Vega prime DOF节点的制作和使用方法

Zigbee的主要技术特点：低成本、低功耗、低速率、短延时、近距离、高安全、高容量以及免执照频段ZigBee应用方面：家庭和楼宇网络 、工业控制、医疗监护、电信应用、智能家庭、自动抄表和传感器网络应用等。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

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算法与数据结构（一）线性表的顺序存储与链式存储（Swift版） 定义线性表节点的结构.pdf

使用 djikstra 和 bellman 算法模拟最短路径。

CAN一致性测试在于缩小CAN网络中节点差异，保证CAN网络的环境稳定，有效提高CAN网络的抗干扰能力；因此，CAN节点的一致性测试就显得尤为重要，本文将对重要的几个测试项进行一一讲解。 　　随着新能源、智能网联等概念发展，车身CAN总线环境变得复杂及紊乱，CAN节点质量不稳定给主机厂安全性带来极大威胁。所以，CAN一致性测试已成为保证CAN网络安全运行的重要手段，CAN一致性测试内容覆盖了物理层、链路层、应用层等测试需求，如表1CAN一致性测试内容（节选）所示；其中包括了输入阈值、输出电压、采样点、位宽容忍度重点测试项目。 　　1 　　输入阈值测试 　　阈值测试分为隐形

使用centos7搭建spark分布式平台，并且使用pyhton语言，搭建spark单节点

30节点电网最优潮流计算数据

通过数据驱动的节点采样提高GraphSAGE 作者： （ ， ）， （ ）， （ ） 发表在2019 ICLR研讨会表示学习上图和流形。 概述 作为一种高效且可扩展的图神经网络，GraphSAGE通过归纳二次采样的局部邻域并以小批量梯度下降的方式进行学习，已启用了归纳能力来推断看不见的节点或图。 GraphSAGE中使用的邻域采样有效地提高了并行推断一批不同程度的目标节点时的计算和存储效率。 尽管有此优势，但默认的统一采样在训练和推理上仍存在较大差异，从而导致次优准确性。 我们提出了一种新的数据驱动的采样方法，以通过非线性回归来推断邻域的实际值重要性，并使用该值作为对邻域进行二次采样的标准。 使用基于值的强化学习来学习回归者。 从GraphSAGE的负分类损失输出中归纳地提取了顶点和邻域的每种组合的隐含重要性。 结果，在使用三个数据集的归纳节点分类基准中，我们的方法使用统一