通过读取广播星历文件进行卫星位置计算，将计算出的位置转化到WGS-84坐标系中，根据设定的用户位置以及卫星的位置，可计算出可视卫星。并且该算法有位置预测功能。星历文件路径需要自己改。其中附带广播星历文件。

交通量预测matlab代码具有模式、缺失值和异常值的真实世界张量流的稳健分解 (ICDE'21) 这个存储库包含论文的源代码，由 和 提供，在 。 在这项工作中，我们提出了SOFIA ，这是一种在线算法，用于分解随着时间推移而随着时间推移而丢失条目和异常值的真实世界张量。 通过平稳而紧密地结合张量分解、异常值检测和时间模式检测，SOFIA 与最先进的竞争对手相比具有以下优势： 稳健而准确：与最佳竞争对手相比，SOFIA 产生的插补和预测错误最多可降低 76% 和 71%。 快速：与第二准确的方法相比，使用 SOFIA 使插补速度提高了 935 倍。 可扩展：SOFIA 在时间演化的张量中以增量方式处理新条目，并且它与每个时间步长的新条目数量成线性比例。 数据集 名称 描述 尺寸 时间粒度 处理过的数据集 原始来源 英特尔实验室传感器 位置 x 传感器 x 时间 54 x 4 x 1152 每 10 分钟 网络流量 来源 x 目的地 x 时间 23 x 23 x 2000 每小时 芝加哥出租车 来源 x 目的地 x 时间 77 x 77 x 2016 每小时 纽约出租车 来源 x 目的地

scikit-learn，简称sklearn，一个强大的Python机器学习库，本代码的“加州房价预测”实验是一个线性回归模型，包含已经运行过的jupyter notebook的.ipynb文件和数据集.csv文件，放到jupyter notebook根目录下即可打开或者运行。

从Reddit WorldNews Channel网站上抓取的新闻数据（2008-06-08 到 2016-07-01）和对应时间的 Dow Jones Industrial Average (DJIA)股票指数数据。

精品专题课件（2021-2022年收藏）

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