山东省菏泽市巨野县英才中学2021-2022学年部编版七年级历史期中测试【试卷+答案】.docx

提出了两种约束的多目标元启发式方法。 1）基于成功历史的自适应多目标差分进化算法（SHAMODE）是基于成功历史的自适应多变量进化算法（SHADE）的改进多目标版本，它集成了改进的自适应策略和非支配排序算法。 2）基于成功历史的鲸鱼优化自适应多目标差分进化算法（SHAMODE-WO）是基于成功历史的自适应差分进化算法（SHADE）的改进多目标版本，它集成了改进的自适应策略，非支配排序算法和其他功能。鲸鱼优化算法（WOA）中的种群更新运算符。 该算法发布在： Panagant，N.，Bureerat，S.，＆Tai，K.（2019年）。 一种新颖的自适应混合多目标元启发式结构桁架的可靠性设计，同时具有拓扑，形状和尺寸优化设计变量。 结构和多学科优化，60（5），1937-1955。 DOI： https ： //doi.org/10.1007/s00158-019-02302-x

湖南师范大学附属中学2022届高三上学期8月第一次月考历史试题及答案.docx

湖南湘潭市2021-2022学年高三第一次模拟考试-历史试题及答案.docx

实时数据库和关系数据库有着很多的不同，但是目前实时数据库和关系数据库集成的趋势越来越明显。将生产管理信息系统中使用的关系数据库和实时数据库集成到一起，可以同时满足控制和管理的要求，真正成为管理控制一体化的平台。例如，目前大多行业均利用实时数据库与关系数据库作为基础数据库软件构建监控中心及数据中心的基础数据库。其中实时数据库处理并存储生产实时数据，关系数据库处理并存储业务关系数据。

南京的老地图，手绘。

使用神经网络预测时间序列 :blue_circle: 联系人：对于Bitcoin的学习材料组织列表，请点击此 ，这等 介绍 不管比特币价格上的投机泡沫如何，该项目的目的都是暗示该加密货币的未来收盘价。 根据我的分析考虑了几个比特币指标，收集了情绪数据以及区块链，历史价格和金融指数数据以预测收盘价。 环境设定 要运行预测模型，应安装以下内容： Python 3+ Tensorflow = 1.10.1 Keras = 2.2.2 熊猫= 0.23.4 脾气暴躁= 1.15.1 Matplotlib = 2.2.3 sklearn = 0.19.2 ML实现的神经网络 LSTM

山东省宁阳县八年级历史下册 第4-7课复习教案 新人教版.doc

初中历史178道选择题.docx

探索性数据分析-奥林匹克历史120年 120年奥运历史的探索性数据分析 在这个项目中，我做了一些探索性分析，以回答某些问题，例如： 随着运动员年龄的增长，他们获得奥运会奖牌的机会减少。 与年长的运动员相比，年轻的运动员赢得了更多的模态。 我将使用Python对此数据集进行EDA回答此问题。 目录 介绍 EDA是我们在初步调查中需要执行的关键过程之一，以便对数据集有很好的了解。 在此过程中，我们借助摘要统计信息和图形表示来发现模式，发现异常，检验假设和检验假设。 在这个项目中，我进行了以下分析： 直方图 散点图，条形图 统计摘要 概率质量函数（PMF） 累积分布函数（CDF） 概率密度函数（PDF） 正态分布 资料背景 这是现代奥运会的历史数据集，包括从1896年雅典到2016年里约热内卢的所有奥运会。请注意，冬季和夏季运动会在同一年举行，直到1992年。之后，他们错开了方向，