波浪能
当前话题为您枚举了最新的波浪能。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
波浪普的模拟
通过各种模型仿真不同类型的波,包括能量传播规律的长波、短波,以及规则和非规则波的复合效应。
Matlab
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2024-09-29
波浪信号向上过零检测功能MATLAB开发
WaveUpZeroCrossing === MATLAB代码:[H, T, Time, UpCrossIndex, UpCrossTime, UpCrossValue, TroughTime, TroughValue, CrestTime, CrestValue]。描述:检测给定波信号的向上过零。该代码仅检测到完整振荡。如果第一波或最后一波没有完全振荡(基于向上过零方法),代码将忽略它们,以防止错误周期检测。此功能是ScientiMate软件包的一部分,并进行了修改。详细信息请访问:www.arashkarimpour.com和https://scientimate.readt。
Matlab
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2024-09-26
Matlab代码目录递归LHS波浪号替换为“ans”
通过目录递归,查找Matlab代码并用“ans”替换LHS波浪号,以确保向后兼容性。警告:此操作可能会覆盖文件!在使用前,请务必备份整个文件夹!如果您对Matlab FX有任何错误报告或改进意见,请随时联系我们。
Matlab
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2024-09-24
matlab程序中断代码——波浪中的峰值检测
matlab程序中断代码
Matlab
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2024-10-01
东方国信:赋能联合利华,实现能效提升
东方国信:大数据助力联合利华提升能效
东方国信,作为中国大数据领域的领军企业,凭借其自主研发的技术和丰富的行业经验,为全球众多客户提供大数据产品与服务。其业务范围涵盖商业智能、客户关系管理、能效管理、数据库以及大数据解决方案等,服务领域涉及通信、金融、智慧城市、公共安全等多个行业。
东方国信旗下全资子公司科托帕希,专注于为全球工业客户提供能效管理大数据服务,涵盖软硬件安装、调试和管理等环节,帮助客户实现节能降耗的目标。其核心产品Strata能效管理软件,基于先进的工业大数据、网络通讯和云存储技术,实时采集工业现场数据,并进行分析和优化,助力企业提升能源使用效率。
算法与数据结构
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2024-04-30
小白也能学规划问题
从 Lingo 入门数学建模,轻松理解 0-1 规划和整数规划。一步步掌握优化策略,成为数学建模高手。
统计分析
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2024-04-30
数据挖掘赋能电信CRM
数据挖掘技术正在为电信CRM系统带来革新,其应用涵盖以下几个关键方面:
客户获取:精准识别潜在客户,提高营销活动转化率。
交叉销售:基于客户已有产品和服务,挖掘潜在需求,推荐相关产品或服务,提升客户价值。
客户保持:通过分析客户行为,识别流失风险,采取针对性措施提高客户留存率。
一对一营销:根据客户个性化需求,定制专属营销方案,提升客户满意度和忠诚度。
数据挖掘
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2024-05-19
数据挖掘赋能精确营销
精确营销实施 - techpackage.net - 数据挖掘技术及应用
精准营销的成功实施离不开数据挖掘技术的支持。通过数据挖掘,企业可以构建精准营销的基础,包括:
确定目标客户群体
进行数据准备和清洗
建立预测模型
对模型进行检验和评估
研究思路
利用数据挖掘技术实施精准营销,需要遵循以下研究思路:
构建数据仓库: 整合企业内外部数据,建立统一的数据平台。
效益评估: 对数据挖掘项目进行可行性和效益评估。
方案设计: 制定详细的数据挖掘方案,包括数据分析方法、模型选择等。
实施方案: 根据方案进行数据挖掘模型的开发和部署。
发现机会: 利用数据挖掘结果,识别潜在客户、优化营销策略。
精确营销案例
本部分将介绍一些利用数据挖掘构建精准营销基础的案例,例如如何利用数据仓库进行客户细分、如何通过模型预测客户流失等等。
数据挖掘
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2024-05-27
万能格式转换工具
万能格式转换工具,支持多种格式相互转换。
Sybase
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2024-05-01
Spark 赋能的商品推荐系统
Spark 商品推荐系统
该项目借助 Spark 框架强大的数据处理能力,构建了一个高效的商品推荐系统。系统利用协同过滤、内容推荐等算法,分析用户行为和商品特征,为用户提供个性化的商品推荐。
核心功能
数据预处理:清洗、转换和整合来自不同数据源的用户行为数据和商品信息数据。
用户画像构建:分析用户历史行为,构建用户兴趣模型。
推荐算法应用:利用协同过滤、内容推荐等算法生成推荐结果。
推荐结果评估:评估推荐结果的准确性和有效性。
技术优势
分布式计算:Spark 的分布式架构能够处理大规模数据集,提高推荐系统的性能和可扩展性。
高效的算法库:Spark MLlib 提供丰富的机器学习算法库,方便开发者快速实现推荐算法。
实时推荐:Spark Streaming 支持实时数据处理,可实现实时推荐功能。
应用场景
电子商务平台
新闻资讯网站
音乐电影平台
社交网络
spark
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2024-05-06