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cotton_database 该项目为2014年完成的项目这个项目被爬取全球棉花供需数据为基础，棉花的月度供需平衡表，由此分析棉花期货市场的走势。主要国家为美国，中国，印度3国数据 代码暂时不再维护 由于软件框架过于老旧。基本需要重建了部分关键数据源过期，因为有发现的朋友服务器已经不再运行数据基本丢失 该只存储代码用一个悲伤的故事~~~~~~ 对棉花期货有兴趣的朋友可以看下思路 数据思路 基本思路是收集各国的年度供需平衡表和月度细分数据包括：月度库存月度出口量进口量月度商业库存和工业库存公式如下：上一个月的库存+本月产量+本月进口量-本月出口量-本月表观消费量=本月末库存由于表观消费很难确定，所以一般来说变成公式如下：的供需平衡表，和历年的供需平衡表进行比较 分析架构应该分为几个维度 时间月度，年度供需情况供需平衡表，进出口，产量（天气，运输，政策），消费，库存，市场情绪投机资金量重要事

小伙伴把小灰把书中各个章节所涉及到的代码，都总结到了这个项目当中，让大家可以更方便地学习和调试。他们对代码有什么问题和意见，也欢迎向小灰提出，在这里感谢大家的支持！ 最后，欢迎大家关注小灰的技术公众号：程序员小灰（ID：chengxuyuanxiaohui） 祝大家在算法的道路上学有所成！

2014年秋季课程代码 2014秋季学期C语言设计基础和上机部分源代码 使用说明 本套源代码来自HDU C语言程序设计基础课程 本代码仅包涵了所有代码中的一部分 本代码无偿使用 本代码最佳学习和参考 如果有错误或者建议希望能够联系我 需要下载请点击右边的【下载ZIP】 ＃联系方式电子邮件 教师郑秋华 Edit by SGA Studio

乌鸦城堡（CrowCastle） 作者：MWN 邮箱： 版本：1.0 引擎：quick-3.5 日期：2015年6月18日

具有潜在高斯过程先验（LGPP）的Raven渐进矩阵完成 这是论文“具有潜在高斯过程先验的Raven渐进矩阵完成”的代码。 依存关系 PyTorch == 1.4 pyyaml == 5.3 枕头== 7.0.0 numpy的= = 1.18.1 六个== 1.14.0 Python版本3.7.6 数据集 构建面和圆数据集： ./build_datasets.sh 训练 特定数据集的训练模型（例如，具有5000个训练样本的三角形实例化多边形数据集） python train.py --exp_name triangle_5000 --gpu 0 --dataset triangle_5000 参数--exp_name是您的自定义实验的名称和--dataset是在训练阶段中使用的数据集。 实验 用MSE分数估算模型 python test.py --exp_name trian

Python中的建模和仿真 Python中的建模与仿真是使用计算方法进行物理建模的简介。 它分为三个部分： 第一部分介绍离散模型，包括单车共享系统和世界人口增长。 第二部分介绍一阶系统，包括传染病，热系统和药代动力学模型。 第三部分是关于二阶系统的，包括机械系统，如射弹，天体力学和旋转刚体。 与一年级物理课程相比，采用计算方法可以处理比通常在一年级物理课程中看到的更为真实的模型，并且可以选择包括摩擦和阻力之类的功能。 Python是该材料的理想编程语言。 对于那些以前没有编程的人来说，这是一种很好的第一语言，它提供了高级数据结构，非常适合表达对我们感兴趣的问题的解决方案。 Python中的建模和仿真是一本免费书籍。 根据该，这意味着您可以自由复制，分发和修改它，只要您将作品归类并且不将其用于商业目的。 和其他艾伦唐尼的免费书籍可以从。 入门 有三种使用代码的方式： 您可以在