matlab导入excel代码随机森林模型 创建此随机森林机器学习模型是为了预测蔬菜的价格。 ＃数据收集我们从班达拉维拉经济中心收集了数据集。 #API我们已使用Flask API将模型与前端连接 ＃问题背景农业是我们国家经济的Struts。 斯里兰卡总人口中有31.8％从事农业相关工作。 这些农民中的大多数将他们的收成出售给附近的蔬菜批发市场。 但是农民总是无法获得合理的收成价格。 发生这种情况的主要原因是，农民对批发市场的即时价格变化没有任何先验知识。 在这个项目中，我们试图为农民引入价格预测系统，以使这些农民对批发市场的即时价格变化有一定的了解。 从这些知识中，农民可以获得可以在每个市场上出售的蔬菜的价格。 有了这些信息，农民就可以将收获的农产品带到他喜欢和适合的任何批发市场，然后农民可以以收获价值的实际价格出售他们的收获。 ＃语言选择在考虑了多种可用于数据科学组件的编程语言之后，由于以下因素，选择了Python作为该项目实施的主要编程语言：•灵活-这是一种开源语言，因此最适合用于需要预先安排应用程序和站点的开发人员。 •易于学习和理解-Python的直接性和意义使Python成

ELES模型Matlab代码精确对角化安德森杂质模型 使用星形几何结构中的一个杂质位点和 Nb 离散浴位点求解 Anderson 杂质模型，位点总数为 Ns=1+Nb。 见下图。 哈密​​顿量是： 在哪里 哈密​​顿量守恒电子总数和 z 方向上的总自旋。 因此，问题可以拆分为独立的扇区，或者用数学术语来说，哈密顿量是块对角线。 Hilbert 空间有 4^Ns 个基向量。 我们选择以下约定来表示一个基向量 因此，该希尔伯特空间中的波函数为 模型上的更详细解释（在状态上应用创建和销毁运算符等），如何使用代码和清理我从来没有费心去做的代码格式。 虽然原则上 Ns=11 和 Ns=12 是可能的（预先计算字典并保存它），但这极大地推动了能力。 Ns=10 在桌面上工作得很好。 对于较大的 Ns，例如 11、12、13、14（即使是在超级计算机上运行的最佳实现也不能真正变大），使用 Matlab 或 Python 中的实现是没有意义的（这种实现在字典中可能稍微更有效）例如，约定可能更简单，等等，但我从不费心将效率推到极致，因为有替代方案可用）。 对于 Ns > 10，建议使用可用的 C、C++

工商管理网 随附于NAACL2019论文代码和数据 开始吧 先决条件 这段代码是用python 3编写的。您将需要安装一些python软件包才能运行该代码。 我们建议您使用virtualenv来管理您的python软件包和环境。 请按照以下步骤创建python虚拟环境。 如果尚未安装virtualenv ，请使用pip install virtualenv进行pip install virtualenv 。 使用virtualenv venv创建一个虚拟环境。 使用source venv/bin/activate激活虚拟环境。 使用pip install -r requirements.txt安装软件包pip install -r requirements.txt 。 运行KBQA系统 从下载预处理的数据，并将数据文件夹放在根目录下。 创建一个文件夹（例如， runs/WebQ/

该 Ising 模型用于通过应用 Metropolis 算法-蒙特卡洛方法模拟磁系统（正、负或随机自旋）。 运行主文件，输入晶格大小（最好是 100），然后选择一个输入自旋作为初始配置。 设置了两个不同的温度（T=2.0 和 T=2.5）。 例如，在 T=2（低温）下使用选定的正自旋进行初始化，大多数自旋是黑色的，这是因为翻转自旋的机会很小，并且材料具有铁磁性。 对于 T=2.5 的情况，由于温度较高，它会产生自旋翻转的趋势。 因此，材料失去磁化。 自旋似乎没有对齐，由此产生的配置似乎是随机无序的。 那是因为顺磁行为。 模拟的下一部分是可观测值计算：平均磁化、平均能量、平均磁化率和比热。 为了计算平均能量和磁化强度，我们必须找到能量和磁化值变化很小的时间依赖性（能量和磁化强度随时间增加变化很小的时间）因此，我们选择精度 p 并检查间隔（应满足精度的时间步数）。 这些间隔应取决于初始配

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