本标准涵盖60-250°C（140-482°F）的单导体和多导体限电电路电缆，用于建筑物内的固定布线（有些还标明可直接埋入地下），主要用于第725条和国家电气规范（NEC）其他适用部分所述的3类和2类电路。这些要求所涵盖的电缆是 a) CL3P和CL2P型（通风室电缆）。 b) CL3R和CL2R型（立管电缆）。 c) CL3和CL2型（用于除管道、立管或托盘用途以外的商业电缆）。 d) CL3X 和 CL2X 型（用于有限用途的电缆），和 e) PLTC型（用于一般和托盘中的非管道和非立管3类和2类电路的电缆）。 托盘）。

计算机软件-商业源码-303 如何限定程序的使用次数.zip

import requests import re import json import os session = requests.session() def fetch_url(url): return session.get(url).content.decode('gbk') def get_doc_id(url): return re.findall('view/(.*).html', url)[0] def parse_type(content): return re.findall(rdocType.*?\:.*?\'(.*?)\'\,, content)[0] def

水电解制氢系统能效限定值及能效等级

针对传统的基于WiFi的最近邻(K-nearest neighbor algorithm, WiFi-KNN)室内定位算法精确度不能达到精准定位的需求的问题，本文提出了一种基于位置范围限定的K近邻(K-nearest neighbor based on the location range limit , LRL-KNN)室内定位算法。LRL-KNN算法通过利用用户的先前位置与WiFi指纹数据库中的参考点位置之间的物理距离组成的相关范围因子来缩放指纹距离，以此来减少定位的空间歧义性。尽管利用了先前的位置，但是该算法并不需要知道用户的确切移动速度和方向。与此同时，考虑到WiFi接收信号强度的时间波动性，将RSS直方图合并到距离计算中来减小时间波动带来的影响。实验结果表明：传统KNN算法的平均定位误差为2.13 m，新算法的平均定位误差为1.80 m，该误差在相同的测试环境下比传统的KNN算法减少15%。

目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42

目录 1. 一般最小二乘法 3 1.1. 一次计算最小二乘算法 3 1.2. 递推最小二乘算法 3 2. 遗忘因子最小二乘算法 6 2.1. 一次计算法 6 2.2. 递推算法 6 3. 限定记忆最小二乘递推算法 9 4. 偏差补偿最小二乘法 11 5. 增广最小二乘法 13 6. 广义最小二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级最小二乘法 21 10. Yule-Walker辨识算法 23 Matlab程序附录 24 附录1、最小二乘一次计算法 24 附录2、最小二乘递推算法 25 附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26 附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27 附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29 附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31 附录7、增广最小二乘递推算法 32 附录8、广义最小二乘递推算法 34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级最小二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识算法 42

1、bat/cmd自由选择输入参数及条件限定； 2、类似x.bat -a xxxx -b yyyy，自由加多个参数，不加，灵活设置； 3、可自由进行条件限定；

asp.net根据计算机MAC地址限定每台机子只能领取一次账号.docx

数据集下载网址： 。   本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。由于该比赛早已结束，笔者当时也没有参加这个比赛，因此没有测评成绩，我们也只能拿到训练集和验证集。但是，这并不耽误我们在这方面做实验。 比赛介绍   该比赛的网址为： ，该比赛主要是从给定的句子中提取三元组，给定schema约束集合及句子sent，其中schema定义了关系P以及其对应的主体S和客体O的类别，例如（S_TYPE:人物，P:妻子，O_TYPE:人物）、（S_TYPE:公司，P:创始人，O_TYPE:人物）等。比如下面的例子： {   "text": "九玄珠是在纵横中文网连载的一部小说，作者是龙马",   "spo_list": [     ["九玄珠", "连载网站", "纵横中文网"],     ["九玄珠", "作者", "龙马"]   ] } 该比赛一共提供了20多万标