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Python时间序列预测股票价格和空气质量(氮氧化合物浓度)时间序列简述:自相关。季节性。平稳性。测试一个过程是否平稳。时间序列建模:移动平均值,指数平滑,双指数平滑,三次指数平滑,季节性自回归积分移动平均模型。预测股票价格简述:使用Python建立导入数据方式,导入数据集数据,Python清理数据,Python使用探索性数据分析方法分析数据获得趋势图。Python移动平均模型平滑数据,获得...
我们将对大气 CO2 浓度数据应用Python时间序列预测,从而有机会探索机器学习与气候变化的交叉点。
概率分布对随机过程进行建模并将其拟合到观测数据。SciPy 的概率分布、它们的属性和方法。通过拟合 Weibull 极值分布来模拟组件寿命的示例。
微波成像是重建不可接近介质的电特性的基本技术。已经提出了许多使用算法来解决与该技术相关的电磁逆散射问题的方法。除了算法之外,还需要实现足够的结构来表示问题域、输入数据、采用的度量结果和实验例程。我们引入了一个开源 Python 库
在具有深度神经网络的实时物联网成像中,学习如何利用最佳 DNN 模型,使用 Java 和 OpenCV 封装,检测图像中的对象。 在为远程编程准备 Visual Studio 代码时,仔细了解 Java 脚本在 Raspberry Pi 上的工作方式。
本文提出了人肺的几何分割、操作和网格生成算法,为未解决的“对流机制”开发了准一维 (Q1D) 几何和流动建模方法,验证和验证脉动压力边界条件、基于脚本的多学科呼吸模拟框架,以及许多具有代表性的呼吸 CFD 模拟
使用 Python 3.7 中的最新内置工具和库,带您了解 GIS 技术、地理数据库、地理空间栅格数据等。 您将了解有关使用可用于不同情况的软件包或 API 和通用算法的所有知识。
MEEP 是有限差分时域 (FDTD) 算法的开源实现。 它可以使用现实的材料模型(包括色散、电导率、各向异性或非线性)、分布式计算以及时域和频域求解器的组合来计算电磁波在非常复杂的结构中的传播。
本文,我们将使用有限体积方法模拟开尔文-亥姆霍兹不稳定性。 我们将考虑一种可压缩流体,它具有向背景相反方向移动的高密度流。 速度切变引起了著名的不稳定性,有时在云层和木星的大红斑中也可以看到这种不稳定性。
提供了全面的主题覆盖,包含各种示例和问题、流体力学视觉组件的应用。包含更多案例研究框、新问题类型、增加的真实世界照片数量。示例问题已更新,并包含了许多新的照片、图形和图表。
使用单相层流的有限差分法求解二维 Navier-Stokes 方程(纳维-斯托克斯方程),并使用基准盖腔测试验证结果。
使用矢量优先方法,涵盖了静电学、静磁学、场、波以及传输线、波导和天线等应用。 还平衡地介绍了时变和静态领域。为了便于理解,提供了有效的例子,解释了如何使用文中介绍的理论来解决不同类型的问题。 它还涵盖数值方法,包括 MATLAB 和向量分析。