包括Windows网络编程套接字I/O模型中的select模型,WSAEventSelect模型,重叠模型,完成端口模型完整代码。因为Windows 网络编程这本书上提供的代码并不完全正确，所以花了3天,写了几个例子。其中也包括了一些C++编程的小技巧。所有代码通过测试，但还是有些细节没去考虑，但是绝对是Windows socket服务器开发的好参考。在Microsoft visual studio 2008编译,测试,调试。

简单的html代码，盒子模型，只是大概的描述下盒子模型的例子

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matlab信任模型代码此仓库的目的主要是托管此代码，这是我的毕业报告的一部分。 因此，对于那些试图理解其背后要点的人来说，这可能是不完整的。 如果您对浸油绝缘，电源变压器，分散控制感兴趣，请随时与我联系。 基于模型的优化框架在电力网络中的应用 在过去的几十年中，电力网络的先进老化，可再生能源利用的必然增加以及功耗的不断增加，要求改变当前的电力网络范式。 电气世界的利益相关者必须顺应形势，并提出更好地利用现有网络资源和新网络资源的方法。 持续的金融危机也使人们对新概念和明智机会大开眼界。 该项目的方法是在现有电力网络物理层之上创建一个现代化的自动化层，该层利用几种物理模型来解释网络组件当前和未来的预期健康状况。 借助此自动化层，网络运营商可以将网络配置为一个自我维持的系统，或者至少是更独立的，更具洞察力的系统。 网络健康状态的实时和预测可以用作潮流优化因素。 基于实际潮流数据的仿真表明，将热负荷分布在整个相邻的功率组件中会提高资源利用率，因为它降低了整个网络的加速老化因子，同时又将潮流特性保持在法定的完整性范围内。 已经表明，通过将此健康状况预测框架应用于IEEE-14总线网络并允许该

用R语言做ARMA模型的代码 包括平稳性检验 自相关 模型阶数选择 预测等

matlab光照模型代码UMinho计算机科学-课程材料和主要项目 在Minho大学的学习期间，在获得软件工程硕士学位的同时，我收集了许多练习，教程，调查资源和有趣的项目。 我最终决定将所有内容组织在一个映射所有项目的存储库中。 由于多年来某些课程的内容是相似的，因此这些信息收集可能对其他学生或对项目主题感兴趣的人很有用。 因为这里的所有代码都是学生代码，所以不要指望所有内容都被正确注释，尤其是在我大一的时候。 如果您需要任何部分的帮助，或者需要找出我们应该做的工作，那么最好的选择就是与我联系，我会为您提供帮助。 硕士学位年限（MSc） 主要项目 ：用于任何社交和文化活动的广告和推荐的移动应用程序平台。 主要侧重于自主推荐系统，该系统能够基于行为和与平台的交互来推断用户的社会偏好。 开发的工作和推荐系统仍然是该小组的专有技术。 联系我们获取更多信息。 ：实现针对实时游戏场景的最新\ textit {FrostBite}现实体积云渲染。 智能系统专业化 ：课堂练习和教程。 主要项目：TP1是Robocode团队。 TP2是Phidg​​etRFID，AdaFruit和IFTTT的集成。

高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布）。该代码用vs2012打开即可运行。

以IMDB影评数据为基础，从BERT数据预处理、Input Embeddings、模型代码实现、矩阵内部信息分析到线上部署测试，帮助建立BERT模型训练和服务部署的全生命周期。

金融计量VAR（向量自回归）模型，R语言代码。 #数据检验：平稳性、时间序列趋势 adfTest(aucl,lag=1,type="nc") adfTest(agcl,lag=1,type="nc") adfTest(agvo,lag=1,type="nc") #不平稳取对数 lnau<-log(aucl) lnag<-log(agcl) plot(lnau,type="l",xlab="Date",ylab="auclose") plot(lnag,type="l",xlab="Date",ylab="agclose") adfTest(lnau,lag=1) adfTest(lnag,lag=1) #还不平稳对数差分 ldx<-diff(lnau) ldy<-diff(lnag) dz<-diff(agvo)# plot(ldx,type="l",xlab="Date",ylab="auclose") plot(ldy,type="l",xlab="Date",ylab="agclose") plot(dz,type="l",xlab="Date",ylab="agvol") adfTest(ldx,lag=1) adfTest(ldy,lag=1)

matlab光照模型代码 光声成像（PAT）全过程模拟matlab代码 分为四部分： 创建成像物体的3D模型，并进行网格的划分，得到".msh"文件（网格的划分可以使用[GMSH]（ 使用模拟激光照射，并得到光吸收分布. 使用模拟声场，得到探测点处的声压. 得到测量矩阵和真实探测器数据. 传统迭代重建(lsqr, l1_ls)和稀疏重建(yall1, yall1_group).