LSTM-时间序列预测

魔方搜索 这个python程序的目的是分析不同的搜索启发式方法，以寻找正确的动作序列来解决魔方的问题。 随着魔方的层数增加，每次搜索所花费的时间也将增加。 我们将分析针对每种搜索/启发式算法扩展的节点中的时间复杂度。 要实现的搜索包括：广度优先搜索深度优先搜索A *搜索（使用启发式方法）曼哈顿距离错位的图块熵基尼

①无向图的非递归深度优先搜索需借用一个堆栈保存被访问过的顶点，以便回溯查找已被访问结点的被访问过的邻接点。 ②访问起始顶点v0,visited[v0]标记1,v0入栈，指针p指向v0对应的边表首结点； ③从左到右扫描p所指的边表（邻接表），查找边表中对应顶点的visited[v]标志为0的结点； ④若找到所求结点，则对应的顶点记为v。然后访问v,visited[v]标记1,v入栈,p指向v对应的边表首结点。否则，从栈中出栈一个顶点作为v（即回溯）p指向v对应的边表首结点； ⑤重复②、③直至所有的顶点都被访问一次。

异常检测风险 在对金融风险度量和收益执行异常检测的5个模型之间的比较。 这些实验是学位项目“投资组合风险管理异常检测”的一部分，可以在Simon_Westerlind_Masters_Thesis.pdf或上找到。 先决条件 安装 。 安装conda要求 conda install --yes --file requirements.txt 安装软件包。 否则，ARMA-GARCH将不起作用。 安装 。 复制存在于./htm中的returns_and_risk文件夹并将其放置在/ nupic / examples / opf / clients /中 跑步 要运行EWMA，ARMA-GARCH，LSTM和HardLimits，请运行 python garch_long.py 在./garch文件夹中。 之后运行 python run.py --plot 可以在/ nupic /

维度灾难是机器学习任务中的常见问题，特征选择算法能够从原始数据集中选取出最优特征子集，降低特征维度.提出一种混合式特征选择算法，首先用卡方检验和过滤式方法选择重要特征子集并进行标准化缩放，再用序列后向选择算法（SBS）与支持向量机（SVM）包裹的SBS-SVM算法选择最优特征子集，实现分类性能最大化并有效降低特征数量.实验中，将包裹阶段的SBS-SVM与其他两种算法在3个经典数据集上进行测试，结果表明，SBS-SVM算法在分类性能和泛化能力方面均具有较好的表现.

WEBLOGIC反序列化测试工具

UPGMA 目的：在FASTA文件中给定n个DNA序列，即2 <n <25，使用UPGMA算法实现“指南树构建”。 输出将以Newick树格式（ ）。 buildUPGMA.py buildUPGMA.py是执行UPGMA算法并为给定序列输出指导树的程序。 安装 buildUPGMA.py使用Python 3标准库。 如果您以前安装过Python 3，则不需要其他软件包。 否则，您可以从“ ”安装Python 3。 确保为操作系统选择了适当的发行版。 用法 您可以使用终端运行该程序。 语法： “ python buildUPGMA.py --fasta sequence.fasta --gap $ {gap_penalty} --match $ {match_score} --mismatch $ {mismatch_penalty} --out sequence.tree”

fastreport 4.9.32 for d7 自动安装程序 带序列号.保证能用.

vsphere5.0全套注册机+序列号+桌面虚拟化，保证可用，不可用退积分

航空公司每月运量时间序列数据