通信电源

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宽带放大器与集中选频放大器

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高音数据集对性别分类的自然语言处理NLP 借助自然语言处理NLP，我可以从Tweeter数据集中识别性别分类 该文件包含： 加载数据集： 该数据集用于训练CrowdFlower AI性别预测器。 您可以在此处阅读有关该项目的所有信息。 要求参与者仅查看Twitter的个人资料并判断用户是男性，女性还是品牌（非个人）。 数据集包含20,000行，每个行都有一个用户名，一条随机鸣叫，帐户个人资料和图像，位置，甚至是链接和侧边栏颜色。 数据集来自这里： : 灵感 您可以尝试使用此数据集回答以下几个问题： 推文和个人资料中的单词如何预测用户的性别？ 用什么词可以强烈预测男性或女性性别？ 风格因素（例如链接颜色和侧边栏颜色）如何很好地预测用户的性别？ 数据 数据集包含以下字段： unitid：用户的唯一ID _golden：模型的黄金标准中是否包含用户； 对或错 unitsta

针对高压变电站可能遭受雷电侵入波而导致站内电气设备绝缘受损的问题，利用Bergeron等值模型能够简化波在有限长线路上的多次折、反射问题，方便网络方程和计算程序编写的优点，提出了一种基于 Bergeron等值模型分析计算雷击过电压的简易方法，介绍了无损均匀导线和集中参数元件的Bergeron等值模型，建立了500 kV变电站雷击过电压时各电气设备的数学模型。对某500 kV变电站进线段遭受雷电侵入波进行过电压计算，得出设备上的过电压分布，验证了所提方法的有效性。

哈姆斯利 计算大小为n的Hammersley点集中的第i个点 用法 Hammersley（i，n） 参数： i我们要计算的坐标样本的索引n我们正在生成的点集中的样本数 返回值： [x,y] -来自大小为n，x和y的Hammersley点集的第i个点从0..1开始 例子 var hammersley = require ( 'hammersley' ) ; for ( var i = 0 ; i < 300 xss=removed> [ 0, 0 ] //1 -> [ 0.00333, 0.5 ] //2 -> [ 0.00666, 0.25 ] //3 -> [ 0.01, 0.75 ] //... } 也可以看看 基于Holger Dammertz [2012]