ar_track_alvar

微博推荐数据集，用于 KDD Cup 2012 Track 1 比赛。

此文档是关于创建EBS的AR的贷项通知单，包括核销、过账、付款等流程。 核销：将贷项通知单中的金额与相关账单进行对账，确认可冲销的金额。 过账：将贷项通知单的金额过账至应收账款，确保财务记录正确。 付款：根据核销和过账后的数据，进行付款操作。

本代码采用Burg算法求解AR(p)模型参数，实现数据预测功能。

HZ_LOCATIONS表存储地址信息。HZ_PARTY_SITES表关联方（参见HZ_PARTIES）和位置（参见HZ_LOCATIONS），HZ_ORG_CONTACTS存储有关方或方站点联系人职位的信息。HZ_CUST_ACCOUNTS表存储与方建立的客户关系的信息。由于一个方可以有多个客户账户，此表可能为单个方包含多条记录。HZ_CUST_SITE_USES_ALL存储分配给客户账户站点的业务用途信息。HZ_CUST_ACCOUNT_ROLES存储与客户账户相关的方执行的角色或职能信息。例如，Jane Doe可能是ABC公司的法律联系人。HZ_PERSON_PROFILES表存储有关人员类型方的个人和家庭信息。HZ_ORGANIZATION_PROFILES表存储有关方的各种信息。

matlab角点检测matlab线粒体追踪该存储库包含用于分析秀丽隐杆线虫单细胞胚胎中线粒体流动的代码。具体包括四个脚本： mito_track.py ：使用OpenCV库进行角点检测和流量估计，生成包含所有跟踪点坐标的多个.csv文件。 coord_process.R ：估计膜的位置、方向及到跟踪点的膜的距离。 plot.R ：生成图S1A和S3E-H中相同的图所需代码。 Mito_membrane_distance.m ：计算图2G和S2F中使用的线粒体与膜之间超过360度的距离。依赖关系：Python = 3.7.2、open-cv = 4.1.2.30、numpy = 1.17.4、tiffcapture = 0.1.6、R = 3.6.1、ijtiff = 2.0.4、ggplot2 = 3.2.1、RColorBrewer = 1.1、tiff = 0.1、Matlab = Mathworks版本R2014a执照。

介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型，并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。

Oracle10g DBA 必备手册 - Oracle DBA 两日速成课程。本课程帮助学员在短短两天内掌握 Oracle10g DBA 的核心技能。课程内容包括但不限于：1. Oracle10g DBA 环境配置与安装2. 数据库备份与恢复操作3. 数据库性能调优4. 用户管理与权限控制5. 常见故障排查与解决方案通过本课程的学习，学员将能够独立完成 Oracle10g 数据库的安装、管理、优化以及故障处理，迅速提升 DBA 工作能力。

ground_track 函数根据给定的行星坐标（即行星的纬度和经度）绘制轨道的地面轨迹。其基本语法如下： ground_track(lat, lon) ground_track(lat, lon, color) ground_track(lat, lon, [], line_width) ground_track(lat, lon, color, line_width) ground_track(lat, lon, __, planet) ground_track(lat, lon) 函数绘制围绕地球的轨道的地面轨迹，并将其叠加在地球地图上，地图仅显示大陆轮廓。lat 和 lon 分别是行星的大地纬度和经度值的向量。默认情况下，地面轨迹的颜色为蓝色，线宽为 1.5。 ground_track(lat, lon, color) 用来指定自定义颜色绘制地面轨迹，默认的线宽为 1.5。 ground_track(lat, lon, [], line_width) 可以自定义线宽，默认情况下颜色仍为蓝色。 ground_track(lat, lon, color, line_width) 同时自定义颜色和线宽。 ground_track(lat, lon, __, planet) 允许绘制其他行星的地面轨迹，planet 参数用来指定行星的名称或标识。 此函数为科研和工程应用中的轨道分析提供了有效的工具，帮助研究者可视化卫星或其他航天器的轨道动态。

利用MATLAB完整实现的AR模型功率谱估计，直接可运行。

Jorge F. Mejias，John D. Murray，Henry Kennedy和Wang Xiao-Jing在Matlab，Python和NeuroML2 / LEMS中实现了2016年的AR模型，描述了灵长类皮质大型层流网络中前馈和反馈频率相关的相互作用。他们的模型跨越多个尺度，模拟了皮层内部、层间、区域间和整个皮质的动力学特性。作者指出，尽管前馈通路与伽马振荡（30-70 Hz）相关，但反馈通路却受alpha /低β振荡（8-15 Hz）的调制。他们正在开源大脑上的整个皮质模型视图，目前已实现了层内和层间级别的动力学模型。该存储库包含Jorge Mejias开发的原始模型实现。