不平稳性时序数据处理代码,包含差异化(一阶差分法)处理
2022-09-16 09:07:36 4KB 时序模型 python
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不平稳性时序数据短期预测
2022-09-16 09:07:35 1KB python 时序模型 机器学习
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平稳性时序数据处理代码
2022-09-15 21:05:32 2KB 时序模型 python
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时序数据基线创建与选择代码
2022-09-13 19:06:32 2KB 时序模型 机器学习 python
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是一个免费开源的在线数字时序图渲染引擎。它可以使用JavaScript, HTML5和SVG来将时序图的WaveJSON描述转成SVG矢量图形,从而进行显示。WaveDrom可以嵌入到任何网页中
2022-06-15 14:06:40 100MB 时序模型
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本文对常用高速器件的互连时序建立模型,并给出一般性的时序分析公式。为体现具体问题具体分析的原则,避免将公式当成万能公式,文中给出了MII 、RMII、RGMII和SPI的实例分析。实例分析中,结合使用公式分析和理论分析两种方法,以实例证明公式的局限性和两种方法的利弊。本文最后还基于这些实例分析,给出了SDRAM和DDR SDRAM等布线的一般性原则。
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麦克西姆 介绍 MacSim是从佐治亚理工学院开发的异构体系结构时序模型模拟器。 它可以模拟x86,ARM64,NVIDIA PTX和Intel GEN GPU指令,并且可以配置为跟踪驱动或执行驱动周期级别的模拟器。 它为详细的微体系结构行为建模,包括管道阶段,多线程和内存系统。 MacSim能够模拟多种架构,例如英特尔的Sandy Bridge,Skylake(CPU和GPU都包括在内)和NVIDIA的Fermi。 它可以模拟同构ISA多核仿真以及异构ISA多核仿真。 它还支持非对称多核配置(小核+中核+大核)以及SMT或MT架构。 当前,互连网络模型(基于IRIS)和功率模型(基于McPAT)已连接。 MacSim也是SST的组件之一,因此多个MacSim模拟器可以同时运行。 该项目得到了英特尔,NSF,桑迪亚国家实验室的支持。 笔记 如果您对MacSim中的英特尔集成GPU
2021-08-29 16:26:20 38.38MB C++
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RNN股票时序预测数据
2021-07-18 19:07:00 31KB 时序模型
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内容包括历年沪牌拍卖价格、成交平均价、竞拍人数等
2021-05-08 17:07:12 17KB 数据集 时序模型 时序数据集 预测
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使用frontier初级
2021-04-25 19:04:38 1.15MB 计量 时序模型
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