自定义TableMode模型，继承QAbstractTableModel，自定义数据模型。 可以很快得加载完1000万行大数据，并且占用的内存也不大,可加载1千万行大数. 使用QVector作为模型的底层数据结构存储数据，其内存占用与QList相当，尾部追加插入耗时与QList相当，但头部插入比QList耗时较多 QList m_itemList;

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自己编写并优化的贝叶斯模型，用于神经网络、机器学习或者数据分析、数据挖掘等领域的数学模型。是数据分析、Python程序设计、数学建模等课程作业的不二帮手！ 语言为Python，在Python3.6~3.8均可运行，需要安装numpy

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12.5mDEM数据，是ALOS（Advanced Land Observing Satellite，2006年发射）卫星相控阵型L波段合成孔径雷达（PALSAR）采集。该传感器具有高分辨率、扫描式合成孔径雷达、极化三种观测模式。该数据水平及垂直精度可达12.5米。该压缩包是12.5米样例数据免费下载使用，附广东省21个分市DEM数据

内容概要：通过数据集电力变压器油温数据详细的介绍双向LSTM，以及其机制，运行原理，以及如何横向搭配单向的LSTM进行回归问题的解决。 所需数据：在本次的模型所需的数据是电力变压器油温数据，由国家电网提供，该数据集是来自中国同一个省的两个不同县的变压器数据，时间跨度为2年，原始数据每分钟记录一次（用 m 标记），每个数据集包含2年 * 365天 * 24小时 * 60分钟 = 1,051,200数据点。 每个数据点均包含8维特征，包括数据点记录日期，预测目标值OT(oil temperature)和6个不同类型功率负载特征。 适合人群：时间序列和深度学习初学者本文的模型比较简单，易于理解。 阅读建议：可以大致阅读以下，本文件只是一个简单实现版本，并不复杂。 能学到什么：能够从本文件当中读懂深度学习的代码实现过程，对于时间序列有一个简单的了解， (PS:如果你使用你自己的数据进行预测需要将时间列和官方数据集保持一致，因为在数据处理部分我添加了一部分特征工程操作，提取了一些时间信息,因为LSTM不支持时间格式的数据输入,需要转化为数字) 如果大家不懂的地方可以看我的文章部分有详细的讲解。