产品型号:ADS8361IDBQ工作电压(V):2.7~5.5位数:16速率(kSPS):500输入通道:4INL最大值(±LSB):4功耗(mW):150接口方式:SPI基准:外/内部封装/温度(℃):24SSOP/-40~85描述:16 位,双转换器, 4差分输入通道,每通道250KSPS采样速率的A/D 转换器价格/1片(套):￥131.20  

本文档详细介绍MPO/MTP分支光纤跳线规格参数，为光纤工程师、项目经理、网络工程师提供技术指标参考。

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本文档介绍BL-GP7604B 4口盒式GPON OLT规格参数，为光纤工程师、项目经理、网络工程师提供技术指标参考。

1.地图上省市索引连接功能. 2.使用者可自行修改增加各地气象参数 3.改进界面. 4.绿色程序不需要安装.

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正确理解IGBT模块规格书参数

小时间序列在宏观经济领域普遍存在, 对小时间序列的分类预测也有着广泛的需求.由于小时间序列 蕴含的信息不充分, 有效地提高小时间序列分类预测的可靠性非常困难, 目前也缺少这方面的研究.针对这种情况, 在基于引入平滑 参数的高斯核函数估计属性边缘密度的基础上, 建立用于小时间序列分类预测的动态朴素贝叶斯分类器, 并给出平滑参数的同步和异步优化方法.实验 结果表明, 优化能够显著提高小时间序列分类预测的准确性.

Hyperopt-sklearn是基于scikit-learn项目的一个子集，其全称是：Hyper-parameter optimization for scikit-learn，即针对scikit-learn项目的超级参数优化工具。由于scikit-learn是基于Python的机器学习开源框架，因此Hyperopt-sklearn也基于Python语言。Hyperopt-sklearn的文档称：对于开发者而言，针对不同的训练数据挑选一个合适的分类器（classifier）通常是困难的。而且即使选好了分类器，后面的参数调试过程也相当乏味和耗时。更严重的是，还有许多情况是开发者好不容易调试好了选定的分类器，却发现一开始的选择本身就是错误的，这本身就浪费了大量的精力和时间。针对该问题，Hyperopt-sklearn提供了一种解决方案。Hyperopt-sklearn支持各种不同的搜索算法（包括随机搜索、Tree of Parzen Estimators、Annealing等），可以搜索所有支持的分类器（KNeightborsClassifier、KNeightborsClassifier、SGDClassifier等）或者在给定的分类器下搜索所有可能的参数配置，并评估最优选择。并且Hyperopt-sklearn还支持多种预处理流程，包括TfidfVectorizer，Normalzier和OneHotEncoder等。那么Hyperopt-sklearn的实际效果究竟如何？下表分别展示了使用scikit-learn默认参数和Hyperopt-sklearn优化参数运行的分类器的F-score分数，数据源来自20个不同的新闻组稿件。可以看到，经过优化的分类器的平均得分都要高于默认参数的情况。另外，Hyperopt-sklearn的编码量也很小，并且维护团队还提供了丰富的参考样例。 标签：Hyperopt

两篇文献中，显示说明了如何计算NESZ AASR RASR