STEM 教育

使用Matlab语言编写离散图形，展示了余弦波在采样信号中的应用。生成的图形基于t = linspace(-2*pi,20)计算。

这里提供的MATLAB代码用于STEM-EELS和STEM-EDX数据的非负矩阵分解分析。请注意，本存储库已不再更新，建议查看新的Python软件包库。

在MATLAB中，离散杆图（stem）用于显示离散数据点，通过直线连接每个数据点与x轴。以下是一个简单的示例，绘制余弦波的采样信号图： t = linspace(-2*pi, 20); % 创建一个从 -2π 到 20 的等间隔向量 h = stem(t, cos(t)); % 绘制余弦波的离散样本 此代码会生成离散的余弦波图，其中x轴为时间序列，y轴表示余弦函数值。

访问网站程序管理后台：网址/manage 管理员帐号：admin密码：123456 程序解压密码：www.17558.net

甲骨文教育基金会的Oracle Academy项目已覆盖全球93个国家，培养了超过100万人的IT及商务技能。

这是一份详尽的Oracle培训老师笔记，涵盖了Oracle各个方面的内容，非常适合学习Oracle的资料。

随着科技的飞速发展，人工智能在教育领域的应用正日益深入。这一技术革新正在逐步改变教育方式和学习体验，为学生和教育者带来了前所未有的机遇和挑战。

随着技术的发展，AI已经开始在教育领域扮演重要角色。

教育集团网站源码在优化方面有着重要作用，能够有效提升网站性能和用户体验。

ADM2017 的代码仓库是那种你看一眼就会想 fork 下来的资源。它围绕STEM 职业预测这个话题，结合了深度知识跟踪（DKT）和机器学习模型，目标挺有意思：预测一个学生未来是不是会从事 STEM 相关的工作。更妙的是，它不是拍脑袋预测，而是用学生在中学阶段的点击流数据来做，挺实在。 用过DKT的人会知道，它是个专门拿来跟踪学生知识掌握状态的模型。作者还整合了一个增强版DKT+，效果上有不少提升。你可以先拿这些模型把学生的知识状态给估出来，再搭配学生背景信息，喂进机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林之类，去预测学生将来的职业方向。 整个流程蛮清晰：先建知识状态、再拼特征、跑预测。而且代码写