generative models

数据挖掘——概念、模型、方法和算法。PDF版本，国外经典教材，清华大学出版社出版。

数据库是信息时代的核心，它是组织、管理和存储大量数据的系统，使得数据的访问和分析变得高效、可靠。将深入探讨数据库概论，包括基本概念、关系模型、关系运算理论、关系数据库的规范化设计、数据库设计与ER模型以及数据库的存储结构。 我们从第1章数据库概论.ppt开始。数据库（Database，简称DB）是一个有组织、可共享、具有特定格式的数据集合。它分为层次型、网络型、关系型和非关系型等多种类型。其中，关系型数据库是最常见的一种，它基于关系模型，用二维表格表示数据，每个表格称为一个表或关系。 第2章关系模型和关系运算理论.ppt讲解了关系模型的概念。关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整性约束

深度学习工具箱导入器对于 TensorFlow-Keras 模型的支持，简直是个神助攻！如果你做深度学习相关项目，经常要将不同的模型互相转换，或者在不同的框架之间迁移模型，肯定会对这类工具产生兴趣。导入器支持多种格式的 TensorFlow 和 Keras 模型导入，简化了转换过程，让你省时省力。要是你正需要快速迁移或者加载模型，可以尝试这个工具，操作起来也比较直观。

Matlab分时代码油田钻井的开源模型，该存储库包含油田钻井过程的开源模型，包括独立的代码示例，这些代码基于钻探的几个子过程，包括用于预测压力的液压系统、钻柱动力学、拉拔工作、钻速和定向钻探。模型已经存在，并可用于其他环境，例如MATLAB。仓库支持开放源代码模型、数据和案例研究计划，如出版物《为油田钻井挑战创建开放源代码模型、测试用例和数据》 （SPE-194082-MS）中所述。

数据挖掘——概念、模型、方法和算法 DATA MINING Concepts，Models，Methods，and Algorithms（美）Mehmed Kantardzic著，闪四清、陈茵程、雁等译，清华大学出版社

隐马尔科夫模型的统计推断讲得最全的书，非《Inference in Hidden Markov Models》莫属。连续状态空间、最大似然估计、贝叶斯计算这些概念听起来复杂，但书里用挺接地气的方式拆解了不少关键点。 Olivier Cappé他们这几位作者，都是统计圈里的老熟人，比较系统，尤其对时间序列的同学来说，这书真的能帮上忙。你要是做过音频、自然语言、或者金融建模，应该对 HMM 不陌生。这本就可以说是入门+进阶一条龙了。 马尔科夫链作为底层逻辑，虽然简单，但和隐藏状态一结合，瞬间复杂度就上来了。还好书里图也不少——78 张插图呢，讲公式的时候不会太晕。里面关于模型选择的那段我个人觉得值

数据挖掘领域的进阶书籍《Data Mining Methods and Models》还挺值得一读的，尤其是你已经有点基础，想系统了解那些更实用、更底层的算法和模型时。书里的技术像分类、聚类、关联规则啥的都讲得比较透，配合真实案例，能直接让你联想到实际业务里的用法。作者 Daniel T. Larose 也不是那种只讲理论的学者，写得还挺接地气，配合你平时做项目时的数据需求，刚刚好。

此代码使用CSI-OAPI创建带有粘弹性阻尼器的2D模型，并以图形和数字方式报告结果。通过此代码，无需在SAP2000输出表中进行繁琐的搜索即可生成大量重要输出，支持各种分析。它尤其适合在某些任务中使用SAP2000知识有限的学生，帮助他们快速掌握分析过程。用户手册也可通过以下链接获得：VE User Manual。

该研究介绍了0D集总电容近似值方法，用于对LCO-g电池进行烘箱测试的Simulink模型。该模型基于反应动力学，数据来源于以下研究：理查、明尼苏达州和达恩（1999年），《锂插层石墨在电解液中热稳定性的加速量热法研究II：对结果建模并预测差示扫描量热仪曲线》，电化学学会杂志，146（6），2078-2084，DOI：10.1149/1.1391894；以及MacNeil等（2000年），《Li[sub x]CoO[sub 2]在电解质中高温反应的自催化机制》，电化学学报，147（3），970，DOI：10.1149/1.1393299。