生活游戏 简单生活游戏，使用OpenFrameworks C ++编写 建议在阅读和/或修改openFrameworks和/或C ++中的初学者代码之前阅读以下内容： : 。 目前该项目尚未获得许可，您可以根据需要进行该项目的操作，如果您共享此仓库，请给我信用或共享此仓库的链接，也欢迎“拉取”请求！ 特征 使用暂停按钮（在界面上）或空格键来停止程序，并通过单击所需的单元格随意添加或删除程序。 您还可以使程序使用“随机化”按钮或字母“ r”使细胞随机存活。 使用“清除”按钮杀死所有细胞。 FPS或每秒的世代数可通过该界面进行调整。 可通过界面调整像元大小（或缩放）。 可从界面调整的行数和列数。 您可以右键单击并拖动以移动单元格（或“移动相机”），单击“重置相机”按钮以将单元格重新定位在屏幕上。 Geimer模式可提供更好的性能 :OK_hand: :fearful_face: :smiling_face_with_sunglasses: :video_game: :fire: :fire: :fire: 。

MFC可视化界面的生命游戏

BCLM BCLM是包装程序，用于在Mac计算机上读取电池最大电量（BCLM）值并将其写入系统管理控制器（SMC）。 该项目的灵感来自几种电池管理解决方案，包括苹果自己的电池健康管理。 限制电池的最大电量的目的是延长电池寿命，并防止损坏电池。 各种资料表明，锂离子电池运行的最佳充电范围在40％至80％之间，通常称为40-80规则 。 该项目对于每天整天都将Mac放在充电器上的人特别有用。 安装 安装BCLM的最简单方法是通过brew 。 BCLM用Swift编写，并且编译也很简单。 当前，它只能在macOS Catalina（10.15）或更高版本上编译，但可以在OS X Mavericks（10.9）或更高版本上运行。 对于没有开发工具或使用旧版本macOS的用户，还提供了带有签名和经过公证的二进制文件的发行zip。 酿造 $ brew tap zackelia/formul

matlab预测电池寿命程序代码循环寿命预测使用机器学习 这项研究基于斯坦福大学学生的工作，题为“容量退化前电池循环寿命的数据驱动预测”。 他们创建了一个数据集，这是同类中最大的开源，并使用机器学习来预测锂离子电池寿命。 我研究的目的是首先重新创建他们的数据，然后最终创建我自己的模型，以与使用相同数据集的该项目的准确性相媲美。 本研究中使用的数据集可在 . results_recreation.m 目的：在matlab上加载三批数据并组合成一个大数据集。 改变循环寿命的一些不正确的值。 然后，代码提取并处理相关数据以创建运行弹性网络模型所需的 csv 文件。 需要：Matlab，三个数据集 典型的运行时间是几分钟 方差_数据.csv 目的：包含所有 124 个电池的循环寿命的方差数据的 csv 文件。 该文件通过为每列提供标题而略有改动。 运行python程序时需要这样做。 要求：无 Data_recreation.ipynb 目的：为方差、循环寿命数据集生成弹性网络。 此代码将 csvfile 调用到数据集中，并准备要放入 Elastic net 的数据。 数据按照与斯坦福论文相同的

剩余使用寿命（RUL）预测在预测和健康管理（PHM）中起着至关重要的作用，以提高可靠性并降低众多机械系统的周期成本。 深度学习（DL）模型，尤其是深度卷积神经网络（DCNN），在RUL预测中正变得越来越流行，从而在最近的研究中取得了最新的成果。 大多数DL模型仅提供目标RUL的点估计，但是非常需要为任何RUL估计具有关联的置信区间。 为了改进现有方法，我们构建了一个概率RUL预测框架，以基于参数和非参数方法来估计目标输出的概率密度。 模型输出是对目标RUL的概率密度的估计，而不仅仅是单点估计。 所提出的方法的主要优点是该方法自然可以提供目标预测的置信区间（不确定性）。 我们通过一个简单的DCNN模型，在公开可用的涡轮发动机退化模拟数据集上验证了我们构建的框架的有效性。 源代码将在https://github.com/ZhaoZhibin/Probabilistic_RUL_Prediction中发布。

Life_Expectancy

Life Expectancy Data.csv

拉马努金是印度历史上最著名的数学家之一，出身平凡，离奇的一生都在书里得到体现，喜欢的朋友可以下载

英语听力和学习地道口语的绝佳材料，PDF原文，再加上克林顿本人的原声CD，真是不得了啊。

Our aim in this book is to teach you the basics of Python using examples familiar to life scientists from the very first chapters. Are you ready to find out how to use Python to automate lab calculations, search for gene promoter sequences, rotate a molecular bond, drive a 96-well plate robot, build a cellular toggle switch, model animal coat pattern formation, grow a virtual plant, simulate a flu epidemic, or evolve populations? If so, you’ve come to the right place. Ready to go down the rabbit hole? Let’s begin…