表中的内容 欢迎来到Supycap！ 这是一个Python库，用于分析两电极对称超级电容器的恒流（CC）曲线和循环伏安（CV）曲线。 它提供了一种简便，标准化的方法，可以从CC和CV数据中快速提取有用的信息，包括超级电容器的电容和等效串联电阻（ESR）以及它们如何随着周期变化，并提供了多种选择来满足科学的需求。超级电容器的研究。 CC分析 对于CC分析，通过线性拟合每个充电/放电循环中放电斜率的后一半来计算电容。 对于重量电容， （ ） ： 在哪里 是电化学电池中两个电极之一的质量， 是另一个的质量，均以g为单位； I是进行CC分析的A中的电流； 是放电斜率，是电压（V）相对于时间（s）的变化。 对于非重力电容（F） ： 我是A中的电流 是时间（s）相对于电压（V）的变化。 使用电压降计算ESR（Ω） ： 在哪里 是放电曲线开始处的垂直电压降（单位为V），如下图所示； I

GPA是一种统计分析方法，可用于比较物体的形状。 这段代码使用 GPA 进行面部对齐：由 Pulak Purkait 开发。 算法的详细信息可以在https://graphics.stanford.edu/courses/cs164-09-spring/Handouts/paper_shape_spaces_imm403.pdf 中找到 如有任何疑问，请联系：电子邮件 - pulak.isi@gmail.com

6.3 目标代码形式 对于 OpenMP 的并行域管理功能的实现，一部分在代码变换中体现，另一部分在运行库 中提供支持。对于并行域如此复杂的功能，全部依靠代码翻译变换来完成并不现实，因此许多 功能就只好压入到运行库中。如此一来，编译工作关于并行域管理的部分反而变得简单，而运 行库则需要负担更多的工作。此时在代码变换上只留下了启动并行域的代码（包括执行任务函 数）、任务函数的封装两大任务。可行的目标代码形式如图 6.4： 图 6.4 parallel 的目标代码框架 在 GCC 的 GOMP 中变换前后的代码形式如下： 1. #pragma omp parallel 变换前的代码 2. { 3. body; 4. } 下面是变换后的代码，分成两部分： 1. void subfunction (void *data) 这个是任务函数 2. { 3. use data; 4. body; 5. } …… 6. setup data; 数据共享、私有化等处理 7. GOMP_parallel_start (subfunction, &data, num_threads); 创建并行域 8. subfunction (&data); 调用任务函数 9. GOMP_parallel_end (); 退出并行域 上 面 的 代 码 变 换 与 图 6.4 基 本 一 致 ， GOMP 中 的 GOMP_parallel_start() 和 GOMP_parallel_end()等函数是 GOMP 运行库中的函数。OMPi 的实现略有不同。 这里只是给出实现 OpenMP 并行域管理的代码基本形式，与具体的 C 编程语言绑定的代 码“框架”将在第 9 章给出。 串行代码 并 行 域 #pragma omp parallel 数据环境准备 并行域创建代码 …… 执行任务函数 …… 退出并行域 { …… …… …… } 任务函数 封装 替换

Multivariate Time Series Analysis: With R and Financial Applications。多元时间序列分析的经典书籍

Spatial Data Analysis: Theory and Practice provides a broad-ranging treatment of the field of spatial data analysis. It begins with an overview of spatial data analysis and the importance of location (place, context and space) in scientific and policy-related research. Covering fundamental problems concerning how attributes in geographical space are represented to the latest methods of exploratory spatial data analysis and spatial modelling, it is designed to take the reader through the key areas that underpin the analysis of spatial data, providing a platform from which to view and critically appreciate many of the key areas of the field. Parts of the text are accessible to undergraduate and master’s level students, but it also contains sufficient challenging material that it will be of interest to geographers, social scientists and economists, environmental scientists and statisticians, whose research takes them into the area of spatial analysis.

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生存分析 本笔记本演示了生存分析的基础知识，生存分析是一种使用Python分析事件数据时间的方法。 它有6个部分。 生存分析和本笔记本中使用的数据的简要介绍 非参数方法：Kaplan-meier曲线，≥2组的对数秩检验统计 半参数方法：Cox比例风险模型，Schoenfeld残差，对数-对数图 参数方法：指数（加速故障时间（AFT），比例风险（PH）），威布尔（AFT，PH），Gompertz（PH），对数逻辑（比例赔率（PO）），对数正态（AFT），广义伽玛（AFT） 为第4节中的模型的生存预测构建置信区间 附录A：采用不同优化方法的参数模型结果

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Spotify笔记本 这是Spotify的主要内容的Python部分，主要探讨python的数据分析技术和表示样式。 这是创建仪表盘的基础。 归纳法 这是通过名为Spotify.ipynb的文件中的python和jupyter notbook完成的数据可视化和分析 了解类别 内容 “ data.csv”文件包含从Spotify Web API收集的170,000首歌曲，您还可以在其他数据集中找到按艺术家，年份或流派分组的数据。 该数据集由Kaggle用户YamaçEren Ay上传，您可以在这里找到原始数据集 主： id（Spotify生成的轨道的ID） 数值： 声音（范围从0到1） 舞蹈性（范围从0到1） 能量（范围从0到1） duration_ms（整数通常为200k至300​​k） 工具性（范围从0到1） 价（范围从0到1） 受欢迎程度（范围从0到100） 速度（

实现确定性和随机化的两种快速排序算法，用实验数据分析算法的时间效率和稳定性。 （对相同的输入，随机算法均要运行多次，并用曲线图和表格的形式比较实验结果）。