GML指数计算基于EBM-GML以及EBM效率值计算的matlab代码,可直接分解为EC(技术效率变动)以及TC(技术进步),内有本人视频讲解,详细讲解了代码的使用,全套资料均为本人制作,计算结果准确可靠,资料包售后服务,有问题都可通过CSDN联系我哦。 GML指数可用来测算绿色全要素生产率(GTFP)或者是环境效率,(注意:本贴提供的是EBM-GML指数计算的matlab代码!!!),GML指数有四种计算方法,分别是:SBM-GML、SBM-DDF、GML-DDF、EBM-GML,均可分解为EC(技术效率变动)以及TC(技术进步),其他三种指数计算在我主页均有!!
2022-05-18 20:02:58 495.04MB matlab EBM-GML指数 代码 EBM
在为期两周的实习当中感触最深的便是实践联系理论的重要性,当遇到实际问题时,只要认真思考,对就是思考,用所学的知识,再一步步探索,是完全可以解决遇到的一般问题的。 这次的内容包括收音机的焊接安装,本次实习的目的主要是使我们对电子元件及整机装配工艺有一定的感性和理性认识;对电子信息技术等方面的专业知识做进一步的理解;培养和锻炼我们的实际动手能力,使我们的理论知识与实践充分地结合,作到不仅具有专业知识,而且还具有较强的实践动手能力,能分析问题和解决问题的高素质人才,为以后的顺利就业作好准备。 在大一和大二我们学的都是一些理论知识,就是有几个实习我们也大都注重观察的方面,比较注重理论性,而较少注重我们的动手锻炼。这一次的实习正如老师所讲,没有多少东西要我们去想,更多的是要我们去做,好多东西看起来十分简单,一看电路图都懂,但没有亲自去做它,你就不会懂理论与实践是有很大区别的,看一个东西简单,但它在实际操作中就是有许多要注意的地方,有些东西也与你的想象不一样,我们这次的实验就是要我们跨过这道实际和理论之间的鸿沟。不过,通过这个实验我们也发现有些事看似实易,就像做收音机,在以前我是不敢想象自己可以独立做出一台的,不过,这次实习给了我这样的机会,现在我可以独立的做出一台收音机了,这也坚信自己的是有一定能力的人。
1
训练自己的数据集 感谢 大佬的开源!!! DataXujing 我们以训练YOLOv4-P7为例,介绍如何基于Scaled YOLOv4训练自己的数据集 0.环境配置 python3.7 cuda 10.2 pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 # mish-cuda # 使用预训练的模型 git clone https://github.com/thomasbrandon/mish-cuda mc cd mc # change all of name which is mish_cuda to mish_mish and build. # 1. mc/src/mish_cuda -> mc/src/mish_mish # 2. mc/csrc/mish_cuda.cpp -> mc/csrc/mish_mish.cpp # 3. in mc/setup.p
2022-05-14 15:18:18 6.05MB pytorch object-detection yolov4-large scaledyolov4
1
湖北省30649家药店信息,名称,地址,电话,经营范围,企业法人,成立日期,所属市,区县。更新日期2019年9月30日。
2022-05-12 18:09:15 4.8MB 药店 药房 药店联系方式 湖北省
1
分保、等保、关保、密评联系与区别
2022-05-10 18:00:21 14.27MB 分保 等保 关保 密评
1
保研资料夏令营考研个人陈述推荐信联系导师邮件参考模板资料包.rar
2022-05-10 10:12:45 87.33MB 保研 夏令营 模板 个人陈述(英汉)
1
GSPLS 小样本的多组学数据中基因型与表型的联系 我的代码由六个R文件组成,每个文件的代码功能如下:1.GeneAnalysis.R 基因数据预处理,将Affymetric探针名称转换为Gene Symbol,如果存在相同的基因名称,则取基因表达的平均值。 2.SNPDataAnalysis.R SNP数据预处理,遗漏值不超过10%,且最频繁的数据应小于10%,然后过滤等位基因频率<0> 0.2)。 基因-基因网络通过SPICI聚类算法( )进行聚类 4.group-spls.R由于基因数量众多,因此获得
2022-05-05 01:20:41 5KB R
1
本文从一个不一样的角度阐述了傅里叶级数和卷积的关系以及负频率的意义并配备三维图像方便读者理解。
2022-05-03 10:02:17 629KB 傅里叶
1
安全技术-网络信息-有效网络联系对企业绩效影响的研究.pdf
2022-05-02 11:00:51 3.77MB 文档资料 安全 网络
SpiecEasi 生态联系的稀疏逆协方差估计和统计推断 该软件包对于希望为各种组成数据推断图形模型的人很有用,尽管它主要用于微生物组相对丰度数据(由16S扩增子序列数据生成)。 它还包括一个用于[过度分散,零膨胀]多元相关计数数据的生成器。 请参阅发表的论文。 关于符号的一个小问题:我们将该方法称为“ SPIEC-EASI”,并为此包保留了“ SpiecEasi”。 目录 安装 开发工具 我假设所有辅助软件包都已安装-例如pulsar,large,MASS等。如果遇到意外错误,则可能需要下载并安装缺少的依赖项。 在交互式R会话中: library(devtools) install_github("zdk123/SpiecEasi") library(SpiecEasi) conda SpiecEasi也可以通过conda来源获得,并且应该始终与该存储库的主分支保持最新。 co
2022-05-02 10:21:50 1.48MB R
1