基于LSTM（Long Short-Term Memory）模型的股票预测模型是一个应用深度学习技术来分析和预测股票市场走势的工具。该模型特别适用于处理和预测时间序列数据，能够学习股票价格随时间变化的复杂模式。 此Python资源包含一个完整的LSTM模型实现，适用于金融分析师和机器学习爱好者。它提供了从数据预处理、模型设计、训练到预测的全流程代码。用户可以利用这个模型来提高对股票市场动态的理解，以及对潜在投资机会的把握。 资源中还包含了用于训练模型的示例数据集，以及一个详细的使用教程，指导用户如何配置和运行模型，如何调整超参数以优化预测性能。此外，文档还涉及了模型评估的常用指标，帮助用户了解模型的预测准确性。 使用此模型时，用户应意识到股市存在不确定性，模型预测不能保证投资成功。此外，用户应遵守相关法律法规，合理使用该工具，并尊重数据来源的版权和使用条款。这个资源是金融科技领域探索者和实践者提升技能、深入了解机器学习在金融领域应用的宝贵资料。

用Matlab处理TDMS数据（降噪+频谱分析）。 一篇文章带你快速了解！

矿图数据是煤矿企业正常生产过程中一项常用的重要基础资料,在总结现有矿图数据在CAD平台与GIS平台间转换方法研究成果及其缺陷的基础上,基于WCF分布式框架结构结合二次开发技术,提出了一种跨图形平台的矿图数据同步新思路,并在Auto CAD与Arc GIS中成功实现。阐述了WCF技术的原理和优势,规避了传统转换方法的技术难点,详细介绍了矿图数据在Auto CAD与Arc GIS间实现数据同步的具体方法及步骤。

Logic2Text 数据 在数据集文件夹中，我们具有完整的数据集（all_data.json）和火车测试拆分（train.json，valid.json，test.json）。 每个示例均采用以下格式的词典： "topic": table caption, "wiki": link to the wikipedia page, "action": logic type, "sent": description, "annotation": raw annotation data from the mturk, "logic": logic form, "logic_str": linearized logic form, "nid": number of fuction nodes, "table_header":

深度学习中的MNIST数据集，已打包，内有训练和测试数据，节省大家从官网下载的时间。

包含693张图片PCB电路板缺陷的图片，已标注为voc xml和YOLO txt格式两种格式的标签。缺陷类别包含六种：missing_hole，mouse_bite，open_circuit，short，spurious_copper，spur

该资源包含Matlab程序和测试数据，以长江中下游平原为测试区，程序简单符合GRACE数据处理理论，设置好输入就可以输出得到需要的结果。可以参照博文《02 - GRACE数据处理步骤简叙》进行理解。如有问题可以留言交流。

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XC7K325T 基础 PCIE 的 ADC 数据采集卡方案（含教程和FPGA工程上位机），有操作教程，FPGA源码（VIVADO2017.4打开），参考原理图，资料总共249MB。

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