钙钛矿双神经元网络分类 所讨论的算法旨在使用机器学习预测策略来促进高，稳定和高效性能的双钙钛矿太阳能电池的开发。 为了优化材料成分，制定设计策略并预测DPSC的性能。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件 脚本中使用的软件或软件包的列表，使用前可能需要这些列表。 Python最新版本 提示-安装软件包 大熊猫 脾气暴躁的 Matplotlib 西皮 门捷列夫 斯克莱恩 凯拉斯 Helvetios-执行培训的集群 介绍 钙钛矿是具有与称为钙钛矿的钙钛氧化物（CaTiO3）的矿物相似的晶体结构的材料。 钙钛矿化合物的通式为ABX3。 其中“ A”，“ B”是不同大小的阳离子，其中A是两者中最大的阳离子，“ X”是最常作为氧化物的阴离子。 它是最丰富的结构家族之一，存在于多种具有广泛特性，

噪声图用于评估世界各地城市的噪声水平。 产生噪声图的方法主要有两种：一种是通过对周围环境（例如交通流量，建筑物分布等）的理论模拟来产生噪声图；另一种方法是通过对周围条件的理论模拟来产生噪声图。 另一个是使用来自噪声监控器的实际测量数据来计算噪声水平。 当前，文献主要集中在考虑更多因素，这些因素在基于噪声测量生成噪声图的过程中，在理论模拟和插值方法期间影响声音传播。 尽管在仿真过程中考虑了许多因素，但噪声图必须通过实际的噪声测量来校准。 因此，获得噪声数据的方式对于产生和校准噪声图都是重要的。 但是，很少有文献提及有关在放置指定数量的噪声传感器时确定正确的监视位置并给出由它们产生的数据所产生的噪声图的偏差的规则。 在这项工作中，利用矩阵灰色绝对关联度理论，我们计算出了最精确的噪声表面与内含指定数量的噪声数据的不同内插值之间的关系度。 我们发现，用噪声数据的不同组合绘制的曲面产生的关联度最高，而精确度最高。 然后，我们在总数中确定最低的一个，并计算出在制作噪声表面时将其排除在外的相应偏差。 以相同的方式处理左噪声数据，我们一一找出了左数据中最不重要的数据。 通过这种方法，我们优化了大约2

预订机票 这个asp.net应用程序模拟了一个在线预订系统，该系统使用户可以搜索可用的最佳航班，预订不同旅行级别的座位。

C编程规范-101条规则准则与最佳实践。陈皓（左耳朵耗子）推荐C++初学者学习书籍。

此代码侧重于最小化有功功率损耗。 首先，我们从所需的电力系统中获取数据，然后我们定义优化算法的参数，例如迭代次数、总体规模以及目标变量的最小值和最大值。 目标变量是： TAP、母线电压和分流器的值。 定义优化算法参数后，执行经典潮流程序，计算优化函数值。 现在迭代过程在算法达到默认迭代次数后开始，它显示了目标变量的初始值与优化算法的新值之间的比较，也显示了最优值的演化过程作为有功功率的损失。 在文件夹中，有一张关于 Jaya 算法如何工作的图像。 注意：代码设计用于任何电力系统，只需添加到文件夹并在代码中调用它。 请记住，优化过程可能需要几秒到几分钟才能收敛，具体取决于目标变量的数量和迭代次数。 要了解有关 Jaya 算法的更多信息： http://www.comingscience.com/ijiec/Vol7/IJIEC_2015_32.pdf 如果您遇到任何问题，可以通过电子邮

本书是国内第一本伞面介绍微软Silverlight最新版本技术基础和开发实践的书籍，不仅涵盖面广，内容也有足够的深度。 在RIA应用程序开发中，程序员和设计师角色的分工各不相同，针对这一点，微软提供了相对应的Silverlight开发工具，即Visual Studi0和Blend，这两种开发工具在书中通过一系列入门范例得到了详细的介绍，使读者可以快速上手开发项目。 本书光盘包含完整的Silverlight项目视频操作以及近200个完整范例，范例的深度根据知识点的侧重而不同，涵盖基本界面布局、动画效果应用、多媒体播放器、控件应用、LINQ语言与WCF通讯、NETRIAService等各个方面。 本书适合Silverlight技术研究、教学、编程人员，RIA技术研究人员，以及Silverlight爱好者阅读和使用。

股票买卖最佳时机leetcode EECS132-项目一 要做的事 交易者 交易者代表允许交易股票的实体。 Trader 类将需要实例字段来跟踪交易者的姓名和交易者的当前余额。 该类将具有以下方法： getName 不接受输入并返回一个字符串。 返回交易者的姓名。 setName 将单个字符串作为输入并且不返回任何内容。 交易者的名称更改为输入值。 getBalance 不接受输入并返回双精度值。 返回账户的当前余额。 取一个双精度值作为输入，不返回任何值。 余额减少输入金额。 存款将单个双精度值作为输入并且不返回任何内容。 余额增加输入金额。 Trader 类将有一个构造函数： 构造函数采用单个 String 输入，即帐户名称。 订单 订单代表买入或卖出股票所需的数据。 Order 类应该有实例字段来跟踪股票代码、股票数量、价格、下订单的交易者以及我们是否可以部分填写订单的指标。 出于本作业的目的，所有股票都将具有单字符符号。 Order 类将具有以下方法： getStockSymbol 不接受输入并返回一个字符。 返回此订单所针对的股票的单字符代码。 （订单的股票代码不会改变。）

通信原理 数字信号最佳接收 斐多课堂

欧氏距离matlab代码Tensorflow_Pytorch_Sinkhorn_OT 用于计算两个离散分布之间的最佳运输（OT）距离的Sinkhorn算法[1]的Tensorflow（1.0或2.0）和Pytorch实现。 概述 这些实现是从Cuturi到Tensorflow和Pytorch的改编，它们能够利用其自动差异功能和在GPU上运行的能力。 这些实现并行计算N对离散分布对（即，概率向量）之间的OT距离。 它对应于Cuturi实施中的“ N倍1-vs-1模式”。 输入 a ：D_1×N矩阵，每列是D_1维（规格化）概率向量。 b ：D_2×N矩阵，每列是D_2维（规格化）概率向量。 M ：D_1×D_2矩阵，成本函数正，对角线应为零。 lambda_sh, numItermax, stopThr ：算法的参数，与Cuturi的实现相同。 a, b, M是Tensorflow或Pytorch的张量，因此，反向传播适用。 输出 该算法输出一个N维矢量，第n个元素是a[:,n]与b[:,n]之间的（近似）OT距离。 测试 在test.py文件中，提供了Cuturi的Matlab实现与我

如题，是剑桥大学Kiran K. Rachuri在获得ACM MobiCom 2011 最佳论文奖时的答辩ppt