案例基于pyspark开发，使用了线性，Ridge，LASSO，Elastic Net，决策树，梯度提升树以及随机森林7种回归模型完成预测，并使用了均方差和R2评估指数对七种模型效果进行了比较分析

Simulik实现事件触发的三种方式Demo工程（Matlab2020b） 1、用DetectChange模块实现，是实现事件触发最简单快捷的方式 2、用Stateflow实现，能够加入一些时间维度的逻辑，比如触发的条件可以加上积分滤波，触发之后延迟一段时间再动作，或者触发之后的动作持续维持一段时间 3、用MATLAB Function实现，能够加入一些复杂的算法，比如触发条件同时要满足密钥解算，满足CRC校验等

汉字集合，其中包括1000、2500、8000三种汉字集合，使用txt存储，方便直接对字库进行裁剪，也可手动修改汉字集合，把自己想要添加的汉字添加进来。

导读：                           本文着重介绍三个IGBT驱动电路。驱动电路的作用是将单片机输出的脉冲进行功率放大，以驱动IGBT，保证IGBT的可靠工作，驱动电路起着至关重要的作用，对IGBT驱动电路的基本要求。　　本文着重介绍三个IGBT驱动电路。驱动电路的作用是将单片机输出的脉冲进行功率放大，以驱动IGBT，保证IGBT的可靠工作，驱动电路起着至关重要的作用，对IGBT驱动电路的基本要求如下：　　（1） 提供适当的正向和反向输出电压，使IGBT可靠的开通和关断。　　（2） 提供足够大的瞬态功率或瞬时电流，使IGBT能迅速建立栅控电场而导通。　　（3） 尽可能小的

python四十种图形的代码

包含 30+ 风格化天空盒. • 所有的天空都是风格化的，包括白天、夜晚（有月亮和没有月亮）、多云、晴天、 阴天，以及一些低聚物风格的天空 • 所有天空都是 4K 分辨率(4096*2048). • 适用于任何游戏. • 如果你的游戏中使用了风格化或者卡通风格的材质, 这些天空盒或许可以帮助你快速提升游戏品质。

本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！

文件中包含多种求函数逼近的函数算法，如切比雪夫多项式逼近，离散周期数据点的傅立叶逼近，离散试验点的线性最小二乘拟合等

unity + pop-up photo wall 十几种滚动的照片墙插件，适用于滑轨，触摸屏等，

在改良的软壁全息QCD模型中研究了三味N f = 2 +1 QCD与m u = m d≥m s的手性相变。 从修改后的软壁模型的运动方程求解与温度相关的手性冷凝物，在N f = 2 +1的情况下，我们提取了手性相变顺序的夸克质量相关性，其结果与 “哥伦比亚图解”，从晶格模拟和其他非微扰方法总结而来。 在三个风味手性极限m u / d = 0，m s = 0附近观察到一阶相变，而在足够大的夸克质量下，它变成了交叉相变。 一阶和交叉区域由二阶相变线分开。 m u / d = m s线将二阶线分为两部分，并且这两个部分中转变温度的m s依赖性完全相反，这可能表明这两个部分受不同的通用性类支配。