永磁同步电机无感FOC（扩展卡尔曼滤波EKF位置观测控制）simulink仿真模型，扩展卡尔曼滤波EKF原理分析，永磁同步电机无感FOC扩展卡尔曼滤波EKF位置观测控制仿真模型搭建说明： 永磁同步电机无感FOC（扩展卡尔曼滤波EKF位置观测控制）：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/137652329?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22137652329%22%2C%22source%22%3A%22qq_28149763%22%7D

通过深度学习在光谱学中检索气体浓度 田林波，孙佳晨，张军，夏金宝，张志峰，Alexandre A. Kolomenskii，汉斯·舒斯勒，张ler 该存储库提供补充材料，包括： 代码 load data.py-将数据从xlxs文件加载到pkl。 I / O例程 模型Implementation.py-在Keras中实现的深度神经网络（1D-CNN＆DMLP）。 Pre-training.py-预训练模型的说明 transfer-learning.py-为预训练的模型实施转移学习的说明。 数据集 目前，我们尚未决定如何提升大容量数据集的水平。与编辑协商后将确认。

简约卫生间3D模型适用于洗手间模型设计

3dMax模型整理器插件下载

## 摘要 本报告旨在对 ISLR::Smarket 数据集进行分析，研究其中的股票市场走势，并建立预测模型。该数据集包含了2001年到2005年间的股票市场数据，涵盖了1250个观察值和9个变量。我们将通过探索数据、可视化分析和建立预测模型来深入理解市场的行为，并尝试预测未来的市场趋势。 ## 研究目的和背景 股票市场的走势和预测一直是金融领域的重要课题之一。了解市场的动态变化和构建准确的预测模型对投资者、交易员和金融机构都具有重要意义。因此，本研究的目的是通过分析 ISLR::Smarket 数据集，探索股票市场的走势并建立预测模型，以提供对未来市场走势的理解和预测能力。 ## 数据集 Smarket数据集是R语言中的ISLR软件包（Introduction to Statistical Learning with Applications in R）中的一个示例数据集。 Smarket 数据集包含了自2001年到2005年之间的日常股票市场数据。数据集中包含了1250个观察值和9个变量，其中包括： - Year：观察的年份（2001-2005）。

Unity car 精美汽车项目demo 汽车模型 精致漂亮！优质资源！

pcd+ply+xyz，Rabbit兔子点云模型

该代码原作者为中岛上智教授,企研数据(r.qiyandata.com)增加了作图的时间标签,添加了三维脉冲响应图形的作图功能,并增加了sa2参数的统计信息。如您在论文中引用,请按如下格式:Nakajima,J.(2011) "Time-varying parameter VAR model with stochastic volatility: An overview of methodology and empirical applications" Monetary and Economic Studies, 29, 107-142. 严禁私自将本代码用于商业目的！违者必究！

好东东可以好好学习一下

CNN-LSTM组合预测模型，输入数据是多列输入，单列输出的回归预测模型，代码内部有基本注释，替换数据就可以使用，版本需求是2020及以上