如果对MD5检验不了解的可以看我的推文，文章里详细介绍了。公众号：物联网知识。 此程序可以用来检验文件的MD5值，并且也可以单纯的检验数据的MD5值，并输出出来，或者存放在某处。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。，。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

协整检验在EViews软件中的实现 为了实现协整检验，从VAR对象或Group(组)对象的工具栏中选择View/Cointegration Test… 即可。协整检验仅对已知非平稳的序列有效，所以需要首先对VAR模型中每一个序列进行单位根检验。EViews软件中协整检验实现的理论基础是Johansen (1991, 1995a)协整理论。在Cointegration Test Specification的对话框（下图）中将提供关于检验的详细信息：

matlab中DW检验的代码PyTorch 中的 RetinaFace 的实现。 模型大小只有1.7M，当Retinaface使用mobilenet0.25作为骨干网时。 我们还提供 resnet50 作为骨干网以获得更好的结果。 Mxnet中的官方代码可以找到。 移动或边缘设备部署 我们还为从 python 训练到 C++ 推理的边缘设备提供了一套人脸检测器。 WiderFace Val 单秤性能 当测试秤是原始秤时 风格 简单的 中等的 难的 预训练 批量大小 火车大小 ResNet50 95.48% 94.04% 84.43% 真的 24 840 Mobilenet0.25（原图比例） 90.70% 88.16% 73.82% 真的 32 640 Mobilenet0.25(替换了fpn为dw) 90.5% 87.5% 72.1% 真的 32 640 Mobilenet0.25(替换了fpn为dw,替换ssh为dw) 89.7% 86.7% 69.9% 真的 32 640 Mobilenet0.25(替换了fpn为dw,替换ssh为dw,outchannel=32) 89.6%

ARIMAX模型检验 适应性检验:模型残差序列属于白噪声序列；残差与输入变量序列无显著关系 参数检验:所有参数显著非0 back

介绍了一种新颖的基于Matlab数学语言编写的电力系统分析软件包PSAT,详述了该软件包源代码开放的特点,介绍了PSAT比较全面的模型库,主要包括:电机、电力系统稳定器(PSS)、调速器、柔性交流输电系统(FACTS)、高压直流输电系统(HVDC)、分布式发电系统等.PSAT功能丰富,目前可完成潮流计算、连续潮流、小信号稳定分析、动态时域仿真及相量测量单元(PMU)配置等方面的分析和研究.通过对同一个典型算例进行时域仿真和特征值分析,将PSAT与商业软件PSS/E进行了分析对比,结果表明该软件包的计算结果具有一定精度.

matlab精度检验代码使用AlexNet架构识别青光眼 以下存储库包含使用深度学习对OCT眼底图像进行训练和测试的代码： 青光眼是一种与之相关的眼部疾病，会导致视神经受损，从而将信息从眼睛传递到大脑。 青光眼最初会导致周围视力丧失，最终会导致永久性失明。 据估计，全球青光眼病例超过6000万，到2020年它将增加到8000万。社区中仍有超过90％的青光眼病例未被诊断。 由于青光眼通常是无痛的，因此人们可能对严格使用可以控制眼压并有助于防止永久性眼部伤害的眼药水变得粗心。 眼科医生可能会使用视野检查法，眼压测量法和检眼镜检查法来诊断青光眼。借助深度学习，计算机辅助自动检测青光眼是可能的。 本文提出了利用ACRIMA数据库眼底图像进行青光眼检测的通用深度学习模型。 与传统的手工制作光盘特征的方法不同，特征是通过卷积神经网络（CNN）从原始图像中自动提取特征。在我们的CNN模型中，AlexNet体系结构被用于自动特征检测 给定的存储库包含以下数据：1）训练数据（来自ACRIMA数据库的青光眼和非青光眼OCT图像）2）训练代码3）测试代码 使用的软件：1）MATLAB 过程：步骤1：在计算机

该代码是matlab中的用于灰色预测模型的代码，只需要输入已知数据就可以判断后面数据

计算有或没有异方差校正的时间序列的方差比检验。

matlab 参数估计与假设检验+源代码

H = COCHRANQTEST(X) 在 N×K 矩阵的 K 列具有相同成功次数和失败次数的假设下执行非参数 Cochran Q 检验。 H==0 表示不能在 5 显着性水平拒绝原假设。 H == 1表示原假设可以在5％的水平上被拒绝。 X 应包含二分值（成功/失败、左/右、是/否、真/假、0/1 等），其中一个值表示成功，另一个值表示失败。 K列对应K个相关观察； N行对应于N个不同的情况。 请注意，成功和失败的编码无关紧要。 最高值将被视为成功。 另请注意，仅包含成功或失败的案例不会影响测试统计量。 X 可以是（两个不同的）字符串的元胞数组（例如，“YES”和“NO”）。 H = COCHRANQTEST(...,ALPHA) 在显着性水平 (100*ALPHA)% 上执行检验。 ALPHA 必须是 0 到 1 之间的标量。 [H,P] = COCHRANQTEST(...)