LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，被广泛应用于处理和预测时间序列数据。在电池管理系统（BMS）中，对电池的荷电状态（State of Charge, SOC）的精确估计是保障电池安全、延长电池寿命和提高电池效率的关键技术之一。本文将详细介绍如何使用LSTM技术进行电池SOC估计，并提供一个包含两个数据集及其介绍、预处理代码、模型代码和估计结果的完整代码包，旨在为初学者提供一个全面的学习资源。 数据集是进行电池SOC估计的基础。在本代码包中，包含了两个经过精心挑选的数据集。这些数据集包括了不同条件下电池的充放电循环数据，如电压、电流、温度、时间等参数。通过分析这些数据集，可以发现电池性能随着循环次数和操作条件的变化规律，为模型的训练提供丰富的信息。 数据预处理是模型训练之前的必要步骤。在电池SOC估计中，由于原始数据通常包含噪声和异常值，且不同数据之间可能存在量纲和数量级的差异，因此需要对数据进行清洗和归一化处理。预处理代码包中的Python脚本将指导如何去除不规则数据、进行插值、归一化和数据分割等操作，以确保模型能够在一个干净、格式统一的数据集上进行训练。 模型代码是整个SOC估计过程的核心部分。本代码包提供了基于LSTM网络的SOC估计模型代码，详细展示了如何搭建网络结构、设置超参数、进行训练和验证等。其中，LSTM的多层堆叠结构可以捕捉到电池长期依赖性，这对于SOC估计至关重要。代码中还包括了模型的保存和加载机制，便于进行模型的持久化处理和后续的模型评估。 估计结果是验证模型性能的重要指标。通过在测试集上运行模型，可以得到电池SOC的估计值，并与实际值进行对比。本代码包中包含的评估脚本将帮助用户计算均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等多种评价指标，从而对模型的准确性和泛化能力进行全面评估。 此外，技术博客文章在电池估计中的应用解析一引言.doc、做电池估计最基本的.html等文档，提供了对电池SOC估计方法论的深入解读和实战指南。这些文档详细介绍了电池SOC估计的意义、应用场景以及所采用技术的原理和优势，为初学者提供了从理论到实践的完整学习路径。 本代码包为电池SOC估计提供了一个从数据集获取、数据预处理、模型训练到结果评估的完整流程。它不仅适用于初学者入门学习，也为专业人士提供了一个实用的工具集。通过深入研究和实践本代码包，可以有效提升电池SOC估计的准确度，进而推动电池技术的发展和应用。

在机器学习领域，阅读经典论文是提升理解和技能的关键步骤。这些论文往往承载着学科发展的重要里程碑，揭示了新的算法、理论或实践经验。"机器学习必学系列经典论文"的压缩包，显然为我们提供了一个深入研究这个领域的重要资源库。下面，我们将详细探讨其中可能包含的知识点。 "机器学习"作为标签，暗示了这个压缩包可能包含各种类型的机器学习论文，如监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。这可能涵盖从基础的线性回归和逻辑回归到复杂的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 "必看论文"标签进一步强调了这些论文在机器学习领域的影响力和重要性。例如，"Backpropagation Through Time"（BPTT）对于理解RNN的工作原理至关重要；"A Neural Probabilistic Language Model"引入了词嵌入，改变了自然语言处理的面貌；"ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks"展示了深度学习在图像识别中的强大能力，推动了计算机视觉的进步。 压缩包中的"机器学习经典论文1"可能包含的是某个特定主题的经典文献。例如，它可能包含了Yann LeCun等人在1998年发表的"Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition"，这篇论文详细介绍了卷积神经网络（CNN）在手写数字识别上的应用，为现代深度学习的发展奠定了基础。 此外，其他可能的主题包括SVM（支持向量机）的经典论文，如"Support Vector Networks"，或者是关于决策树和随机森林的论文，如"Random Forests"。也可能有如"Deep Residual Learning for Image Recognition"这样的深度学习创新，它提出了残差网络（ResNet），解决了深度神经网络训练时的梯度消失问题。 在研究这些经典论文时，我们不仅能了解到算法的细节，还能学习到如何设计实验、评估模型性能以及解读和解释结果的方法。同时，通过追踪论文的引用，可以发现更多的研究脉络，从而构建出一个全面的机器学习知识框架。 这个压缩包是机器学习初学者和专业人士的宝贵资源，通过深入研读这些论文，我们可以更深入地理解机器学习的核心原理，跟踪领域的发展动态，并激发自己的创新思维。

SAP 术语 A — ABC Classification--ABC 分类法 对于库存的所有物料，按照全年货币价值从大到小排序，然后划分为三大类，分别称为 A 类、B 类和 C 类。A 类物料价值最高，受到高度重视，处于中间的 B 类物料受重视程度稍差，而 C 类 物料价值低，仅进行例行控制管理。ABC 分类法的原则是通过放松对低值物料的控制管理而节 省精力，从而可以把高值物料的库存管理做得更好。 Abnormal Demand--反常需 Action Message--措施信息 MRP II 系统的一类输出信息，说明为纠正现存问题或潜在问题需要采取的措施及措施类型。例 如，“下达订单”、“重新排产”、“取消”等。 Actual Capacity--实际能力 Activity-based Costing (ABC)--基于活动的成本核算 进行成本核算时，对已完成的活动所发生的成本，先进行累计，再把总成本按照产品种类、顾客 群、目标市场或者项目课题进行分摊。这一核算系统所应用的成本核算基础，较之把总成本分摊 到直接人工和机器工时的方法，更加贴近实际情况。也称为吸收式成本核算（Absorption Costing）。 Actual Costs--实际成本 Adjust-on-hand--调整现有库存量 Allocation--已分配量 在 MRP II 系统中，已分配物料是指已向库房发出提货单，但尚未由库房发货的物料。已分配量 是尚未兑现的库存需求。 Alternative Routine--替代工序 Anticipated Delay Report--拖期预报 一种由生产和采购部门向物料计划部门发出的报告，说明哪些生产任务或采购合同不能按期完 成、原因何在以及何时可以完成。拖期预报是闭环 MRP 系统的基本组成部分。除了特别大的公 司以外，拖期预报一般由人工编制。 Assembly--装配 Assembly Order--装配订单 Assembly Parts List--装配零件表 Automatic Rescheduling--计划自动重排 允许计算机系统当它发现交货日期和需用日期失效时，自动改变预计入库量的交货日期。一般不 推荐这种方法。 Available Material--可用牧? Available Inventory--可达到库存 Available Stock--达到库存 Available Work--可利用工时 Available-to-promise--可签约量

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在游戏开发中，策划填写好配置表，程序拿到配置表后，根据配置表中的项，在代码中定义结构体，编写加载函数接口，获取数据接口，一旦配置表中的项增加或者删除，或者改变，程序就要在脚本中修改对应的结构体，否则就会在加载数据或者获取数据时报错，这对程序开发者来说非常繁琐的，而本课程主要是为解决这个问题而制作的。任务作业：1、自己制作配置表，把配置表中的不同类型数据填写上，然后导出cs文件，最后编写代码加载配置表，将表中的内容打印出来。2、修改配置表中的数据内容，导出cs文件，再将表中的内容打印出来，比对一下看二者是否不同。（注意： 作业需写在CSDN博客中，请把作业链接贴在评论区，老师会定期逐个批改~~）

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分享一套NestJS相关的课程——《NestJS 入门到实战 前端必学服务端新趋势》，一共15章完整版，2023年1月完结新课，提供完整版源码下载！ 可以肯定的说，未来几年NestJS是前端势必学习的服务端框架之一，基于Node.js ，近几年发展快速，深受企业青睐。NestJS 在构建高效且可扩展的 Node.js 服务器端应用程序方面别具优势，越来越多的团队在大型 Node.js 服务端项目中使用 NestJS，非常值得前端学习。《NestJS 入门到实战 前端必学服务端新趋势》课程将带领大家进入服务端开发领域，并掌握 NestJS 这项目技术的高效使用方法。