多层次多时次的nc资料写成grd的gs文件

软件小巧好用，可做空间分析和插值的地统计学软件，内有安装说明，操作简单。

Rosenbrock函数Matlab代码非手术治疗 该存储库包含 Curtis 和 Overton [1] 的 SQP-GS（顺序二次编程 - 梯度采样）算法的Python实现。 注意：这个实现是一个原型代码，它只针对一个简单的问题进行了测试，并且没有进行性能优化。 论文作者提供了一个 Matlab 实现，参见 [2]。 数学描述 该算法可以解决以下形式的问题 min f(x) s.t. g(x) <= 0 h(x) = 0 其中f 、 g和h是局部 Lipschitz 函数。 因此，该算法可以解决具有非凸和非光滑目标和约束的问题。 有关详细信息，我们参考原始论文。 例子 该代码针对 Rosenbrock 函数的 2 维非平滑版本进行了测试，受最大函数约束。 请参见 [1] 中的示例 5.1。 对于这个问题，解析解是已知的。 下图显示了SQP-GS在不同起点的轨迹。 最后的迭代用黑色加号标记，而解析解用金色星星标记。 我们可以看到该算法始终如一地找到了最小值。 要重现此实验，请参阅文件test_rosenbrock.py 。 实施细则 求解器具有三个主要参数，称为f 、 gI和gE 。

ghostscript-9.15-linux-x86_64.tgz免安装版，解压后就一个文件，可以直接执行使用。或者修改名字为 gs 后，然后拷贝到/usr/bin 目录下，这样在任何地方都可以直接使用 gs 命令。

GS+的汉语教程，来自睿驰，翻译的不错，对新手来说是个很好的帮助文档。

信用评估分类器的好坏能够直接影响信贷金融机构的盈利能力. 传统的网格搜索法进行参数寻优时会耗费大量的时间, 基于此提出改进的网格搜索法优化XGBoost (GS-XGBoost)的个人信用评估算法. 该算法利用随机森林进行特征选择后, 将改进的网格搜索法对XGBoost中的n_estimators和learning_rate进行参数寻优, 建立评估模型. 从UCI数据库中选取信贷数据进行分析, 分别与支持向量机、随机森林、逻辑回归、神经网络以及未改进的XGBoost进行比较. 实验结果表明, 该模型的F-score和G-mean的值均有提高.

DVB-S2GS流的分析与提取方法

ghostscript-9.04 已经交叉编译了 静态编译 运行gs即可 可支持Pychart

超同步公司的GS系列驱动器使用说明书，其中详细介绍了GS驱动器的选型，连线以及应用等问题

利用改进的Gerchberg-Saxton(GS)算法和广义相衬(GPC)结构，用纯相位空间光调制器(SLM)实现彩色图像的重现。提取出彩色图像的红、绿、蓝三色信息，利用改进的GS算法和相应波长的GPC结构，计算出输入面的纯相位分布。将所得相位分别编码加载到三个SLM上，用相应波长的激光分别照射三个SLM，在GPC输出面上进行合成，可以得到目标图像。与常规计算全息(CGH) 相比，该方法不需要移除零级衍射光，除具有较好的像质外，还提高了光能利用率；另外，根据不同波长设计固定的相衬滤波器(PCF)参量，不会因目标图像的不同而改变，放宽了GPC应用的限制条件。