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SELENIUM2自动化测试实战(基于PYTHON语言)源码

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G 代码 Arduino 库 这是一个允许任何机器或机器人由 G 代码控制的库 特征 串行或字符输入 可定制 什么是 G 代码？ G-Code 是 3D 打印机和 CNC 用来创建零件的指令。 G-Code 是一组发送给机器控制器执行的指令命令。 位置、进给率和使用的刀具是 G-Code 可以控制的一些项目。 G-Code 可以从计算机发送或保存在 SD 卡上。 为什么要创建这个库？ 该库允许任何机器或机器人由 G 代码控制。 它使得使用 CNC 和机器软件进行设置变得快速而容易，并且可以更好地控制通信和命令。 为什么要用这个？ 如果您的项目需要计算机控制或一组指令，像这样的库将有助于简化这一过程。 职能 设置 代码（）， gcode（void（* CallBack）（））， gcode(int numbercommands, commandscallback *commandAr

Tendermint源码分析 缘由 最近工作时间稍微稍微有些一些，本来是想写一些关于以太坊的源码分析，一来ethereum的实现过于复杂，二来网上的资源也是比较丰富的。到了一个叫做的项目。发现此项目是基于tendermint引擎的。逐渐接触到了 。我想每一个区块链行业的从业者应该都有实现一条公链的想法。tendermint正好满足了所有的功能。不用去自己写P2P网络，不用去实现复杂的共识算法，不用研究如何对区块链打包和存储。只需要实现几个特定的​​接口就可以实现一个全新的链。 在基于tendermint实现了一个简（无）单（用）的公链之后，越来越发想研究一下tendermint的技术细节。 ，，我是按着模块来阅读的。目前已经看完了P2P，Mempool，区块链，状态，共识。我会逐渐将其扩展为文档，期望能给看到这篇文章的同学提供一些帮助。 分析计划 共识模块源码分析 证据模块源码分析 进

fast ism 算法，在语音信号处理，语音识别方面有非常重要的作用。

matlab经济学代码宏模型代码（更新） DSGE，宏观经济模型，matlab，julia，python，dynare 论文清单： Hippolyte d'Albis，Fabrice Collard，2013年：“年龄组和人口老龄化的衡量标准”，人口研究：第29卷，第23条 伊戈尔·埃莫拉耶夫（IGOR ERMOLAEV），查尔斯·弗里德曼（CHARLES FREEDMAN），米歇尔·朱利亚德（MICHEL JUILLARD），恩德拉·卡梅尼克（ONDRA KAMENIK），德米特里·科尔舒诺夫（DMITRY KORSHUNOV），道格拉斯·拉克斯顿（DOUGLAS LAXTON），2008年：“银行放贷紧缩是否重要？” 玛格丽塔·鲁比奥（Margarita Rubio），何塞·卡拉斯科·加勒古（JoséA. Carrasco-Gallegoy），2014年：“巴塞尔I，II和III：使用DSGE模型进行福利分析” Frederic Boissay，Fabrice Collard，Frank Smets，2016年：“繁荣与银行危机”，JPE，第1卷。 124号2个 B. Bernan

时空分组编码STBC2X4 Alamouti Scheme matlab code

MahNMF Manhattan Non-negative Matrix Factorization code % Manhattan Non-negative Matrix Factorization. % ManhNMF: Matlab Code for Efficient Robust Manhattan NMF Solver % Reference % [1] N. Guan, D. Tao, Z. Luo, and J. Shawe-taylor, "MahNMF: Manhattan % Non-negative Matrix Factorization," arXiv:1207.3438v1, 2012. % [2] N. Guan, D. Tao, Z. Luo, and J. Shawe-taylor, "MahNMF: Manhattan % Non-negative Matrix Factorization," Submitted to Journal of Machine Learning Research, 2013. % The model is X \approx W^TH, where X, W, and H are defined as follows: % X (m x n): data matrix including n samples in m-dimensional space; % W (r x m): basis matrix including r bases in m-dimensional space; % H (r x n): coefficients matrix includeing n encodings in r-dimensional space. % Written by Naiyang Guan (ny.guan@gmail.com) % Copyright 2012-2014 by Naiyang Guan and Dacheng Tao % Modified at Jan. 28 2013 % % X : Input data matrix (m x n) % r : Target low-rank % % (Below are optional arguments: can be set by providing name-value pairs) % MAX_ITER : Maximum number of iterations. Default is 1,000. % MIN_ITER : Minimum number of iterations. Default is 10. % MAX_TIME : Maximum amount of time in seconds. Default is 100,000. % W_INIT : (m x r) initial value for W. % H_INIT : (r x n) initial value for H. % LAM_INIT : initial value of smoothness parameter. Default is 1. % MDL_TYPE : Model type (Default is 'PLAIN'), % 'PLAIN' - MahNMF (min{||X-W^T*H||_1,s.t.,W >= 0 and H >= 0}.), % 'BXC' - Box Constrained MahNMF (min{||X-W^T*H||_1,s.t.,1 >= W >= 0 and 1 >= H >= 0}.), % 'MNR' - Manifold Regularized MahNMF % (min{||X-W^T*H||_1+.5*beta*TR(H*Lp*H^T),s.t.,W >= 0 and H >= 0}.), % 'GSP' - Group Sparse MahNMF % (min{||X-W^T*H||_1+.5*beta*\sum_{g\in G}||W^[g]||_{1,p},s.t.,W >= 0 and H >= 0}.), % 'SYM' - Symmetric MahNMF (min{||X-H*H^T||_1,s.t., H >= 0}.). % ALG_TYPE : Algorithm type (Default is 'AGD'), % 'AGD' - Accelerated Gradient Descent, % 'RRI' - Rank-one Residue Iteration. % BETA : Tradeoff parameter over regularization term. Default is 1e-3. % SIM_MTX : Similarity matrix constructed by 'constructW'. % GPP_MTX : Group pattern for boundary of all groups. % TOL_INNR : Stopping tolerance of inner iterations. Default is 1e-2. % TOL_OUTR : Stopping tolerance of outer iterations. Default is 1e-3. % If you want to obtain a more accurate solution, decrease TOL_INNR or TOL_OUTR and increase MAX_ITER at the same time. % VB_OUTR : 0 (default) - No debugging information is collected. % 1 (debugging purpose) - History of computation is returned by 'HIS' variable. % 2 (debugging purpose) - History of computation is additionally printed on screen. % VB_INNR : 0 (default) - No debugging information is collected. % 1 (debugging purpose) - History of computation is returned by 'HIS' variable. % 2 (debugging purpose) - History of computation is additionally printed on screen. % % W : Obtained basis matrix (r x m). % H : Obtained coefficients matrix (r x n). % iter : Number of iterations. % elapse : CPU time in seconds. % HIS : (debugging purpose) History of computation, % niter - total iteration number spent for Nesterov's optimal % gradient method, % cpus - CPU seconds at iteration rounds, % objf - objective function values at iteration rounds, % dlta - stopping criteria of block coordinate descent. % % % >>X=rand(1000,500); % >>ManhNMF(X,10); % >>ManhNMF(X,20,'verbose',1); % >>ManhNMF(X,30,'verbose',2,'w_init',rand(r,m)); % >>ManhNMF(X,5,'verbose',2,'tol_outr',1e-5); % Note: other files 'GetStopCriterion.m', 'ApproxFunC.m', and 'wmedianf.mexw32' should be included under the same % directory as this code.

apt-get 安装失败，提示E Sub-process usrbindpkg returned an error code 解决办法 ：