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kaggle_walmart_dataretail_analysis 货真价实的描述沃尔玛是美国领先的零售商店之一，希望准确预测销售和需求。 某些活动和节假日每天都会影响销售量。 有沃尔玛的45家商店的销售数据。 由于无法预料的需求，业务正面临挑战，并且由于不适当的机器学习算法，业务有时会断货。 理想的ML算法将准确预测需求并吸收诸如经济状况（包括CPI，失业指数等）之类的因素。沃尔玛全年举办几次促销降价活动。 这些降价促销是在最重要的假期（超级碗，劳动节，感恩节和圣诞节）之前进行的，这是假期中最大的四个假期。 在评估中，包括这些假期在内的星期的权重是非假期星期的五倍。 在缺乏完整/理想历史数据的情况下，这场比赛所面临的挑战之一是对降价促销对假期假日的影响进行建模。 提供了位于不同地区的45家沃尔玛商店的历史销售数据。

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matlab lm算法代码并行纽曼模块化 用于在数据中查找社区的实现。 开发是在WSL 2中完成的。VS Code启动配置适用于主应用程序和所有基准文件。 运行此命令（从VS Code中的debug选项卡）将重建并运行所选的应用程序。 运行main应用程序将在Zachary空手道网络上执行社区检测，并将社区输出到文本文件。 编译中 如果您不希望使用VS Code进行构建和运行，则以下编译命令将是必需的： 编译库： cd ./lib && gcc -o CDUtils.o -c CDUtils.c -fopenmp -O3 -march=native 编译main： gcc -fopenmp -g main.c -o main ./lib/CDUtils.o -lm -Wall -Werror -Wpedantic -Waggressive-loop-optimizations -O3 -march=native 使用./main运行 输出 该程序会将社区文件放置在./benchmarking/matlab_testing_files/matlab-communities.txt 。 该

完整英文电子版 AV 4.0：2020 Ensuring American Leadership in Automated Vehicle Technologies(确保美国在自动驾驶汽车技术方面的领先地位)。本文件基于美国创新者是 AV 技术的全球领导者的愿景，展示了美国政府对地面运输自动车辆 (AV) 的态度，并以安全可靠的方式将该技术整合到美国和世界各地。 随着自动驾驶系统 (ADS) 在未来几年和几十年取得成果，本文件旨在为 AV 创新者提供一份单一的高级参考文件，以指导美国政府。 本文件的范围仅限于地面运输 AV，不包括海运、铁路或航空问题。

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