用MPC算法来控制弹簧质量阻尼系统。首先建立弹簧质量阻尼系统的模型，然后将连续时间模型转换成离散模型，推倒预测和优化方程，将控制问题转化成标准二次型问题，分别使用解析法和数值法两种优化求解方式，最后用Matlab进行了单位阶跃响应MPC控制仿真。配合博客：模型预测控制（MPC）九：弹簧质量阻尼的MPC仿真，在matlab 2016a实测可运行

DL T1053-2007)电能质量技术监督规程---------------------------------

基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

蒸发相变，液相质量源项，混合模型能量源项，气化潜热与质量转移率能量源项

文章：时间、质量、成本——项目管理的矛与盾2

文章：时间、质量、成本—— 项目管理的矛与盾1

火龙果软件工程技术中心  工期紧，活儿只能凑合了；超支，赶紧砍内容，别弄那么多；资源有限，人手奇缺，往后拖吧。这就是我们身边项目运作时常发生的状况。所有的项目经理都会做预算，都会设置检查点，都知道又要无休止的协调。但真正执行起来，千变万化的现实让他们经常无所适从。时间、质量、成本难平衡!在纸上画一个等边三角形。在各个边上标上时间、质量、成本。我们会看到，任何一方的移动必定带动其他的变形。这个三角形中间又是什么呢？是范围管理，也就是项目范围。这个三角也就是我们常说的“项目管理三角形”。时间、成本、质量就是项目管理的三要素。有一种比喻更能说明三要素之间的关系。小高为了取悦新认识的女朋友，精心设计了

Python 深度学习 北京空气质量LSTM时序预测 tensorflow自定义激活函数hard tanh keras tensorflow backend操作 2010.1.2-2014.12.31北京空气雾霾pm2.5 pm10数据集 折线图loss下降趋势预测值真实值对比图 label encoder one hot min max scale 标准化 numpy pandas matplotlib jupyter notebook 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 数据分析 数据挖掘

图像质量评估（IQA）对于众多图像处理应用至关重要。 通常，图像质量度量（IQM）将图像质量视为在某些感知空间中与参考图像的保真度或相似度。 这种全参考IQA方法是一种比较，涉及以感知上有意义的方式测量两个信号之间的相似性或差异。 人类视觉系统（HVS）的建模已被视为实现感知质量预测的最合适方法。 实际上，自然图像统计可以是模拟HVS的有效方法，因为自然图像的统计模型揭示了HVS的一些重要响应特性。 稀疏编码是自然图像的有用统计模型，等效于独立分量分析（ICA）。 它对初级视觉皮层中简单细胞的感受野提供了很好的描述。 因此，在设计IQM时，可以使用这种统计模型来模拟视觉皮层级别的视觉处理。 在本文中，我们提出了一种IQA保真度准则，该准则将图像质量与参考图像和失真图像之间的相关性以稀疏代码形式相关联。 提出的可视信号保真度度量（称为稀疏相关系数（SCC））是出于需要从简单细胞接受域的稀疏模型中捕获两组输出之间的相关性的动机。 SCC表示皮质视觉空间中图像的两个视觉信号之间的相关性。 多项式和逻辑回归后的实验结果表明，在单失真和交叉失真测试中，SCC均优于最新的IQM。

开发软件：Pycharm + Python3.7 + Django + Echarts + Mysql 实现目标：利用已经收集各个城市包括北京、上海、广州、成都、沈阳的PM2.5空气数据，利用python进行各种数据分析，将分析结果保存到csv文件中，然后利用django框架的网站，前端采用echart对分析的结果进行图表可视化展示。