参考： 请参见Simon Haykin所著的“自适应滤波器理论”一书中的第9章

car_sales.sav 该数据文件包含假设销售估计值、订价以及各种品牌和型号的车辆的物理规格。订价和物理规格可以从 edmunds.com 和制造商处获得。 统计分析及模型构建中常用的数据集、使用数据集可以对模型和算法进行快速验证，而且如果能够得到经典测试数据有助于我们复现大佬（巨佬）们提供的算法模型、达到实战联系的目的、真正从原理上开启数据分析、而不是纸上谈兵； 纽约时报的一篇文章报道，数据科学家在挖掘出有价值的“金块”之前要花费50%到80%的时间在很多诸如收集数据和准备不规则的数据的普通任务上。混乱的数据是数据科学家工作流中典型的比较耗费时间的。 常用的数据集可以帮助我们快速实验模型算法，因为他们都是被处理过的优质数据；

SpiecEasi 生态联系的稀疏逆协方差估计和统计推断 该软件包对于希望为各种组成数据推断图形模型的人很有用，尽管它主要用于微生物组相对丰度数据（由16S扩增子序列数据生成）。 它还包括一个用于[过度分散，零膨胀]多元相关计数数据的生成器。 请参阅发表的论文。 关于符号的一个小问题：我们将该方法称为“ SPIEC-EASI”，并为此包保留了“ SpiecEasi”。 目录 安装 开发工具 我假设所有辅助软件包都已安装-例如pulsar，large，MASS等。如果遇到意外错误，则可能需要下载并安装缺少的依赖项。 在交互式R会话中： library(devtools) install_github("zdk123/SpiecEasi") library(SpiecEasi) conda SpiecEasi也可以通过conda来源获得，并且应该始终与该存储库的主分支保持最新。 co

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安全技术-网络信息-移动通信网络中终端定位参数联合估计方法的研究.pdf

Monodepth2这是用于训练和测试深度估计模型的参考PyTorch实施，使用挖掘为自我监督的单眼深度预测ClémentGodard，Oisin Mac Aodha，Monodepth2中描述的方法，这是使用PyTorch的参考PyTorch实施，用于训练和测试深度估计模型挖掘到自我监督的单眼深度预测ClémentGodard，Oisin Mac Aodha，Michael Firman和Gabriel J.Brostow ICCV 2019中描述的方法 请参阅许可文件中的条款。 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用我们的论文：@article {monodepth2，title = {

为了解决电动汽车电池荷电状态估算不准确的问题,以最常用的磷酸铁锂电池作为研究对象,以二阶RC等效电路作为电池模型,对模型参数进行在线识别,采用无迹卡尔曼滤波算法估算电池SOC,并与理想状态下AH法计算得到SOC进行比较。MATLA仿真结果表明,UKF算法的估计结果与AH法的结果大致相同,说明UKF算法对SOC的估算具有相当高的精度,高精度工程中具有一定的应用价值。

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该项目是我们CVPR2019文件“用于人体姿势估计的深层高分辨率表示学习”的正式实现。用于人体姿势估计的深层高分辨率表示学习（CVPR 2019）新闻[2020/03/13] TPAMI：用于视觉识别的深度高分辨率表示学习。 它包括更多的HRNet应用程序，并且提供了以下代码：语义分割，异物检测，面部标志检测和图像分类。 [2020/02/01]我们为HRNet添加了演示代码。 感谢Alex Simes。 用于显示姿态估计结果的可视化代码

纽约联储DSGE模型（版本1002） DSGE.jl包实现了纽约联储动态随机一般均衡（DSGE）模型，并提供了通用代码来估算许多用户指定的DSGE模型。 该软件包在Liberty Street Economics博客文章。 （我们之前将模型称为“ FRBNY DSGE模型”。） 此Julia语言实现反映了Liberty Street Economics博客文章包含的MATLAB代码。 单击上面的docs|dev按钮可以访问代码的docs|dev 。 有关最新型号版本的文档，请阅读此 。 纽约联储DSGE团队目前正在扩展代码，以解决和估计异构代理模型。 过滤和平滑算法可在已注册的软件包。 可以在注册软件包找到用于估计DSGE模型的顺序蒙特卡洛（SMC）采样的。 的基础AbstractModel类型，从该AbstractDSGEModel类型导出，在已注册的包被定义 。 纽约联储可酌