完整英文电子版JEDEC JESD22-A117E：2018 Electrically Erasable Programmable ROM (EEPROM) Program Erase Endurance and Data Retention Stress Test（电可擦除可编程 ROM (EEPROM) 程序擦除耐久性和数据保留压力测试）。本标准规定了基于资格规范执行有效耐久性、保持力和交叉温度测试的程序要求。 JESD47 中规定了耐久性和保持性鉴定规范（针对循环计数、持续时间、温度和样本大小），或者可以使用 JESD94 中基于知识的方法制定。

python分析国家统计局数据网站本情况代码和数据集

这是在线药房+医疗保健管理项目 团队成员： 严酷的库马尔（Harsh Kumar）19103016 github.com/HarshaK47 Saksham Aggarwal 19103029 github.com/Saksham-Aggarwal-1 Dhruv Purwar 19103064 github.com/DhruvPurwar Tushar Malik 19103113 github.com/Tushar-Malik113

这是一个新手入门pytorch LSTM代码，大家可以尝试学习

数据仓库和数据挖掘综述 概念、体系结构、趋势、应用

主要包含KNN、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、BP神经网络、lightGBM、XGBoost等算法，包含基本算法代码和数据集应用的代码。代码源于天池。

该代码使用XGBoost进行分类预测，在python环境下进行操作，附带多个数据示例展示集相应的数据集，并进行不同算法对比

matlab提取dat文件的特定字段和数据-main.dat dat文件为abaqus计算结果文件。我想利用matlab提取出特定字段，特定点的位移数值。 首先我的mian.dat文件里面所要提取的位移数值内容为第一张图片，第二张和第三张图片为提取特定的数值所看到的论文的原理。 我看到的方法是要很熟悉matlab文件读取的操作，由于现在确实不太懂，故发帖。本人所采用的是matlab2012a.

。Minitab 下载提供统计分析、可视化分析、预测式分析和改进分析来支持数据驱动型决策。无论是否具备统计背景知识，Minitab 都可以通过其易于使用的软件或统计专家支持网络帮助企业更好地预测结果、设计更出色的产品并创造更美好的未来。 统计和数据分析软件包 Minitab 19 中文多语特别版统计和数据分析软件包 Minitab 中文版 无缝的数据准备 仅需单击导入，即可自动完成数据准备。直观的菜单选项可用于排序、堆叠、转置数据并对其进行重新编码。 轻松展示演示文稿 将图形和输出结果直接导出到 Microsoft Word 或 PowerPoint，从而轻松创建演示文稿并共享结果。 发现和探索 查看当前和过去的数据以找出趋势和模式。揭开变量之间的隐藏关系。使用 Minitab 数据分析软件来识别能够回答最具挑战性的问题的重要因素。 描述性统计和推理性统计 即便是非统计专家也能轻松使用的统计。轻松确定分布、关联、异常值或缺失值。 关键的统计检验包括：配对 t 检验、单比率和双比率检验、正态性检验、卡方检验和非参数检验。 预测式分析 可深入数据内部的高级分析和机器学习技术。 用于 Logistic 回归、因子分析、变量聚类的工具。 可视化 展示您的发现的图形输出；散点图、气泡图、箱线图、点图、直方图、图表、时间序列图等。 在数据发生改变时对图形进行无缝更新。使用更新的笔刷功能放大图形的所需部分，更详细地研究关注点。 Minitab 的“协助” Minitab 的“协助”是内置的交互式功能，可指导您完成整个分析，甚至还可以帮助您解释和显示结果。 Quality Trainer Quality Trainer 电子学习课程（单独出售）包括动画课程、小测验和动手实践练习，可帮助您轻松学习使用 Minitab Statistical Software 的统计知识。 Minitab® 20 * 新增功能或改进功能 协助 测量系统分析 能力分析 图形分析 假设检验 * 回归 DOE 控制图 图形 散点图、矩阵图、箱线图、点图、直方图、控制图、时间序列图等 等值线图和旋转 3D 图 概率图和概率分布图 数据更改时自动更新图形 * 对图形使用笔刷以研究关注点 * 导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF 基本统计量 描述性统计量 单样本 Z 检验、单样本 t 检验、双样本 t 检验、配对 t 检验 单比率检验和双比率检验 单样本 Poisson 率检验和双样本 Poisson 率检验 单方差检验和双方差检验 相关和协方差 * 正态性检验 异常值检验 Poisson 拟合优度检验 回归 线性回归和非线性回归 * 二元、顺序和名义 Logistic 回归 * 稳定性研究 偏最小二乘 正交回归 Poisson 回归 图：残差、因子、等值线、曲面等。 逐步：p 值、AICc 和 BIC 选择标准 * 最佳子集 * 响应预测和优化 * 方差分析 方差分析 一般线性模型 混合模型 多元方差分析 多重比较 响应预测和优化 * 等方差检验 图：残差、因子、等值线、曲面等。 均值分析 测量系统分析 数据收集工作表 量具 R&R 交叉 量具 R&R 嵌套 扩展的量具重复性与重现性 量具运行图 量具线性和偏倚 类型 1 量具研究 属性量具研究 属性一致性分析 质量工具 运行图 Pareto 图 因果图 变量控制图：XBar、R、S、XBar-R、XBar-S、I、MR、I-MR、I-MR-R/S、区域、Z-MR 属性控制图：P、NP、C、U、Laney P’ 和 U’ 时间加权控制图：MA、EWMA、CUSUM 多变量控制图：T 方、广义方差、MEWMA 稀有事件控制图：G 和 T 历史/过程偏移控制图 Box-Cox 和 Johnson 变换 个体分布标识 过程能力：正态、非正态、属性、批处理 * Process Capability SixpackTM 公差区间 抽样验收和 OC 曲线 * 试验设计 确定性筛选设计 Plackett-Burman 设计 二水平因子设计 裂区设计 一般因子设计 响应曲面设计 混料设计 D 最优设计和基于距离的设计 田口设计 用户指定的设计 分析二进制响应 * 分析因子设计的变异性 修补试验 效应图：正态、半正态、Pareto 响应预测和优化 * 图：残差、主效应、交互作用、立方、等值线、曲面、线框 可靠性/生存 参数分布分析和非参数分布分析 拟合优度测量 确切失效数据、右删失数据、左删失数据和区间删失数据 加速寿命检验 寿命数据回归 检验计划 阈值参数分布 可修复系统 多种失效模式 概率单位分析 Weibayes 分析 图：分布、概率、故障、生存 保证分析 功效和样本数量 用于估计

MySQL、Teradata和PySpark代码互转表，方便在不同的关系数据库和大数据仓库之间转换代码逻辑，另有数据转换操作的PySpark和Hive代码。