了详细的探索性分析，以揭示其内在的时间序列特性。对于非平稳的数据，我们使用差分操作使其平稳，以便进行后续的建模和预测。 在模型参数的选择上，我们使用了自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来帮助确定ARIMA

PMSM的simulink模型搭建 永磁同步电机的仿真模型 MATLAB2021b

参考文献：   [1]  刘自发,于普洋,李颉雨.  计及运行特性的配电网分布式电源与广义储能规划    [J].  电力自动化设备,  2023,  43  (03):  72-79.     [2]  任智君,郭红霞,杨苹,等.  含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置    [J].  太阳能学报,  2021,  42  (09):  33-38.     [3]  高红均,刘俊勇.  考虑不同类型DG和负荷建模的主动配电网协同规划    [J].  中国电机工程学报,  2016,  36  (18):  4911-4922+5115.           分析系统灵活性供需关系，建立灵活资源运行-规划联合优化双层配置模型。运行层引入灵活性不足率作为系统灵活性评价指标，将网损和弃风弃光量计入经济惩罚，以系统年运行成本最优为目标；规划层引入系统综合安全性指标对系统安全性进行评估，以系统年综合成本最优为目标。采用粒子群优化算法对双层配置模型进行求解。最后，利用IEEE 33节点配网系统对算例进行仿真，结果验证了所提运行-规划联合双层配置模型能有效减少网损和

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。