CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合； 2.运行环境Matlab2020b; 3.多输入单输出，数据回归预测； 4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据； 使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 提取的 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关

瑞士数据立方体 欢迎使用Swiss Data Cube（SDC）存储库。 SDC正在使用CEOS开放数据立方体技术来提供对1984年至今瑞士所有Landsat（5,7,8），Sentinel 1和Sentinel 2数据的访问和分析功能。 和以获取有关安装，管理和使用Data Cube的有用信息。 SDC 是一个基于Web的应用程序，用于可视化，查询和下载使用Swiss Data Cube生成的产品。 它使用来提供EO数据。 Jupyter 与Swiss Data Cube进行交互

地理信息系统中时空多维数据可视化技术研究.pdf

这个提交提供了三个至少发生在更高维度的矛盾现象的例子： 例 A 证明超立方体的最大体积部分集中在它的角落。 示例 B 证明实际上超球面的所有内容都集中在其表面附近。 最后，例 C 还证明了多元正态分布的概率质量表现出快速迁移到极端的尾巴。 在非常高的维度中，几乎整个样本都在分布尾部！ 这些例子的理论是从书中复制的： “多元密度估计 - 理论、实践和可视化”，David W. Scott，1992 年，John Wiley & Sons, Inc. 我通过使用蒙特卡罗模拟证实了理论公式，因为最初我很难相信它们！

自己做的东西 供学习一下 ···呵呵

在连续变量量子密钥分发(CVQKD)多维数据协调过程中, 低密度奇偶校验码(LDPC)的纠错性能直接影响协调效率和传输距离。构造了一种双边类型的低密度奇偶校验码(TET-LDPC), 引入了类似于重复累积码中的累积结构以提高其纠错性能, 在多维数据协调算法中得到了更小的收敛信噪比、更高的协调效率以及更远的传输距离。仿真结果表明：当TET-LDPC的码率为0.5, 分组码长为2×105时, 收敛信噪比降至1.02 dB, 协调效率达到了98.58%, 安全密钥率达到17.61 kb/s, CVQKD系统的传输距离提高为44.9 km。

用于k-means多维数据聚类实现，实验数据，希望能帮助大家来学习

基于最新的echarts3.7.1版本进行了适配，只需要传入三个关于数据的参数，即可生成图表，内部对数据进行了封装和处理。

在本文中，我们提出并实现了一种在3D空间中的多层可视化技术，称为多维数据多层可视化（MLMD）及其相应的交互技术，用于可视化多维数据。 将基于点的图的图层堆叠并连接到虚拟可视化多维数据集中，以比较不同的尺寸设置。 从侧面看，图层本质上形成平行坐标图。 MLMD紧凑地集成了基于点的图和平行坐标，以便一次显示更多信息，以帮助进行数据调查。 设计了用于方便操作的MLMD方法的相关用户交互。 通过使用MLMD及其匹配的交互技术，可以实现正确的尺寸设置和深入的数据感知。

Cube.js是Rubik的Cube求解器和实用程序库，在JS中实现了Kociemba的两阶段算法。 它可以在20步或更短的时间内解决任何给定的立方体。 句法 使用不同的语法在库中传递多维数据集数据，以及获取结果数据。 此处列出了它们的说明。 面部缩写 多维数据集的单个面表示为单个字符，通常以较大的字符串表示。 配色方案因多维数据集的不同而不同，因此，我们不缩写颜色名称，而是缩写相对于求解器的立方体侧面。 按照它们通常使用的标准顺序，字符为：“ U”：顶部（上），通常为黄色“ R”：右侧，通常为绿色“ F”：正面，通常为红色“ D”：底部（向下），通常为白色“ L”：左侧，通常为蓝色“ B”：背面，通常为橙色 小面 出于上面列出的相同原因，facelets不使用颜色名称缩写。 用于facelet的字符与用于其中心facelet与其颜色匹配的面部的字符相同。 另外，当表示未完成的立方体时，尚