代码复现

此代码库提供文献《基于NOMA的高阶调制VLC系统的误差分析》中提出的算法的Python实现。用户可通过该代码复现文中提出的误差分析。

Matlab 的图形生成代码挺实用，尤其是用在 Alisdair McKay 和 Ricardo Reis 那篇《最佳自动稳定器》里复制实验结果的时候。你要是平时做政策模拟、宏观经济建模这些，直接拿来用就省事了。 代码里主要是 Python 2.7 配合 Matlab 做的，图都是在JupyterLab里画的，看着清爽，改动也方便。如果你喜欢用Anaconda管理环境，文档里连conda的安装命令都贴好了，一条条照着敲就能搭好。 比如这句： conda create -n py27 python=2.7 numpy=1.15.4 matplotlib ipykernel jinja2 pand

《西瓜书》第七章介绍的贝叶斯算法实现方法。

成功在本地复现了 Kaggle 上的 TED 演讲项目！ 目前已完成数据描述、相关性分析以及简单的可视化部分。由于网络连接和机器配置的限制，最后几部分内容未能成功运行。

两阶段鲁棒优化的综合能源系统调度方案，配上比较全的 MATLAB 复现代码，真的蛮香的。像那种风光储协同、电动汽车充放电、碳交易机制啥的，全都带上了。还用到了Yalmip，对新手也挺友好，思路清晰，代码也规整，运行效率也还不错。 微电网的经济调度代码，基本就是一步到位。你要优化光储？要低碳？要考虑用户响应？甚至电制氢？都有现成案例。比如用多目标灰狼算法搞冷热电联供型调度，模型清晰，参数好调，跑起来响应也快，挺适合拿来试手。 说到两阶段鲁棒优化，它那种“先保守再调整”的思路，其实挺适合有风光不确定的场景。尤其你做电网调度，时变性太强，有这类方法兜底，比传统优化强不少。更棒的是这些案例基本都做到了

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Matlab代码运行暂停DBSStudy自述文件项目数据收集和分析程序：术中灵活决策的研究包括两个任务：视觉/记忆导览React时间随机点运动方向识别（速度/精度和偏差控制）获取/更新代码从GoldLab gitHub存储库获取Lab-Matlab-Control（）目前，该代码位于开发分支（eyeDev）中。在我们的计算机上，打开“终​​端”应用程序，然后键入：-> cd /用户/实验室/ ActiveFiles / Matlab /实验室-Matlab-Control -> git pull起源eyeDev安装依赖项一种。寻求： b。客户/服务器通信（用于远程图形）： C。用于Matlab

mk matlab代码[removed] MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [ ['$','$'], ['\(',' \)']], }, \"HTML-CSS\": { linebreaks: { automatic: true, width: \"80% container\", } }, SVG: { linebreaks: { automatic: true, width: \"80% container \" } }, TeX: { equationNumbers: { autoNumber: \"all\" }, showMath