PARETOFRONTS 来自一组具有特定支配关系 dom 的点 x [M,F] = PARETOFRONTS(x,objective,dom,make_plot,parameter) 可以找到和/或根据 7 个关系之一绘制第一个或所有帕累托前沿在任何维度的点中占主导地位输入： x = 格式为 (N, M) 的表，其中 N 是点，M 是它们的维度Objective =数组，用于指定我们要最小化（0）还是最大化（1） 每个维度（默认 = 1） dom = 具有支配关系的字符串或数字（默认 = 帕累托支配地位） 可能的值：1 - 'pareto' 2 - '词典' 3 - '极值' 4 - '最大' 5-'圆锥' 6 - 'epsilon' 7 - '洛伦兹' make_plot = 0、1 或 2，绘制点及其前沿参数 = 可用于“词典”（长度为 M 的目标之间的重要性等级） 'extrema

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txt2xml，已知txt存有标注信息，将整个txt信息转换成xml，代码有详细注释说明，只需修改文件路径即可轻松转换，里面还有样例可参考。

避孕数据分析 该项目分析了一个数据集，以确定女性的年龄与其使用避孕药具之间的相关性。 它还根据一些属性预测避孕药的使用。 这是所用项目的备份副本。 介绍 为了衡量印度尼西亚国家计划生育计划的有效性并随后对该计划进行改进，印度尼西亚国家避孕普及率调查（NICPS）于1987年收集了有关生育率和计划生育的数据。该调查旨在同时衡量避孕普及率和生育率以及影响因素影响这些结果的因素，例如教育程度和避孕药具的可获得性。 我们将此次调查的数据（从UCI机器学习存储库中检索到的数据）用于最终项目。 调查的参与者是15-49岁之间的已婚妇女，这些妇女要么未怀孕，要么在面试时不知道自己在怀孕。 尽管采访了11,884名女性，但我们探索的数据集是其中999名参与者的随机子集。 数据集中的每一行都通过唯一ID代表其中一位女性。 我们的数据集分为两个表：参与者和家庭背景。 参与者表提供有关参与者的人口统计信息，

尖峰时间依赖性可塑性 该程序在突触后放电之前出现突触前尖峰时增强相关突触权重，并在突触后放电后出现突触前尖峰时减弱相关突触权重。 如果突触前和突触后尖峰时间之间的差异幅度很小，则突触权重修改量最大，并且随着差异变大而呈指数减小。 如果两个连接的神经元的尖峰时间差异大于 20 毫秒，则不会发生任何修改。 改变突触功效的功能基于 Song S.、Miller KD 和 Abbott LF 的生物学模型“通过尖峰时间依赖的突触可塑性进行竞争性赫布学习”，Nature Neuroscience vol. 3，没有。 9, pp. 919-926, 2000。该机制基于以下想法。 突触后放电之后的突触前动作电位不太可能完全影响突触后放电（尤其是在紧随其后的情况下），但合乎逻辑的是，突触后放电之前的突触前动作电位在导致突触后尖峰（尤其是更早一点）。 该程序不会创建或消除突触连接，它只是修改现有的突触权

jQuery实现PC端商城购物车模块基本功能 先上效果图： 因为主要是想练习jQuery的使用，所以页面CSS部分比较简陋，有需要的话，大家在参考代码时，可以自己再完善下CSS部分的代码，让购物车页面更加美观。 商品1 单价: ￥12.6 – + 小计: ￥0.00 删除 商品2 单价: ￥102.9 – + 小计: ￥0.00 删除 商品3 单价: ￥19.9

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