matlab代码购买重叠世代建模的入门资料 该存储库包含用于重叠世代建模的入门资料。 这些材料包括Evans和Debacker（2020）教科书中的章节，以及有关计算平台和教程笔记本的建议。 请随时在此存储库中提交问题，并在@rickecon或@jdebacker “发表”，以发表评论或提出有关这些材料的问题。 我们提供了Evans和DeBacker（2020）的当前目录以及传记的副本。 我们希望这本书能在2021年下半年出版和发行。 理查德·埃文斯（Richard Evans）和杰森·德巴克（Jason DeBacker）建立了重叠的世代模型来进行财政政策分析，并对美国，欧洲委员会和印度的员工维护人员进行了培训。 如果您希望Evans和/或DeBacker为您的组织提供定制的培训，请与OpenRG（）联系。 1.重叠的世代教科书章节 Evans和DeBacker提供了Evans和DeBacker（2020）的以下四个教科书章节，作为建立和解决政策分析的重叠世代模型的介绍。 这些章节都可以在该存储库的OGprimer/Chapters/文件夹中找到。 它们也在下面链接。 章节 描述 内

DFT的matlab源代码TB2J_examples TB2J代码示例。 TB2J在线文档：TB2J github：TB2J论坛： 万尼尔的例子 Wannier90的示例在Wannier目录中。 对于这些示例，首先使用例如ABINIT或VASP进行DFT基态计算。 这些DFT计算的输入在DFT目录中提供。 然后进行Wannier90计算，其输入也位于DFT目录中。 Wannier90的输出位于Wannier90目录中。 使用这些文件，在getJ.sh中运行命令以获取TB2J结果。 SrMnO3：ABINIT-Wannier（线性） 具有PBEsol + U，U（Mn）= 3eV的SrMnO3立方结构，具有FM状态的5原子立方结构。 在Wannier目录中，运行get_J.sh以计算交换参数。 SrMnO3：QE-Wannier（线性） 具有PBE + U的SrMnO3立方结构，U（Mn）= 3eV，具有FM状态的5原子立方结构。 在DFT目录中，运行run.sh以运行完整的DFT-W90-TB2J计算。 在Wannier目录中，运行get_J.sh以从W90输出计算交换参数。 FeO：

JrebelBrainsLicenseServerforJava 自建JRebel许可证服务器 自建JRebel许可服务器用到的原始 编译打包：MVN clean package 启动命令：java -jar JrebelBrainsLicenseServerforJava-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -p 8081 linux后台启动：nohup java -jar JrebelBrainsLicenseServerforJava-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar -p 8081> / dev / null 2>＆1＆ 访问地址： guid可以使用UUID直接生成，或者使用 破解补丁破解IDEA 补丁地址 使用方法 将补丁放在安装包的/ bin路径下; 分别对本文件夹（bin）下的idea.

matlab kinect 代码偏振深度 + RGB 立体对 这个存储库是论文的实现。 它包含两个部分： 1. 使用图形模型从偏振图像中校正法线。 2. 用论文第 6 节描述的线性方程估计最终深度。 这两部分构成了论文的流水线，但它们可以独立运行。 例如，如果您有来自其他来源（即 kinect、多视图）的粗略深度图，您仍然可以通过管道运行代码。 或者您有一个不是来自我们的“法线校正”的校正法线贴图，您可以跳转到“深度估计”，但可以指定其他参数。 请参阅“数据”文件夹。 如果您有任何疑问，请随时与我联系。 正常校正 这部分是在python2.7下用OpenGM库实现的，它需要一个corse深度图（理论上，它可以获取任何深度图的来源，只要它与偏振图像对齐即可。在我们的论文中，粗深度来自立体重建）和偏振图像作为输入，输出是根据偏振信息校正的法线和估计的镜面反射掩模。 深度估计 这部分在Matlab下实现。 它需要校正法线（但可以是任何类型的“引导”表面法线）、估计的镜面反射蒙版、偏振图像、光源和相机矩阵。 它估计物体的反照率和深度。 工具 安装OpenGM请参考，或通过以下命令（仅支持pyt

LeetCode 是一个在线编程挑战平台，它提供了丰富的算法和数据结构题目，旨在帮助开发者提升编程技能，准备技术面试。这个压缩包"LeetCode-master"很可能包含了一个完整的LeetCode题解项目，通常这样的项目会包括各个题目的解决方案，可能是用不同的编程语言实现的。 在LeetCode上，每个题目都有一个独特的编号，用户可以按照这些编号查找并解决题目。"题解"通常指的是对每个问题的详细解答，包括但不限于算法思路、代码实现和时间/空间复杂度分析。"Hot100"是指LeetCode上最受欢迎或最具挑战性的前100个问题，这些问题经常被程序员用来锻炼和测试自己的技能。 "系统开源"这个标签可能意味着这个LeetCode题解项目是开放源代码的，允许社区成员查看、学习、甚至贡献自己的解题方案。这为学习者提供了一个极好的资源，他们可以通过阅读和分析他人的代码来加深对算法和数据结构的理解。 在"LeetCode-master"这个文件夹中，我们可以期待找到以下内容： 1. **题目目录**：按照LeetCode题号组织的目录，每个题目下可能有多种语言的代码实现。 2. **代码文件**：每个题目对应的解答代码，如`python`、`java`、`cpp`等，这些代码通常会遵循一定的命名规范，如`Problem001.py`表示第1题的Python解决方案。 3. **README.md**：项目介绍文件，可能包含了作者的简短说明，项目结构，以及如何运行和测试代码的指南。 4. **测试用例**：为了确保代码的正确性，可能会有专门的测试文件或者在代码内部包含的测试用例。 5. **解决方案解析**：部分项目可能会包含Markdown或HTML文件，详细解释每道题的解题思路和关键点。 通过深入研究这个开源项目，你可以学到： - 不同编程语言实现同一问题的对比，了解每种语言的特性和优缺点。 - 学习高效算法和数据结构，这对于优化代码性能至关重要。 - 领会各种面试常问的算法问题，提升面试技巧。 - 通过阅读别人的代码，学习代码组织和设计模式。 - 参与开源社区，向他人学习并可能贡献自己的解决方案。 "LeetCode-master"是一个宝贵的编程学习资源，它将帮助你深化对算法和数据结构的理解，提升编程能力，并且参与到开源社区的实践中去。

榆木分类器Audio_Classifier_for_Asthma_and_Hypothorax_Detection 该项目对从患者收集的音频样本进行分类，包括他们的咳嗽，体液水平和喘息频率，以实时检测哮喘和下胸状况。 连接，配置和测试连接到R Pi的麦克风的过程： 将ADC转换器MCP3008与R Pi接口连接的步骤： 工作流程： 使用Linux命令将麦克风连接到R Pi 将ADC转换器连接到R pi并使用步骤和python代码对其进行配置 插入具有训练模型的SD卡 测试R pi是否接收到麦克风信号，并将模拟信号传递到ADC转换器 使用Matlab代码过滤音频（chebyshev过滤器） 定期对过滤后的音频进行分段，以使测试片段时间与训练片段时间相匹配 通过受训练的分类器传递测试片段，以通过从Matlab调用经过训练的模型来预测输出（检测到的疾病，如有） 链接到堆叠式CNN进行培训： 链接到混合分类器进行训练（SVM + ANN）： 其他传统算法：SVM，GNN（高斯神经网络），ELM（极限学习机）

matlab心电图程序代码 BrainFlow是一个旨在从生物传感器获取，解析和分析EEG，EMG，ECG和其他类型数据的库。 BrainFlow的优势： 具有许多功能的强大API，可简化开发 简单易用的API，用于数据采集 强大的API用于信号过滤，去噪，下采样... 开发工具，例如合成板，流板，日志API 易于使用 BrainFlow有很多绑定，您可以选择自己喜欢的编程语言 所有编程语言都提供相同的API，因此切换起来很简单 API对所有开发板都是统一的，它使BrainFlow之上的应用程序几乎与开发板无关 易于支持和扩展 读取数据和执行信号处理的代码仅在C / C ++中实现一次，绑定仅调用C / C ++方法 强大的CI / CD系统，使用BrainFlow的模拟器自动为每个提交运行集成测试 简化过程以添加新的电路板和方法 ， 用这个 建置状态 编译： Windows上的MSVC 带有忍者的Android NDK Linux上的GCC MacOS上的Clang Linux和MacOS ： Windows ： Android NDK ： 脑流束缚 我们支持以下方面的绑定： 合作伙

matlab源码求一元函数 Python - 100天从新手到大师 作者：骆昊 1.教程简介 《Python - 100天从新手到大师》是Github上著名Python学习项目，初学者可以按照这个教程，一步步实践学习Python，不用担心自己学不会编程，看这个教程你会从python入门，到逐步进阶。 2.教程下载与学习 点击项目右上角，绿色按钮Clone&download，将教程下载到本地，使用Typora 工具打开学习。 3.Python应用领域和就业形势分析 简单的说，Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。 学习曲线低，非专业人士也能上手 开源系统，拥有强大的生态圈 解释型语言，完美的平台可移植性 支持面向对象和函数式编程 能够通过调用C/C++代码扩展功能 代码规范程度高，可读性强 目前几个比较流行的领域，Python都有用武之地。 云基础设施 - Python / Java / Go DevOps - Python / Shell / Ruby / Go 网络爬虫 - Python / PHP / C++ 数据分析挖掘 - Python / R / Scal

matlab ols回归代码 此存储库包含 Christian Brownlees 和 Andre BM Souza 的论文Backtesting Global Growth-at-Risk的复制文件，该文件可在 SSRN 上的地址获得 作者 和 软件要求 该代码已经过 MATLAB 版本 R2017a 和 R2019a 的测试 指示 要复制样本外结果，请运行脚本gar_replication.m 。 该脚本将创建论文的表 4 到 6。 这些表将作为单独的 CSV 文件存储在目录表中。 数据 重要免责声明：本研究中使用的数据于 2019 年 6 月从以下来源下载。 来自经合组织数据库 来自国际货币基金组织。 来自经合组织数据库 来自经合组织数据库 来自圣路易斯联储。 来自圣路易斯联储。 来自 BIS 数据库 来自 BIS 数据库 来自政策不确定性网站 来自政策不确定性网站 几个国家的 EPU，所有这些都可以在政策不确定性网站上找到： 其他资源 rq.m：计算分位数回归的函数。 来源：易受攻击的增长复制文件（Adrian 等人，2019 年） QuantilesInterpolation

matlab语音分帧代码 mex-webrtcvad 这是语音活动检测 (VAD) 模块的 MATLAB 可执行文件 (mex) 包装器。 获取二进制文件 下载最新版本 （或从代码编译） 运行make.m 如何使用 % Init mexwebrtcvad('Init'); % Set VAD aggressiveness vadAggr = 2; mexwebrtcvad('SetMode', vadAggr); % set 30ms frame length at 8kHz frameLen = 240; sampleRate = 8000; % Create dummy audio signal (16bit) numFrames = 100; audioSignal = int16( (rand(numFrames * frameLen, 1) - 0.5) * (2^15-1) ); % Process frames in loop for i=1:numFrames % Process one frame mvadOut(i) = mexwebrtcvad('Process'