%% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 创建网络 k = 7; % 保留成分个数 [theta, ch0] = my_pls(p_train, t_train, k); %% 仿真测试 t_sim1 = sim_pls(p_train, theta, ch0); t_sim2 = sim_pls(p_test , theta, ch0); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim

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2021年“泰迪杯”数据分析技能赛A题+“非洲通讯产品销售数据”数据集 进入本世纪以来，我国通讯产品得到了飞速发展，其技术先进，价格便宜， 深受世界各国和地区尤其是非洲国家的欢迎。某通讯公司在非洲的多个国家深耕 多年，产品与服务遍布整个非洲大陆。为了更好地了解公司的销售情况，采用产 品的销售额和利润数据，对其盈利能力进行分析和预测，给决策人员提供分析报 告，以便为非洲各国提供更好的产品销售策略和服务。

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随着市场的不断发展，公司的规模也在相应扩大，而公司的人事管理也越发凸显其重要地位。本系统主要针对大型公司员工签到考勤设计，为解决大型公司员工多，统计难，核对繁琐等问题。 1.2 项目背景 软件的系统名称：XX 公司员工签到考勤系统 本项目的提出者：XX 公司 本项目的任务开发者：员工签到考勤系统研发小组 本项目的用户：XX 公司员工签到考勤管理人员 1.3 编写目的 描述软件所能达到的功能。 指导软件的代码编写，使开发具有明确的方向性。 描述系统的逻辑设计，程序设计，后台处理等重要信息。 1.4 术语定义 MIS：管理信息系统 SRS: Software Requirement Specification (软件需求说明) DFD: Data Flow Diagram (数据流图)

数据一：时间序列变化数据（秦到清历史矢量数据） 数据时间范围从秦始王统一六国，到清朝末年。目前共有6554个点数据，2665个面数据。其中厅县级5004个点，148个面；府州级1232个点，2016个面，省级312个点，490个面；政区级6个点，11个面。 数据二：清朝嘉庆二十五年（1820年）的主体数据（1820年历史矢量数据） 清朝嘉庆二十五年（1820年）的主体数据是根据《中国历史地图集》第八册的地图直接数字化。该数据中部分府界依据最新资料作了调整，同时苏南和浙北的8个府州依据其他资料作了扩充。目前共有10845个点数据，362个面数据。其中，县以下8661个点；厅县级1859个点；府州级301个点，320个面；省级24个点，32个面。 数据三：清朝宣统三年（1911年）数据（1911年历史矢量数据） 清朝宣统三年（1911年）数据是描述当时的基础地理状况。该数据编制的目的是为时间序列数据编制提供一个简便的数字底图。目前共有40298个点数据，1784个面数据。其中县级下38589个点；厅县级1422个点，1499个面；州府级270个点，267个面；省级17个点，18个个面。

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本文介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实战案例，包括数据集的准备，卷积神经网络的搭建，训练和测试的过程，以及模型的保存和加载。本案例使用了CIFAR-10数据集，包含10个类别的彩色图像，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。本案例使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和两个全连接层，使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化器。本案例可以在GPU和CPU上运行，根据设备的不同自动切换。本案例适合入门pytorch深度学习和练手，也可以用到项目当中。代码精炼，容易修改进行二次完善和开发。