tera term 是一款开源的的串口通讯软件,功能强大,而且开源,是windows下连接linux设备的首选软件

Term_DepositSubscription_Project 项目描述 银行业是一种个性化的，面向服务的行业，可以根据客户的需求提供服务。 在我们的项目中，我们专注于特定的银行服务-定期存款。葡萄牙银行使用“电话营销”进行了营销活动。 需要与客户联系，以访问是否要订购或不订购银行定期存款。 为了使即将到来的营销活动更加有效，葡萄牙银行希望确定哪种类型的客户更有可能进行定期存款，并将营销工作重点放在这些客户上，这不仅使银行能够更有效地获得存款，还可以提高客户满意度通过减少非潜在客户的不良广告。 我们应用程序的目的是确定潜在的订阅定期存款的客户。 我们的应用程序分析了诸如人口统计和交易历史记录之类的客户特征，银行将能够预测客户的储蓄行为并确定哪种类型的客户更有可能进行定期存款。 用例说明 用例名称：定期存款订阅预测 #Actors：银行数据分析师 #Precondition：Data An

matlab肌电信号处理代码Wearable_Sensor_Long-term_sEMG_Dataset 该代码在《生物医学信号处理和控制》 （ Biomedical Signal Processing and Control）接受的论文中进行了描述。 您可以从看到该数据集使用非常简单的在线处理来控制3D图形。 此外，重新连接的效果为。 <说明> 在set_config.m中更改目录并下载getxxfeat.m之后，可以使用此代码。 该项目有四个文件夹： 手势动作每个前臂基本动作有8部短片 数据 来自5个主题的30天EMG数据 csv文件（每个数据具有1.5-s信息） D表示天 M表示运动标签（例如，M1表示静止状态，M2表示手腕弯曲） T表示试验次数 代码该文件夹具有一个名为main_script的主m.file，该文件使用： set_config 预处理 extract_feature 您可以从以下文件中获取以下m.files： getrmsfeat getmavfeat getzcfeat getsscfeat 喝彩 ar 盘中 plot_figure6_and_figure7

银行定期存款-市场预测 问题陈述： 数据与葡萄牙银行机构的直接营销活动有关。 市场营销活动以电话为基础。 通常，需要与同一个客户进行多次联系，以评估产品（银行定期存款）是否（“是”）订阅（“否”）。 业务了解： 定期存款是指有固定期限的金融机构持有的存款。 这些通常是短期的，期限从一个月到几年不等。 定期存款是一种非常安全的投资，因此非常吸引保守的低风险投资者。 该银行选择了更主动地识别潜在买家，并通过电话直接与客户沟通，而不是进行大规模营销。 直接营销在这里很有用，因为可以直接衡量其积极成果。 该项目的目标是执行广告活动后分析，以识别未来活动的定期存款产品的潜在订阅者。 数据集： UCI机器学习存储库数据集： bank-additional-full.csv，包含所有示例（41,188个）和20个输入，按日期排序（从2008年5月到2010年11月），非常接近[Moro等，2014

LTE与LTE-Advanced的经典技术教材，是学习LTE物理层关键技术OFDM，MIMO的宝典。

Long Short-Term Memory Networks With Python.zip 使用 Python 的长短期记忆网络 课程代码 Code

Sarasa[更纱黑体] sarasa-term-sc

ABSA-term-project:在Sem-eval 2014数据集上训练句子对分类任务并进行调整

混合噪声的matlab代码倾斜经验风险最小化 该存储库包含本文的实现 ICLR 2021 通常将经验风险最小化（ERM）设计为在平均损失上表现良好，这可能导致估计值对异常值敏感，泛化效果差或对子组进行不公平对待。 尽管许多方法旨在单独解决这些问题，但在这项工作中，我们通过统一的框架-倾斜的经验性风险最小化（TERM）来探索它们。 该存储库包含数据，代码和实验，以重现我们的经验结果。 我们证明了TERM可用于多种应用，例如加强子组之间的公平性，减轻异常值的影响以及处理类不平衡。 TERM不仅可以与针对这些个别问题的量身定制的现有解决方案竞争，而且还可以启用全新的应用程序，例如同时解决异常值和促进公平性。 入门 依存关系 当我们将TERM应用于各种实际应用程序时，不同应用程序的依赖关系可能会有所不同。 如果我们提到该代码基于其他公共代码库，则需要遵循这些代码库的相同设置。 否则，需要以下依赖项（最新版本将起作用）： python3 斯克莱恩 麻木 matplotlib 色彩系统 海生的 科学的 cvxpy（可选） TERM的性质 激励榜样 这些图将TERM表示为t的函数：（a）从一组2D样

LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。本文档是基于LSTM原理的简单实现，有助于理解其原理。