matlab温度图像代码粗糙表面的热物理模型 介绍和动机 入射到无空气行星体表面的热通量在白天主要由太阳辐射控制，而在夜间则由地形的热辐射控制。 此处介绍的模型计算了无空气表面的温度分布，其中考虑了日照、反射和发射辐射以及地下传导。 该模型用 Matlab 编写以强调可读性和易用性。 方法 可以找到该模型中使用的基本方程。 基本说明和验证 安装 将此存储库下载或克隆到您选择的目录中。 主模型目录由三个目录和一个名为thermodel.m的脚本文件组成。 目录src包含所有源文件， config配置文件并input大小为 N x N 的地形输入文件（带有自定义 DTM 的 .mat 文件）。 运行应用程序的主脚本后，将创建另外两个目录： output和logs ，包含（等待它...）输出文件和日志。 output将包含主输出文件Tsurf.mat - 一个 N x N x M Matlab 阵列，显示时间步长 1...M 的地形表面温度。 照明模型 验证此照明模型的一种方法是将其输出与分析模型的输出进行比较。 例如，根据模型，在假设倾角为零的情况下，在纬度 80 度处发现的深度/直径\n=

适用于dart转model的插件，flutter开发人群

Forrester-2021_01-Introducing-The-Zero-Trust-Edge-Model

此处的脚本使用以下提出的方法对电能质量扰动进行数学建模： Z. Moravej , AA Abdoos & M. Pazoki (2009) 使用小波变换和支持向量机检测和分类电能质量扰动，电力组件和系统，38:2, 182-196, DOI: 10.1080/15325000903273387 这可能对未来研究人员在电能质量扰动的研究、建模和分类方面很有用。 只需执行该功能即可查看不同的模型。

这是的PyTorch实现。 在可以实现3倍的模型尺寸缩减，并且精度损失很小。 该项目是从修改而来的，主要区别是： 修剪一次完成，而不是顺序执行。 所引用的原始项目中的FilterPruner和PruningFineTuner被合并到FilterPruner类中，以使其更加简洁。 修剪InceptionV3 ， Inception_Resnet_V1 ， Resnet50作为示例，您可以为自定义模型定义新的FilterPruner。 笔记： 您可以使用PyTorch的预训练的Resnet50或InceptionV3作为基本模型，并在前面提到的cat-vs-dog数据集中修剪它们。 （请参阅prune_InceptionV3_example.py和prune_Resnet50_example.py） 要修剪新模型，您需要根据模型的体系结构在FilterPruner下定义一个转发函数和

ServiceNow-Data-Model-v3.4 ServiceNow 数据模型CMDB,ITSM 数据模型,ITOM数据模型

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pactools入门 该软件包提供了用于估计神经时间序列中的相幅耦合（PAC）的工具。 特别是，它实现了以下参考文献中介绍的驱动自回归（DAR）模型[ ]。 在阅读更多。 安装 要安装pactools ，请使用以下两个命令之一： 最新稳定版本： pip install pactools 开发版本： pip install git+https://github.com/pactools/pactools.git#egg=pactools 要升级，请使用pip提供的--upgrade标志。 要检查一切是否正常，您可以执行以下操作： python -c 'import pactools' 并且不应给出任何错误消息。 相幅耦合（PAC） 迄今为止，在不同类别的交叉频率耦合中，相位幅度耦合（PAC）（即，时间锁定到慢频率振荡的特定相位的高频活动）是最公认的。 PAC通常用协调制

德州TI公司的快速FFT变换fft_mdl user manual,用户可以直接调用TI的库函数，但有一点，你看不到TI的库中的源代码。

量化交易多因子模型。A five-factor model directed at capturing the size, value, profitability, and investment patterns in average stock returns performs better than the three-factor model of Fama and French (FF, 1993). The five-factor model's main problem is its failure to capture the low average returns on small stocks whose returns behave like those of firms that invest a lot despite low profitability. The model's performance is not sensitive to the way its factors are defined. With the addition of profitability and investment factors, the value factor of the FF three-factor model becomes redundant for describing average returns in the sample we examine.