诺基亚5200和诺基亚5300主板原厂元件分布图，原理图，便于手机检测与维修

MongoDB安装包 3.4.21版本，Linux arm版本 mongo-3.4.21-aarch64.tar.gz

基于MATLAB的分布式模型预测控制工具箱--DMPC

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源， 同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料， 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通， 方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用， 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。

1_matlab随机纤维_matlab纤维随机_MATLAB随机纤维_混凝土_纤维随机分布.zip

[word格式] 分布式数据库技术在社会保险信息管理系统中的应用

用于非参数测试两个多维样本是否来自同一父分布的函数。 一个函数实现了 Fasano & Franceschini 对 Kolmorogov-Smirnov 检验的二维 (kstest2d.m) 的泛化 [1]，而第二个函数基于对统计能量的类比实现了 Aslan & Zech 和 Szekely & Rizzo 的检验 [2,3]，当两个样本来自同一个父分布 (minentest.m) 时，它被最小化。 在这两种情况下，统计量的分析分布是未知的，并且近似值用于统计检验。 对于 KS 测试，我使用了 Press 等人提出的近似值。 [4] 表示对 Fasano & Franceschini 通过简单模型的 Monte Carlo 模拟获得的百分位数的拟合。 对于能量测试，p 值是通过聚合样本的排列获得的。 KS 测试目前仅适用于二维数据，但最小能量测试接受 n 维输入（尽管显着性测试可能变得

Wigner-Ville分布（WVD）具有最好的时频分辨率，但其固有的交叉项问题限制了其应用。根据旋转机械振动信号分析中的多分量非平稳信号的频率成分均与基频成倍数（阶比）关系，提出应用基于离散Gabor变换的迭代时变滤波和对Gabor系数的选择遮掩提取出感兴趣的各单阶分量，先分别计算各单阶分量的WVD，再将各单阶分量的WVD合并，可得到无交叉项的WVD时频谱图。仿真及实际测试试验结果表明，该方法可有效去除旋转机械多分量非平稳信号WVD分析中的交叉项干扰。

支持向量机_with_python 在本笔记本中，我们介绍了支持向量机（SVM）算法，这是一种功能强大但简单的监督学习方法，用于预测数据。 对于分类任务，SVM算法尝试将特征空间中的数据划分为不同的类别。 默认情况下，这种划分是通过构造最佳分割数据的超平面来执行的。 为了进行回归，构造了超平面以映射数据分布。 在这两种情况下，这些超平面均以非概率方式映射线性结构。 但是，通过采用内核技巧，我们可以将非线性数据集转换为线性数据集，从而使SVM可以应用于非线性问题。 SVM是功能强大的算法，已得到广泛普及。 这部分是由于它们在高维特征空间中有效，包括那些特征数与实例数相似或略微超过实例数的问题。 与具有大量数据集的内存需求很高的KNN不同，SVM可以提高内存效率，因为仅需要支持向量即可计算超平面。 最后，通过使用不同的内核，SVM可以应用于各种学习任务。 另一方面，这些模型是黑匣子，很难解释

北邮：分布式实验一 北邮；分布式； 北邮；分布式； 北邮；分布式；