钢铁行业周报：高度关注国家督导组针对落后钢铁产能的督查进程.pdf

预更新程序 用于在 github 上的存储库中更新 PR 描述的模块。 该模块有一个命令行界面以及一个库 API。 使用命令行界面，位于克隆存储库目录中的用户能够处理特定 PR 描述的各个部分，而不会影响描述的其余部分。 数据 调用时在命令行中设置 PR 编号、section id 和 text 存储库地址是根据当前环境计算的 必须从位于工作目录或用户主目录中的配置文件中读取授权令牌 功能 添加一个新部分 更新现有部分 阅读现有部分的文本 删除部分 删除所有部分 库 API 提供了将该实用程序用作插件的功能。 主要功能由单元测试覆盖。

技小新-MQTT单片机编程小工具(针对阿里云Iot)

包含两种针对风电机组的MPPT算法：经典MPPT；风速湍流作为搜索信号的MPPT

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电影分类器 MOV 01 E/11/145 —Harshani SKE E/11/343 — Rodrigo ARSP E/11/368 — Selvaluxmiy S. 介绍 背景介绍 电影分类是学术界和工业界都感兴趣的话题。 大多数分类都集中在用户对选择未来电影的偏好上。 但是，针对电影未来流行程度的分类方案使制片人、金融家、学者甚至观众能够了解导致电影成功的因素。 这是因为太多不同程度的参数是相关的，找到一种合适的方式在单个实例中表示与电影相关的所有信息是一项繁琐的任务。 即使找到了一种表示电影的方法，生成模型的分类器的最终选择也需要大量研究。 同样，在发行后的电影的情况下，兴趣点集中在财务回报上。 在这种情况下也存在数据表示和分类的问题。 因此，需要设计一个易于挖掘的数据集以及适当的分类器，可用于生成模型来预测上映前和上映后电影的流行度分类。 动机 创建自动电影分类软件的动机是纯粹

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Hit-And-Run 和 Gibbs 采样算法的实现，用于生成满足线性不等式系统 Ax<=b 的均匀分布随机向量 x。 生成的随机向量可用于初始化局部搜索非线性优化算法，以便通过多开始优化策略定位全局优化。 假设 A*x<=b 不是无界的。 为了使用采样器，必须指定初始可行的点 x0（例如，可以通过使用 LP 求解器找到）。

在阶段病例已经获得处理数量（即Stage_Treated）较大，且认为其数据是有效的情况下： 阶段的康复率变化波动大的地区与环境温度相关性越能对应上 康复情况越差的地区越可能是处于寒冷的地区，反之则不一定成立 康复情况好的地区很多都是处于环境温度较高地区 当以间隔天数较小进行阶段划分时，同一地区出现较多较大的阶段的康复率的概率是在天气温度较好的时间（在Excel中可过滤可能是异常数值的数据，如阶段康复率是在0.5到1的区间，阶段康复数大于或等于10和阶段死亡数大于或等于0，将过滤后的数据拷贝到新的工作表中，针对该新建工作表数据创建一个以地区和子地区为行，阶段日期组合成月为列，阶段康复率平均值为值的数据透视表） 环境温度对阶段康复率的影响有滞后性，根据供冷供暖情况不同，天气温度会对环境温度有不同的影响，所以不太会出现极端天气温度造成极端差的康复情况，有些地区会出现在寒冷的天气温度下供暖后的康复情况比不供暖时的要好，但大多都会比不过天气温度较高时的状况。 印度的疫情大数据告诉我们，并不是温度越高越好，在2021年2月温度较适宜，2021年1月和2021年3月稍差，到了现在2021年5月更差了，预测印度接下来的更炎热的夏天会疫情康复情况数据会更差。

排序算法总结