自己编写的谐波输入输出，可进行简单的拟合

基于pandas随机森林的简单金融交易分析模型，可以用来分析金融交易，预测股票趋势

可靠性预计方法及可靠性建模模型，主要用于系统可靠性设计分析

BADS是一种新颖的快速贝叶斯优化算法，旨在解决棘手的优化问题，尤其是与拟合计算模型有关（例如，通过最大似然估计）。 在存在实际模型拟合问题的基准测试中，BADS的表现与其他许多常见且最新的MATLAB优化器（例如fminsearch，fmincon和cmaes [1]）相当或更高。 BADS当前在世界各地的许多计算实验室中得到使用，涉及从行为，认知和计算神经科学到工程和经济学的一百多种引用和应用。 如果没有可用的梯度信息，并且目标函数是非分析性的或嘈杂的，例如通过数值逼近或模拟评估，则建议使用BADS。 BADS不需要特定的调整，并且可以像其他内置的MATLAB优化器（例如fminsearch）一样现成运行。 ***有关广泛的信息，教程和文档，请访问该项目的GitHub页面： https : //github.com/lacerbi/bads *** 如果您有兴趣估计参数的后验

我们将演示如何转换 PCI Express (PCIe) 5.0 的电气规范文档并生成等效的 IBIS-AMI 模型来表示重要的电气信号行为。 发射器上的关键信号行为是 3 阶前馈均衡 (FFE)。在接收器上，关键规范行为是连续时间线性均衡器 (CTLE)、决策反馈均衡器 (DFE) 和时钟数据恢复 (CDR)。 将显示从发送器参考的规范抖动到单独的发送器和接收器组件的转换。 IBIS-AMI 模型将在端到端通道仿真中设置，以演示系统级性能及其与规范假设的匹配情况。

4月17日，医疗软件公司Epic Systems Corp.芝加哥举行的 HIMSS 会议上发表声明称，它正在将GTP-4 等 OpenAI LP 服务整合到其电子医疗记录中。以帮助医护人员回复患者信息和分析医疗记录。 来源：siliconANGLE 微软 AI 平台公司副总裁 Eric Boyd 表示，“GPT-4可以自动化解决复杂的工作流程和更有效地从医疗记录中收集反馈，帮助医生进行更明智的决策并提供更个性化的帮助，比如，GPT-4可以为Epic的数据探索工具SlicerDicer带来自然语言查询和“数据分析”功能，有了它，医生将能够以更直观、对话的方式探索数据。” Epic Systems Corp. 是一家医疗信息技术公司,总部位于美国威斯康星州。该公司主要面向大型综合医院以及医疗网络，开发和销售医院和诊所使用的电子健康档案系统。 Epic 的主要产品是一套集成的电子健康档案软件,可以管理病人的医疗信息,包括:病历记录 和电子处方、 门诊和住院治疗、手术室管理等。Epic 的电子健康档案系统被全美大约 250 多家医院和大型医疗机构使用,其中许多排名全美前 100 强。该公司

《如何训练一个ViT模型-基于timm（2）》配套代码

（1）输入力，输出小车位置与摆杆角度。 （2）考虑地面摩擦、摆杆质量、惯性等。 （3）串级PID控制器，分位置环与角度环。 （4）配套m文件，进行全面初值设置与结果精美绘制。 （5）PID参数已调好。 （6）施加推力扰动，可进行扰动分析。

网上收集的无刷电机控制的simulink仿真模型，非常难得

《大规模语言模型在代码生成方面的综述》的文章对大规模语言模型在代码生成方面的应用进行了全面的回顾。在过去几年中，大规模语言模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，但是在代码生成方面的研究相对较少。该综述从几个方面系统地梳理了当前大规模语言模型在代码生成方面的研究现状和挑战。 首先，文章介绍了大规模语言模型在代码自动补全、代码注释生成和代码摘要生成等方面的应用。其中，代码自动补全主要是根据用户的输入，通过模型预测下一个可能的代码片段；代码注释生成则是为代码添加注释，使代码更易于理解和维护；代码摘要生成则是生成概括代码功能的简短描述。 接着，文章探讨了目前使用的大规模语言模型的各种架构和技术。其中，Transformer模型是目前最流行的模型架构之一，其通过自注意力机制有效地建模了代码中的依赖关系。此外，还有基于循环神经网络的模型和基于图神经网络的模型等。 文章还讨论了大规模语言模型在代码生成中面临的挑战，如模型训练数据的获得困难、生成结果的可解释性和代码风格的保持等。同时，还提出了解决这些问题的一些建议，如增加训练数据的多样性、设计更高质量的评估指标和加强可解释性的约束等。 综合来看，该综述全面回顾了大规模语言模型在代码生成方面的研究现状和挑战，并提出了一些建议和解决方法。这对于进一步探索和发展大规模语言模型在代码生成领域的应用具有重要的参考价值。