以python作为控制器，在simulink中搭建被控对象模型。技术点涉及python与simulink的数据交互、matlab实时仿真技术、python的数据可视化、增量式PID算法的编写等。有别于平时simulink仿真实验的模型和控制器同处一处，且仿真时间与CPU真实时间不同步。笔者将控制器和被控对象分离，实现远程的实时控制。

内容 1）自选文本分类数据集； 2）测试单向、双向TextRNN深度网络算法分类精度； 3）编写、运行程序并查看结果； 4）调节单向、双向TextRNN算法相关参数，分析其对模型效果的影响

关于西北工业大学数据结构实验报告的内容。 作为一门非常重要的计算机科学基础课程，数据结构不仅仅是编程语言基础，更多地是涉及到计算机算法和程序设计的基本概念。 在实验中，我们将通过使用 C++ 语言，实现数据结构的基本操作，如创建链表、查找元素、插入元素、删除元素等。同时，我们还将运用栈、队列、堆等基本数据结构，实现更加复杂的操作。 除了对数据结构的基本操作进行实现之外，我们还需要考虑时间和空间复杂度等重要问题，以确保算法的执行效率和程序的稳定性。 最后，在实验报告中，除了要详细描述实验过程和结果之外，还需要对实验中遇到的问题和解决方案进行分析和总结，以便更好地理解和掌握数据结构的相关知识。 总之，通过这样一系列实验，我们将能够更深入地了解数据结构的原理和实现方法，这对我们的编程能力和计算机科学理论知识都有很大的帮助。

共有144节锂离子电池，包含三种不同的SOC(0%SOC，50%SOC和100%SOC)，在4种不同的温度(-40℃，-5℃，25℃，50℃)下进行了电池寿命测试。 1.-40℃，-5℃，25℃，50℃每种温度下分别有 12个电池。 2.每个温度的12个电池中，0%SOC，50%SOC和100%SOC，每种容量分别有4个。 3.144节电池分为三组，每组48个。48个电池每三周进行一次容量测试和阻抗测试；48个电池每三个月进行一次容量测试和阻抗测试；48个电池每6个月进行一次容量测试。 例如：电池PLN_51以C/2的CCCV充电速率进行初始容量测试。当当前电流降到C/100的速率以下时就会以C/2的速率放电以累计达到最大可适用容量。然后，在阻抗测试之后以相同的CCCV曲线对电池充满电。在下一步中，通过将累积容量计算到最大容量的一半，将电池放电至50%SOC。然后将电池存储在温度室中3周。三周后，取出电池进行容量和阻抗测试。

上市公司高管薪酬粘性数据+Stata代码 2009-2022 五年滚动计算

大数据面试题V3.0完成了。共523道题，679页，46w+字，来源于牛客870+篇面经。 主要分为以下几部分： Hadoop面试题：100道 Zookeeper面试题：21道 Hive面试题：47道 Flume面试题：11道 Kafka面试题：59到 HBase面试题：36道 Spark面试题：97道 Flink面试题：40道 数仓面试题：25道 综合面试题：43道 数据库（MySQL）面试题：44道 面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。

国泰安国债收益率数据，时间频率为季度

ATSHA204A数据手册及硬件参考设计+stm32f103单片机软件例程(i2c+swi接口)DEMO源代码: int main(void) { uint8_t sha204_lib_return = SHA204_SUCCESS; uint8_t serial_number[9] = {0}; uint8_t secret_key_id = KEY_ID_0; uint8_t secret_key[32] = {0x11,0x77,0x16,0x20,0x82,0xde,0xad,0x8c,0xe9,0x14,0x21,0x87,0xf5,0x94,0x6e,0xcd,0x0c,0x75,0x5c,0xd5,0x57,0x3c,0x3a,0x40,0x9a,0xdf,0xdb,0x83,0x55,0x1b,0xd0,0xd1}; uint8_t num_in[32] = {0}; uint8_t challenge[32] = {0}; uint8_t wakeup_response_buffer[4] = {0}; uint16_t random_number

使用getdata.py下载数据，或者使用自己的数据源，将数据放在stock_daily目录下 使用data_preprocess.py预处理数据，生成pkl文件，放在pkl_handle目录下(可选) 调整train.py和init.py中的参数，先使用predict..py训练模型，生成模型文件，再使用predict.py进行预测，生成预测结果或测试比照图 本项目使用机器学习方法解决了股票市场预测的问题。项目采用开源股票数据中心的上证000001号，中国平安股票(编号SZ_000001)，使用更加适合进行长时间序列预测的LSTM(长短期记忆神经网络)进行训练，通过对训练集序列的训练，在测试集上预测开盘价，最终得到准确率为96%的LSTM股票预测模型，较为精准地实现解决了股票市场预测的问题

（更新至2022）经济制度距离、文化距离、政治距离，两种方法，整理好的面板数据， excel或stata 经济制度距离是指两个国家或地区在经济制度方面的差异。这种 差异可以包括多种方面，例如产权保护、市场自由度、ZF干预程度、贸易政策等等。经济 制度距离对于国际经济交往和投资具有重要意义，因为它影响着市场运作、资源配置和经济 效益等方面。 经济制度距离还可能影响不同国家之间的贸易和投资活动。如果两个国家的 经济制度距离较大，那么它们之间的贸易壁垒和投资障碍可能会增加，这会导致贸易成本的 增加和投资风险的加大。 因此，对于企业和投资者来说，了解目标国家或地区的经济制度 以及与本国经济制度的距离是非常重要的。这有助于他们预测市场趋势、评估投资风险和制 定合适的商业策略。同时，ZF也可以通过减少经济制度距离来促进国际贸易和投资活动， 推动全球经济的繁荣和发展。 需要指出的是，经济制度距离不是一个固定的概念，而是随 着时间和情境的变化而变化的。随着全球化的深入发展，各国之间的经济制度也在相互影响 和融合，经济制度距离也在逐步缩小。因此，我们需要以动态和开放的视角来看待和理解经 济制度距离。 我