一、vasp文件： INCAR in ** STOPCAR in stout out POTCAR in ** KPOINTS in ** IBZKPT out POSCAR in ** CONTCAR out EXHCAR in (should not be used in vasp.3.2 and vasp.4.x) CHGCAR in/out CHG out WAVECAR in/out T
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2024-08-14 10:28:41
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Spectral–Spatial Feature Partitioned Extraction Based on CNN for Multispectral Image Compression（基于CNN的光谱-空间特征分割提取多光谱图像压缩）近年来，多光谱成像技术的迅速发展引起了各领域的高度重视，这就不可避免地涉及到图像的传输和存储问题。针对这一问题，提出了一种基于光谱空间特征分割提取的端到端多
1.ESG是什么？ ESG，可以把它理解成一个
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2021-07-21 14:30:00
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本文介绍图像处理中特征提取的常用算子 - LBP（Local Binary Pattern）算法。
LBP，全称Local Binary Pattern，局部二值模式，是一种能够描述图像纹理的算法，并且具有旋转不变性和灰度不变性等优点。本文会介绍最基本的LBP算法和其扩展。
本文介绍图像处理中特征提取的常用算子 - LBP 算法。LBP，全称Local Bi
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2023-08-01 21:18:06
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最近在项目里面有几处要用到调用GP工具，之前没咋用过，后来用的时候发现了很多的问题，现在记下来留给以后使用或者有问题的朋友可以看看。一般调用GP工具都是这个错误"对 COM 组件的调用返回了错误 HRESULT E_FAIL",出现这个错误主要的原因大致可以概括为以下：1.参数缺少或者参数类型不正确，这是最容易解决的，改变正确的参数类型即可：解决方法：一般我们在调用GP时都会在GIS里面先使用一遍
partial least square PLS原理与MLS、PCR、MRA比较适用情况数学推导与软件实现参考文献 原理在影响因变量的大量的因素中，会存在隐形的影响因素但却具有很强的解释力，PLS的基本思想是提取这些隐性因素去代表尽可能多的变量来解释因变量。因而PLS也被称作“projection to latent structure.”具体过程见下图的上部分，实际上是从factor中提取出因
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2024-04-26 12:55:42
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前文讲述了大量关于线性回归的理论知识，现在实际来看下什么是线性回归，先看最简单的一元线性回归。回归分析是确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的密切程度的一个定量分析模型。
模拟一段数据如下：X = [6,8,10,14,18]
Y = [7,9,13,17.5,18]直接看上去，不太容易能直观的看出来这段数据是否是线性相关的，所以我们直接将数据画出来，看下数据是否线性相关（实际的机器学习开发
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2024-07-24 05:01:28
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目录简单介绍代码实现数据集划分选择因子个数模型训练并分类调用函数简单介绍（此处取自各处资料） PLS-DA既可以用来分类，也可以用来降维，与PCA不同的是，PCA是无监督的，PLS-DA是有监督的。与PCA不同，PCA是无监督,PLS是“有监督”模式的偏最小二乘法分析，当样本组间差异大而组内差异小时，无监督分析方法可以很好的区分组间差
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2024-06-10 16:14:13
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DCS是历史悠久的典型控制系统形态。控制系统分上下位机，上位机组态偏重GUI（图形用户界面），下位机组态偏重算法。组态就是搭建系统软件和硬件环境，简单地说，组态就是用已有的简单功能组合出更复杂的功能。那上下位机又是什么呢？设想自己开发一个控制系统。首先要做的是告诉计算机自己想干什么，然后由计算机通知控制器，最后控制器再告诉执行器具体该怎么做。这里面我其实只跟计算机发生对话，这里的计算机就是上位机，
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2019-04-17 18:34:45
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# 如何实现“python pls”
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(确定需求) --> B(编写代码)
B --> C(测试代码)
C --> D(调试代码)
D --> E(提交代码)
```
## 二、具体步骤及代码示例
### 1. 确定需求
首先需要明确要实现的功能是什么，比如“python pls”可能是
原创
2024-05-22 04:01:52
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线性回归模型可以从第一章的决策论一节中的loss function for regression讲起，当我们已经有关于回归目标t的条件分布p(t|x)时，如果选取L2 loss为loss function,那么通过变分的方法最小化期望误差，可以得出我们的回归函数应该为Et[t|x]，即概率分布P(t|x)关于t的期望。但是这个结论并不能直接应用，因为我们并不知道关于t的条件分布p(t|x)。 在
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2024-04-03 10:02:09
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多因变量非线性PLS1 多因变量非线性PLS[不是拟线性方法]1.1 计算推导1.2 简化算法1.3 性质Reference 1 多因变量非线性PLS[不是拟线性方法]1.1 计算推导在PLS进行之前，首先要进行预备分析，目的是判断自变量(因变量)是否存在多重共线性，判断因变量与自变量是否存在相关关系，进而决定是否需要采用PLS方法建模，具体计算方法：记矩阵，求的各列数据之间的简单相关系数。然后
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2023-11-28 06:36:26
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ESG使用指南：1.ESG操作文档网站：ESG有个网站，是专门的操作文档网站，因为ESG三个环境，流程各不一样。地址：http://10.20.12.90:20567/esg-help-doc/2.ESG管理平台网站，分别管理开发，测试，生产进行三种ESG API接口。ESG管理平台网站可以创建AP
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2017-08-31 15:59:00
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LPC(Linear Predictive Coding，线性预测分析)：由于语音信号的发音特性，提取特征后的帧与帧之间是不独立的，那么我们可以用前面的帧或后面的帧预测当前帧。所求的的预测系数就是我们要用到的特征。线性预测分析中，我们可以用一个全极点滤波器为声道响应函数建模，即y(z)=x(z).H(z).以最小化预测误差为目标优化系数a,就可以得到特征系数。通常采用自相关方法，利用durbin算
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2024-04-23 09:12:29
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PLS入门：
1，两篇关键文章
[1] de Jong, S. "SIMPLS: An Alternative Approach to Partial Least Squares Regression." Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. Vol. 18, 1993, pp. 251–263.
[2] Rosipal,
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2023-11-06 16:23:05
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# pyls python pls - Python开发环境搭建指南
## 简介
在进行Python开发时，一个良好的开发环境是非常重要的。本文将向你介绍如何使用pyls来搭建一个高效的Python开发环境。pyls是一个Python语言服务器，它提供了一系列的代码补全、语法检查和代码重构等功能，可以大大提高开发效率。
## pyls安装步骤
下面是使用pyls搭建Python开发环境的步骤：
原创
2023-11-19 10:46:59
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在环境微生物学领域中有个著名的信条——Everything is everywhere, but environment selects，这句话突出了环境因子对微生物群落结构的重要影响作用。在统计分析中，可以通过回归分析对微生物群落结构数据与其相对应的环境因子数据进行关联分析，进而找出引起微生物群落结构差异的主要环境影响因子，从而为微生物物种保护或提高生物处理中微生物利用效率提供理论依据。偏最小二
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2023-12-26 19:32:47
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# 如何实现PLS回归 Java
## 一、流程
```mermaid
journey
title 教小白实现PLS回归 Java
section 确定需求
开发者确定小白需要学习如何实现PLS回归 Java
section 学习步骤
小白学习实现PLS回归 Java的步骤
section 练习
小白进行练习并实践
原创
2024-03-31 04:14:15
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# 使用 Python 实现部分最小二乘法（PLS）
在数据分析与建模过程中，部分最小二乘法（PLS）是一种强有力的工具，它通过将多个自变量与多个因变量之间的关系建模来提取潜在信息。对于刚入行的小白来说，实现 PLS 可以分为几个步骤。以下是一个简要的流程表：
| 步骤 | 描述 |
|--
PLS回归是一种用于处理多重共线性问题的回归分析方法，常用于处理具有高度相关性自变量的统计数据。在Python中，通过利用不同的库，我们可以方便地实现PLS回归模型。在这篇文章中，我将详细记录PLS回归在Python中的应用过程，并展开相关的备份策略、恢复流程和灾难管理等内容。
### 备份策略
在进行PLS回归操作时，需要确保所有数据和模型的安全备份，特别是在数据预处理和模型训练过程中。对于
