c#根据文件名或扩展名自动获取系统默认图标函数

使用c# 操作excel获取字段信息按照字段信息修改图片文件的名字

根据rvm回归模型自己编的matlab程序

项目介绍 问题：该项目的目的是根据毒性类型对毒性意见进行分类。 毒性类型的例子可以是有毒的，重度有毒的，淫秽的，威胁的，侮辱的，仇恨的。 实施了Logistic回归，支持向量机和朴素贝叶斯等不同的机器学习技术来确定6种有毒评论。 数据：我们用于有毒评论分类的数据集取自Kaggle竞赛，该竞赛可在Kaggle找到。 数据集具有来自Wikipedia对话页编辑的大量评论。 它们已被人类鉴定者标记为有毒行为。 有毒的 严重的 猥亵 威胁 侮辱 讨厌身份 数数 15294 1595 8449 478 7877 1405 百分比 9.5％ 0.9％ 5.2％ 0.2％ 4.9％ 0.8％ 数据高度不平衡 执行项目： spark - submit -- class project_2 .11 - 0.1 .jar < name of label

AWDN(2003) 引入了一种强大的数值技巧 (QUAD) 来为通用期权定价。 在此代码中，我只是为欧式看涨期权定价。

根据语法分析树判断是否为合式公式

钻石无处不在 介绍 在世界上，钻石因其美观和特性而成为人们最垂涎的对象。 他们昂贵的采购和稀缺性使钻石产品在市场上具有很高的价值。 但是，可以根据钻石的特性计算出该值吗？ 在这个项目中，我们打算使用监督学习来创建预测模型，该模型使用一系列钻石变量来预测其他钻石的市场价值。 过程 打扫 清理过程首先检查数据集。 发现存在分类变量和数字变量的地方。 还观察到没有空值。 消除了无用的列，并对分类变量进行了编码，我们选择按序数形式对它们进行分类，因为存在分类顺序，因此考虑到顺序，将分类值替换为数值。 造型 使用的模型是线性回归，使用HyperOpt选择超参数的随机森林Reggresor，以及由Pycaret选择的第三个模型，最终将成为LightGradientBoostingMachine。 使用的度量是“ mean_square_error”。 数据 该项目使用的数据数据是从以下获得的

根据位置式PID控制算法得到其程序框图。 在仿真过程中，可根据实际情况，对控制器的输出进行限幅：[-10，10]。 1.3.1　位置式PID控制算法

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根据综合查看股票的买入/卖出建议三个指标：SMA、MACD 和 RSI 句法： smr_strategy 输入： 没有任何输出： 没有任何需要互联网连接。 该工具自动对股票数据进行技术分析，并建议投资者买入或卖出特定股票的时间。 股价与时间的关系图包含红点和绿点。 红点对应于该策略建议出售的天数，并带有绿点对应于策略建议购买的天数。 定义： -MACD：移动平均收敛/发散。 之间的区别股票的长期和短期指数移动平均线价格-MACD 信号：上述 MACD 的 EMA -SMA：简单移动平均线。 最近n的平均股价天-RSI：相对强弱指数。 在 0 到 100 之间波动。超过 70 是被视为“超买”（并预计会下跌）而低于 30 表示“超卖”（预计会上涨） 建议基于简单移动平均线、相对强弱指数、 和移动平均收敛/发散。 该算法对这个策略来自《最整洁的股票小指南》一书市场投资”由 Jason K