机器学习的时间序列预测 一组预测时间序列的不同机器学习模型，具体来说是给定货币图表和目标的市场价格。 要求 必需的依赖项： numpy 。 其他依赖项是可选的，但是为了使最终模型更多样化，建议安装以下软件包： tensorflow ， xgboost 。 经过python版本测试：2.7.14、3.6.0。 取得资料 有一个内置的数据提供程序，可以从获取数据。 目前，所有模型都已通过加密货币图表进行了测试。 提取的数据格式是标准安全性：日期，最高，最低，打开，关闭，交易量，报价量，weightedAverage。 但是模型与特定的时间序列特征无关，并且可以使用这些特征的子集或超集进行训练。 要获取数据， 从根目录运行脚本： # Fetches the default tickers: BTC_ETH, BTC_LTC, BTC_XRP, BTC_ZEC for all time periods. $ ./run_fetch.py 默认情况下，将提取Poloniex中所有可用时间段（天，4h，2h，30m，15m，5m）的数据，并将其存储在_data目录中。 您可以通过命令行参

22人在康复以后产生了抗体就不会再得病。不同于SIS模型，我们在模型中引入康复者(The Recovered)，用 [公式] 表示，并满足总人数 [公式] 。这个时候就是SIR模型。一旦变为康复者，就不会再传染，即在概率传递过程中，一旦变为康复者，就没有概率再次转移为感染者或者易感者。我们假设感染者变为康复者的概率为我们来看下SIR模型的微分方程

由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性 主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括： 1.python环境下通过export.py导出.onnx模型 2.C++环境下通过opencv的DNN模块进行模型导入和调用 部署完成后的检测效果如下图所示（CPU下运行，无加速！） 适合刚开始转战C++的算法小白

基于WiFi的非接触感知系统利用环境中广泛存在的Wii信号在自然情况下对用户活动进行感知，具有十分广阔的应用前景。从细粒度活动到粗粒度活动，现有工作进行了大量的探索，但尚未理解和解决感知系统稳定性不足的问题。当感知对象、收发设备位置、测试环境等发生变化时，系统性能会受到严重影响。实际上，人体活动对应的接收信号模式因位置和朝向的变化而带来的不一致性导致了系统不能稳定工作。为了理解这种现象的木质，利用团队提出的基于无线感知的菲涅尔区衍射和反射模型，精确定量刻画了目标物体相对于收发设备的位置、运动轨迹和无线信号波形模式之间的关系。通过两个应用实例，即细粒度的手指动作识别和粗粒度的健身活动识别，在模型的指导下，分别解释了系统不能稳定工作的原因，说明了如何得到致的感知波形，以及如何构造可区分的感知波形，并给出了提升感知系统性能的方法。

由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性 本文主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括： 1.python环境下通过export.py导出.onnx模型 2.C++环境下通过tensorrt进行模型导入和调用，过程中实现int8量化加速 适合刚开始部署模型的小白或者研究者，内附教程

由于新能源发电和负荷有不确定性，为保证微电网的安全可靠运行，蓄电池作为储能装置发挥了重要作用。为充分利用蓄电池，提高微电网的经济性，建立考虑蓄电池使用寿命的微电网经济调度模型，并应用混合整数线性规划算法进行求解。以一个包含风、光、储、微型燃气轮机、柴油发电机和燃料电池的微电网为算例，对微电网并网运行方式进行经济调度优化，计算结果验证了所提模型的有效性。

为了提高大型复杂型体件加工用龙门式双摆头五轴机床的加工精度，用激光跟踪仪对五轴机床两个旋转轴准静态误差以及旋转轴中心轴线与三个直线轴间垂直度误差进行了辨识测量。基于刚体运动学原理和齐次变换矩阵方法建立了包含旋转轴准静态误差和旋转轴中心轴线与三个直线轴间垂直度误差的误差模型；用激光跟踪仪测出旋转轴循圆运动到不同角度位置时其端面上点的空间坐标，由此建立旋转轴误差方程组，求出旋转轴各项误差值。对循圆轨迹进行拟合得到圆心坐标，进而得到旋转轴中心轴线方程，求出旋转轴中心轴线与直线轴间的垂直度误差值。将旋转轴各项误差值代入误差补偿模型中，通过圆锥台误差补偿前后加工实验结果对比，表明所采用的旋转轴误差测量方法可以有效提高五轴机床的加工精度。

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研发运营一体化（DevOps）能力成熟度 模型 第 1 部分：总体架构