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

实验一 简易函数信号发生器的设计与实现 【背景知识】 信号发生器又称信号源或振荡器，可产生不同波形、频率、幅度和调制情况的信号，为电子测量提供符合一定技术要求的电信号。信号发生器在生产实践和科技领域中有着广泛的应用。 【实验目的】 1.通过实验进一步掌握集成运算放大器在振荡电路中的应用。 2.进一步提高工程设计和实践动手能力，加强系统概念。 【实验要求】 设计制作一个简易方波——三角波——正弦波信号发生器，供电电源为±12V，要求频率调 节方便，并满足下列指标要求： 1、输出频率能在1KHZ～10KHZ范围内连续可调。 2、方波输出电压峰峰值UOPP＝12V（误差<20%），上升、下降沿均小于10μS； 3、三角波输出电压峰峰值Uopp＝8V （误差<20%）； 4、在1KHZ～10KHZ的频率范围内，正弦波输出电压峰峰值Uopp≥1V，无明显失真。 提高要求： 1、将输出方波改为占空比可调的矩形波，占空比可调范围不少于30%-70%； 2、自拟其它功能。

基于STM32的OLED驱动函数和工程文件模板，有四针脚版本和七针脚版本，其中包括使用标准库编写的OLED驱动函数，以及整个工程文件模板，下载烧录即可使用。

多目标优化ZDT系列和DTLZ系列Pareto真实前言数据，包含ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT4,ZDT5,ZDT6,DTLZ1~7

以天鹰优化算法（Aquila Optimizer, AO）为例，测试函数为23个经典单目标测试函数，能直接运行，可二次开发。资源包括：23个经典单目标测试函数+AO算法+AO原始paper。

本文深入探讨了利用多目标粒子群算法进行选址定容优化的方法，特别关注于储能系统在其中的作用与出力分析。文章首先介绍了多目标粒子群算法的基本原理和选址定容问题的背景，接着详细阐述了如何通过该算法解决选址定容过程中的复杂问题，尤其是在考虑储能系统出力的情况下。此外，文章还提供了实际应用案例和效果评估，为读者展示了该方法的实用性和有效性。 适用人群： 本文适合电力系统规划、优化算法研究、储能技术应用等领域的学者、工程师和研究人员阅读。 使用场景： 当读者需要了解或应用多目标粒子群算法来解决选址定容问题，特别是在涉及储能系统出力分析时，本文可作为重要的参考资料。 目标： 本文旨在为读者提供一套完整的、基于多目标粒子群算法的选址定容优化方法，并通过对储能出力的深入分析，帮助读者更好地理解储能系统在选址定容中的重要作用。 关键词： 多目标粒子群算法、选址定容、储能系统、出力分析

today is first day 在家沉迷了一个月，每日追韩剧，突然在昨天想了想自己以后的路要怎么办，看了好多和自己有相同经历的人的帖子，不想让自己浑浑噩噩，就算做不到大牛的水平，也要像大牛看齐，才能拿到自己想要的offer，过上人生巅峰。遂决定从今天起，坚持好的生活习惯，坚持学习，我相信只要坚持做一件事，做到极致的话是不用每日发愁自己的未来的。 发现了学习python的实战网站——实验楼，是个好网站，开始迈向人生巅峰第一步！ argumentparser：参数解析器 一、原理 灰度值：指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像。 使用

一、实验目的 1、复习主成分分析的原理和算法 2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用 3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序 二、实验步骤 1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况： 选取三个特征查看数据分布情况 选取两个特征查看数据分布情况 2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维 3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率 4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程 三、实验结果与讨论 1、简单清楚的叙述主成分分析的过程 2、绘制人脸识别程序的流程框图

图像处理技术的基础函数，进行图像直方图均衡化的必要函数。代码质量很高，可作为MATALB程序代码编写的规范模板。

正态分布（也称为高斯分布）的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）是用来描述随机变量在不同取值上的概率分布情况。正态分布是一种连续概率分布，其概率密度函数通常用符号 \( f(x) \) 表示。 正态分布的概率密度函数公式为： \[ f(x|\mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \] 其中： - \( x \) 表示随机变量的取值， - \( \mu \) 是分布的均值（期望值），表示分布中心的位置， - \( \sigma \) 是分布的标准差，表示分布的分散程度。 正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，对称于均值 \( \mu \)。标准正态分布是均值 \( \mu = 0 \)、标准差 \( \sigma = 1 \) 的正态分布。 正态分布的特性包括： 1. **对称性：** 正态分布是关于均值对称的，即 \( f(x|\mu, \sigma) = f(-x|\mu, \sigma) \)。 2. **峰度：