DoubleML-Python中的双机学习 Python软件包DoubleML提供了的双重/无偏机器学习框架的 。 它建立在（Pedregosa等，2011）。 请注意，Python软件包是与基于的R twin一起开发的。 R包也可以在和 。 文档和维护 文档和网站： : DoubleML当前由和维护。 可以将错误报告给问题跟踪器，为 。 主要特点 双重/无偏机器学习 部分线性回归模型（PLR） 部分线性IV回归模型（PLIV） 互动回归模型（IRM） 交互式IV回归模型（IIVM） DoubleML的面向对象的实现非常灵活。 模型类DoubleMLPLR ， Doub

一种简单快速的生成双随机矩阵的算法。 （矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 每个矩阵都是从所有 NxN 双随机的空间中统一选择的矩阵。 注意：生成的矩阵确实是双随机的，但不是证明/检查该算法确实生成了矩阵 UAR。 生成双随机矩阵的简单算法（矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 算法： 1. 为每个 1<=i,j<=N 设置一个 NxN 矩阵 TM st TM[i,j] = 1/N。 2. 对于 X 次迭代： 3. 在 [1,...,N] 上绘制 i1, j1, i2, j2 UAR。 4. 在 (0, min {TM[i1, j1], TM[i2, j2]}) 上绘制 d UAR。 5. M[i1,j1] <= M[i1,j1] - d； 6. M[i2,j2] <= M[i2,j2] - d； 7. M[i1,j2] <= M[i1,j2] + d； 8. M[i2,j1

CAM350，不懂的想了解的里面有教程学习资料。这里就先帮大家了解点PCB这方面了。内置中文版和英文版。

为揭示电网不对称故障下逆变型分布式电源的故障特征及机理，基于功率平衡和特性受控的思想，推导了基于正负双序独立控制策略下的短路电流表达式并分析了短路电流的影响因素。分析结果表明：逆变型分布式电源的正、负序电流dq轴分量是电压跌落作用下的二阶响应，三相正、负序电流由于二阶响应的超调一般呈现先逐渐增大后衰减到稳态值的趋势；逆变型分布式电源不对称故障电流的稳态值与输出的有功功率、无功功率以及正序电压、负序电压大小有关，暂态特性与变流器的控制参数以及故障瞬间电流相位紧密相关。PSCAD仿真和录波数据验证了理论推导的正确性。分析方法能够有效地表征逆变型分布式电源的故障特征，为通过变流器并网元件的故障特征分析和相关继电保护研究提供了理论参考。

以双馈型风电机组为研究对象，建立以风电无功功率、并联电容器投运组数为优化变量，以电压稳定性最好、电压偏差最小和有功网损最小为目标的无功优化模型。在对差分进化方法进行改进的基础上，研究基于改进差分进化法的含双馈型风电场的配电网无功优化算法。在IEEE 33节点系统中进行算例测试，结果验证了无功优化算法的有效性，合理调度双馈风力发电机有利于配电网的运行优化与电能质量的改善。

2020千月影视全新美化多功能新源码 对接苹果cms [完美网服]版 正常用的2020版本，两个主题

基于ostu的双阈值算法-ex.m 基于ostu的双阈值算法

STM32 F103SPI双机通信(中断方式)

双机热备工具jeffreyningsoftware-ha4win 版本1.5，非常好用的免费HA 工具，可以组简单的双机热备，当然不包括数据的同步，只提供IP地址的替换。其他功能需要自定义脚本。

运用ADAMS／CAR软件建立了某皮卡车双横臂独立悬架模型，在理论验证的基础上揭示了该悬架的运动规律。实验结果证明：将下控制臂与车架前安装点下调20 mm，可使悬架的抗点／抬头性能、悬架刚度和侧倾角刚度得到明显改善。