聚类马氏距离代码MATLAB SDCOR 用于大规模数据集中局部离群值检测的可扩展的基于密度的聚类 作者： Sayyed-Ahmad Naghavi-Nozad，Maryam Amir Haeri和Gianluigi Folino 目录 抽象的： 本文提出了一种基于批量密度的聚类方法，用于大规模数据集中的局部离群值检测。 与众所周知的假定所有数据都驻留在内存中的传统算法不同，我们提出的方法具有可伸缩性，并且可以在有限的内存缓冲区范围内逐块处理输入数据。 在第一阶段建立一个临时的聚类模型； 然后，通过分析点的连续内存负载来逐步更新它。 随后，在可伸缩聚类结束时，获得原始聚类的近似结构。 最后，通过对整个数据集的另一次扫描并使用适当的标准，将偏远评分分配给称为SDCOR（基于可伸缩密度的​​聚类离群值比率）的每个对象。 对现实生活和综合数据集的评估表明，与需要将所有数据加载到内存中的最著名的传统基于密度的方法相比，该方法具有较低的线性时间复杂度，并且更加有效。 还有一些基于快速距离的方法，这些方法可以对磁盘中驻留的数据执行操作。 框架： 更详细地，所提出的方法包括三个主要阶段。 在第一阶段

偏远农村的离网型风光互补发电系统的仿真与设计.pdf

4 EntityFrameworkCore与SqlSugar 由于SqlSugar是国内开发者所开发的CURD开源中间件，比EntityFrameworkCore中间件的资源多的多，其内置功能实现也比EntityFrameworkCore中间件多，调用习惯也更加符合国内的开发者，学习曲线也低的多，但是到目前为止SqlSugar(V5.1.3.41)中间件还不支持抽离表及其字段的约束规则定义, 约束规则依然需要通过特性与实体属性成员结合才能实实现表及其字段的约束规则定义，这样实体与表的约束定义形成了紧密的耦合关系，因此在SqlSugar中间件解决这个问题前，本人通过权衡最终选择了EntityFrameworkCore中间件实现实体与表之间的CRUD操作。 按F5执行程序，执行“GetWeatherForecast”Api，即可自动生成数据库及其表。 对以上功能更为具体实现和注释见：221219_002ShopDemo(抽离表及其字段的约束规则定义)。

Kretschmann型激发表面等离子体共振(SPR)膜系结构是探针诱导表面等离子体共振耦合纳米光刻技术(PSPRN)的关键部分之一。采用多层介质的特性矩阵法计算膜系结构的透射系数和反射率,对PSPRN所需的单膜层、双膜层及三膜层膜系结构进行了优化设计。计算结果表明,光波波长为514.5 nm时,对于选定材料的最佳膜系结构是Ag膜厚度为46 nm的单膜层结构,Ag膜厚度为24 nm,AgOx厚度为95 nm的双膜层结构及Ag膜厚度为44 nm,SiO2厚度为180 nm,AgOx厚度为10 nm的三膜层结构,提出了记录层材料应选择折射系数小且吸收系数尽可能小的光刻材料的观点。

tsmoothie 一个用于以向量化方式进行时间序列平滑和离群值检测的python库。 总览 tsmoothie以快速有效的方式计算单个或多个时间序列的平滑度。 可用的平滑技术是： 指数平滑 具有各种窗口类型（常量，汉宁，汉明，巴特利特，布莱克曼）的卷积平滑 使用傅立叶变换进行频谱平滑 多项式平滑 各种样条平滑（线性，三次，自然三次） 高斯平滑 Binner平滑 低价 各种季节性分解平滑（卷积，最低，自然三次样条） 带有可自定义组件（水平，趋势，季节性，长期季节性）的卡尔曼平滑 tsmoothie提供了平滑处理结果的间隔计算。 这对于识别时间序列中的异常值和异常可能很有用。 关于使用的平滑方法，可用的间隔类型为： sigma间隔 置信区间 预测间隔 卡尔曼区间 tsmoothie可以执行滑动平滑方法来模拟在线使用。 可以将时间序列分成相等大小的片段，并分别进行平滑处理。 与往常一样，此功能通过WindowWrapper类以矢量化方式实现。 tsmoothie可以通过BootstrappingWrapper类操作时序引导程序。 支持的引导程序算法为： 没有重叠的块引导

这是什么？ Kauri是用于监视离网能源系统的基于云的系统。 它由几个组件组成，包括与能量传感器交互的软件，收集和处理数据的服务器以及使您可以从任何与Internet连接的设备查看所有数据的前端。 产品特点 从现场的能量传感器收集数据，并将其存储在云中。 这意味着您可以从世界任何地方访问传感器数据！ 使用计算电池的充电状态。 这使您可以在需要使用发电机时更好地进行计划。 Kauri还提供了系统状态的完整历史记录，以跟踪一段时间内的趋势。 获取有关从您的每一个提供的能量信息。 这意味着您可以准确确定与风能等相比，您的太阳能发电能提供多少能量。 获取有关建筑物消耗的信息。 通过使用历

三维点云的LOF算法，可以计算各点的LOF值，进而识别离群点。带入用户自己的TXT形式的点云文件即可。

在并网时运用PQ策略，离网时运用VF控制，2种状态控制

LOF离群因子算法，是基于密度的用于噪声和异常数据检测的常用算法，它通过为每个数据计算异常因子，来判断该数据是否为噪声或干扰数据。

寒假离庆学生管控台账！