个人收集的200种典型功放电路，包括AK,HA,LA,TDA,LM，STK,uPC等诸多系列的芯片，其中涵盖了甲类、乙类、甲乙类和D类芯片，文件为gif格式。

这个作者的E.M.T艾米莉亚配布了，来自百度贴吧 可用于MMD和Unity

贸易发展署 论文材料为“从用于抑郁检测的音频信号中对工程师特征进行拓扑数据分析”。 有关我们抑郁症筛查研究的更多信息，访问 如果使用该代码，请引用：ML Tlachac，Adam Sargent，Ermal Toto，Randy Paffenroth，Elke Rundensteiner，“从拓扑数据分析到音频信号的工程师特征以进行抑郁检测”，第19届IEEE国际机器学习和应用大会（ICMLA） ），2020年

该软件包提供了一些不错的实用程序，用于创建和加载对拓扑数据分析有用的数据集。 当前，我们提供具有特定拓扑特征的各种综合数据集。 设置 安装就像 pip install tadasets 用法 形状构造函数在功能接口中公开，每个函数都返回一个numpy数组，其中包含在对象上采样的数据。 可用的对象包括 圆环面 d球 瑞士卷 无限符号 通过提供ambient参数，可以将每个形状嵌入任意的环境尺寸中。 此外，可以通过noise参数将noise添加到形状中。 import tadasets torus = tadasets.torus(n=2000, c=2, a=1, ambient=200, noise=0.2) swiss_roll = tadasets.swiss_roll(n=2000, r=4, ambient=10, noise=1.2) dsphere = tadasets.

kmapper_law_analysis 使用拓扑数据分析和Mapper算法进行韩国法律数据分析 安装与执行 先决条件 Python（> = 3.6） NumPy Scikit学习 openpyxl 1.克隆 $ git clone https://github.com/zeebraa00/kmapper_law_analysis.git 2.安装软件包 $ pip install numpy $ pip install -U scikit-learn $ pip install openpyxl 3.制作数据的自定义距离矩阵 $ python make_metric.py 我们专注于法律的参照关系。 启动距离矩阵。 （将所有法则之间的距离设置为1。） 扫描朝鲜语先例时，可缩短同一先例中使用的法律之间的距离。 完成的距离矩阵将保存为二进制文件。 （law_data / cus

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使用Gudhi库进行拓扑数据分析的教程 拓扑数据分析（TDA）是一个新兴且发展Swift的领域，它提供了一组新的拓扑和几何工具来推断可能复杂数据的相关特征。 在这里，我们使用Python Gudhi库以及流行的机器学习库和数据科学库为TDA的实践提出了一套笔记本。 例如，请参阅了解有关数据科学的TDA的介绍。 笔记本的完整列表也可以在此页的末尾找到。 安装Python Gudhi库 请参阅或者如果您有conda，则可以进行。 TDA分析管道 01-单纯形树和简单组合 TDA通常旨在从网络中的点云中提取拓扑特征。 或在一般指标空间中。 通过研究点云的拓扑，我们实际上意味着研究以点云为中心的球的并集的拓扑，也称为偏移。 但是，非离散集（例如偏移量）以及连续的数学形状（如曲线，曲面和更一般的流形）不能轻易地编码为有限的离散结构。 因此，在计算几何中使用形来近似这样的形状。 单纯形复数是一组，它