纳米固体与表面力学,孙长庆,L. K. Pan,An analytical solution shows that a competition between bond order loss and the associated bond strength gain of the lower coordinated atoms near the edge of a surface dictates the
2024-03-02 11:25:25 250KB 首发论文
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仅在centos7.6平台做了测试 展示使用方式介绍:https://blog.csdn.net/weixin_38096971/article/details/134054649
2023-12-25 14:34:09 137KB
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Comprehensive Handbook of Chemical Bond Energies 0849373662
2022-06-30 20:02:44 21.86MB 化学键能
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网卡bond是通过把多张网卡绑定为一个逻辑网卡,实现本地网卡的冗余,带宽扩容和负载均衡。在应用部署中是一种常用的技术,我们公司基本所有的项目相关服务器都做了bond,这里总结整理,以便待查。
2022-05-14 14:12:41 685B txt
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Android蓝牙 上层(java-framework)层打开使能流程图,将Android 源码使用流程图的形式画了出来,使Android 蓝牙开发者更清楚数据收发走向,代码流程更加形象生动,能够很快的熟悉Android 蓝牙源码,利于后面问题处理和BUG解决。
2022-04-30 19:05:06 46KB android 源码软件 java 蓝牙
Centos网卡bond模式配置 比较详细,希望能帮助到大家
2022-01-31 18:01:02 550KB centos linux 运维 服务器
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占士邦 公司债券评级变化预测模型 团队成员:Wes Sapone,Kwame van Leeuwen,Ketan Patel,Susan Fan 目标:开发一种机器学习模型,该模型可以预测未来12个月公司债券的信用等级变化 概括 通过SQL从活跃于公司信用违约概率建模的公司中获取大型数据集。 数据清理在该项目中发挥了重要作用。 3个分类模型:使用Logistic回归,随机森林和梯度提升来训练/测试模型并分析大型历史数据框。 事实证明,拥有相对较少的评分事件的不平衡数据集是一个关键挑战。 使用原始的不平衡数据集,Random Forest和Gradient Boost模型似乎优于Logistic回归模型,其平衡精度得分约为83%。 将来可能进行的建模改进包括增强数据集,微调模型和优化目标变量。 演示幻灯片 数据清理 楷模 逻辑回归 随机森林 原始数据,默认参数1 随机森林原始数据,
2022-01-16 14:01:40 15.49MB JupyterNotebook
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bond_pricer Python类和jupyter iPython笔记本,用于为固定息票债券定价。 它主要设计用于一级市场,但也适用于二级市场。 支持以下优惠券频率:年度,半年度,季度,每月 支持以下日期计数约定:实际/实际,实际/ 365,实际/ 360、30 / 360美国,30/360欧盟 支持以下首个优惠券类型:常规,长优先,短优先,全短优先
2021-12-20 09:52:55 6KB python finance jupyter-notebook bond
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希望可以给到大家帮助,此文档用户linux7配置端口聚合
2021-10-15 10:30:33 17KB bond聚合
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这是由美联储经济数据库(FRED)托管的美联储数据集。FRED有一个数据平台,它们根据数据更新的频率来更新其信息。数据集包含1年或10年零息债券的固定收益率。 fitted-yield-on-a-1-year-zero-coupon-bond_metadata.json fitted-yield-on-a-10-year-zero-coupon-bond_metadata.json THREEFY1.csv THREEFY10.csv
2021-10-13 10:52:12 95KB 数据集
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