由两个随机求解器组成的多背包求解器：i) 通过交叉熵方法和 ii) 通过 Botev-Kroese 方法解决以下问题 最大 S(X)=(p^{t}X) 英石。 WX <= c 请运行演示文件： test_ce_knapsack.m test_cemcmc_knapsack.m 注意您可能需要重新编译 mex 文件。 请打开运行“mexme_mks”在您自己的平台上进行编译。

纽约联储DSGE模型（版本1002） DSGE.jl包实现了纽约联储动态随机一般均衡（DSGE）模型，并提供了通用代码来估算许多用户指定的DSGE模型。 该软件包在Liberty Street Economics博客文章。 （我们之前将模型称为“ FRBNY DSGE模型”。） 此Julia语言实现反映了Liberty Street Economics博客文章包含的MATLAB代码。 单击上面的docs|dev按钮可以访问代码的docs|dev 。 有关最新型号版本的文档，请阅读此 。 纽约联储DSGE团队目前正在扩展代码，以解决和估计异构代理模型。 过滤和平滑算法可在已注册的软件包。 可以在注册软件包找到用于估计DSGE模型的顺序蒙特卡洛（SMC）采样的。 的基础AbstractModel类型，从该AbstractDSGEModel类型导出，在已注册的包被定义 。 纽约联储可酌

论文研究-复杂灾害情景下应急资源配置的随机规划模型.pdf,  提出基于区域灾害系统理论来构建复杂灾害情景, 用于描述突发事件的复杂性和高度不确定性. 基于复杂灾害情景建立了一个两阶段随机规划模型, 进行应急设施的定位决策、应急物资的库存决策和不同灾害情景下应急物资分配预案的制定. 使用新的编码方式, 将第一阶段的选址-库存模型转化为一个无约束非线性优化模型, 使用自适应免疫克隆选择文化算法进行求解. 对于第二阶段的应急物资分配模型, 则提出了"势能抵消算法". 最后基于四川地震带的相关数据给出了算例, 验证了模型及算法的有效性与可行性.

（1）包含成绩参数设置模块：该模块用于设置课堂成绩、缺课、迟到、请假、课堂加分等初始值。最终根据这些值计算出课堂总成绩。 （2）名单导入/导出模块：导入模块主要用于把Excel名单导入到课堂考核系统中，作为系统数据的来源。导出模块主要是把系统记录的考勤数据、提问数据及课堂总成绩导出到Excel表格中。 （3）考勤点名模块：该模块为全班点名和随机点名。选择全班点名，系统会按照导入的名单顺序依次进行自动语音点名。选择随机点名，系统会自动语音播放随机抽取的学生姓名。考勤点名模块会自动记录学生缺课、迟到、请假次数。 （4）语音播报模块：该模块主要用于课堂考勤及提问时，自动实现中文语音点名。 （5）提问点名模块：该模块随机抽取学生回答问题，学生答对，则记录提问加分的次数。

tianchi_bigdata 任务： 特征（39维）： user特征、item特征、user-item特征、全局比例特征 数据采样 采用移动窗口target（17、15、13、11、9）+移动窗口样本采样（1、3、7、全部） 训练数据 正样本：15000，负样本：130000 测试数据 同样采用移动窗口变换采样，取了3天、5天、9天的做实验，最优提交为9天的，测试样本大小：155万 结果划分 结果最终取置信度0.78,取470条结果(子集结果)，最终f1值：11.46% 排名:25/7200，队伍名：叮当 学习模型 RF 程序架构 combine_feature_txt:混合正负样本特征 cut_data_set.py:按照移动窗口方式，分割数据集 fetch_feature.py：提取特征 fetch_negative_sample:负样本抽样 fetch_sample:提取正、负样本

您可以为风力涡轮机系统创建随机的实际风速输入

这是自己在做算法实习的时候做的东西，用Python代码实现图像的增强，里面包括了图像绕中心点进行随机角度旋转，图像PCA，把数据分为测试集和训练集的方法，对数据进行IOU检测，还有改xml文件里的内容，将xml里的坐标取出来转为txt文件。对图像算法的工作者或初学者，毕设需求者都适用，有详细的使用说明，希望对大家有帮助，如有不足请指正！

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