在过去的几十年中，特征选择已经在机器学习和人工智能领域发挥着重要作用。许多特征选择算法都存在着选择一些冗余和不相关特征的现象，这是因为它们过分夸大某些特征重要性。同时，过多的特征会减慢机器学习的速度，并导致分类过渡拟合。因此，提出新的基于前向搜索的非线性特征选择算法，该算法使用互信息和交互信息的理论，寻找与多分类标签相关的最优子集，并降低计算复杂度。在UCI中9个数据集和4个不同的分类器对比实验中表明，该算法均优于原始特征集和其他特征选择算法选择出的特征集。

基于阴影下串联组件的最大功率追踪技术。基于阴影下串联组件的最大功率追踪技术。基于阴影下串联组件的最大功率追踪技术。基于阴影下串联组件的最大功率追踪技术。

有条件的肯德尔沙头 R代码，用于计算具有未经审查或接受审查的双变量连续结果的条件肯德尔tau 刘向宇，井静宁和李若莎开发的代码。 Liu X，Ning，J，Cheng，Y，Huang，X，Li，R.一种用于评估条件关联和条件一致性的灵活而健壮的方法。 医学统计学。 2019; 38：3656-3668。 有关将代码应用于两个示例数据集的信息，请参阅analysis.R。

CJ-T188-2004_户用计量仪表数据传输技术条件

我做的 随机条件场 域 命名实体抽取的ppt。

在 Excel 中设置条件格式以将负数的文本颜色更改为红色。 可以很容易地修改代码以设置任何其他条件。 例子： a=randn(100,1) xlswrite('a',a) xlsCondFormNeg('a','Sheet1','A1:A50') 此示例将条件格式设置为列中的前 50 个数字。

FastCAE源码下载与编译说明（源码下载编译必读） 特别注意： 源码绝对路径中不要出现中文字符; 源码文件夹中不要出现空格(){}*/?|\等特殊字符 要求Windows7以上的64位系统 要求自行安装Visual Studio 2017和Qt5.14.2 源码下载： 两种方式可以下载源码，直接下载和使用git克隆 直接下载，从GitHub直接一次性打包下载全部源码。 git克隆，使用git克隆代码仓库，后续可以不断拉取更新。 #文件夹结构 Code FastCAE源码 OCC OpenCASCADE7.4.0编译的第三方库，适用于windows平台 VTK VTK9.0.1编译的第三方库，适用于windows平台 output 程序的编译输出 cgns cgns第三方库，适用于windows平台 quazip 压缩文件的第三方库 编译过程 源码编译支

五、条件稳定系统 当系统的稳定需满足一定条件时，称为条件稳定系统。 0 -1 K1 K2  图5-37 对数坐标图 K (T1 s  1)(T2 s  1)(T3 s  1) dB   20lgK2 20lgK1 0 (°) 0° -180° -270° 1 2 3 例： G( s)H ( s)  j 图5-36 幅相曲线 K=K1时，闭环系统稳定 K=K2时，闭环系统不稳定

4.6离散化线性系统保持能控性和能观测性的条件 设连续时间线性时不变系统 对应的时间离散化系统 其中G=eAT H= A的特征值 结论12 如果连续系统（A、B、C）不能控（不能观测），则对任意采样周期T离散化后的系统（G、H、C）也是不能控（不能观测）的。 证明 用反证法 设连续系统不能控，而对于某采样T离散化后的系统却是能控的。则 rank[H、GH、G2H、…Gn-1H]=n 1/3,27/45

什么是机器学习 （Machine Learning）       机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 机器学习的大致分类： 1）分类（模式识别）：要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输入模式的类属，例如手写识别（识别是不是这个数）。 2）问题求解：要求对于给定的目标状态,寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列。 SVM一般是用来分类的（一般先分为两类，再向多类推广一生二，二生三，三生万物哈）