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DBCO-SS-活性酯|DBCO-SS-NHS酯 名稱;DBCO-SS-活性酯|DBCO-SS-NHS酯 CAS NO：1435934-53-4 分子量：565.66 分子式：C28H27N3O6S2 含 量：>95% 外 觀：固體粉末 保存：-20避光避濕 結(jié)構(gòu)式： …

這是一個(gè)sspanel v3 配置的完整教程，我用的是lnmp框架，當(dāng)然lamp也是可以的，安裝lnmp的過程我就不說了。 一，安裝ss-panel 首先我們進(jìn)入網(wǎng)站目錄 cd /home/wwwroot/ss.iforday.com git clone https://github.com/orvice/ss-panel.git cp -R ss-panel/. ./ cp .env.exampl…

基本說明：連接百種串口協(xié)議設(shè)備到Modbus總線；整合多個(gè)Modbus協(xié)議的設(shè)備，使多個(gè)Modbus設(shè)備如同一個(gè)設(shè)備那樣被訪問；無需PLC、PC等主站設(shè)備，即可使Modbus從站設(shè)備互相交換數(shù)據(jù)；無需開發(fā)Modbus協(xié)議&#xff0c…

Linux系統(tǒng)使用ss命令查看端口狀態(tài) Linux系統(tǒng)使用ss命令查看端口狀態(tài) 目錄 1.可用工具 2.ss幫助 2.1 選項(xiàng)分類說明 2.2 過濾選項(xiàng)family 2.3 過濾選項(xiàng)state 2.4 狀態(tài)之間的關(guān)系 3.ss的使用 3.1 使用示例 3.2 過濾 3.2.1 狀態(tài)過濾 3.2.2 通過family過濾 3.2.3 使用地址和端口過濾 …

1. YOLO模型資料 本文檔內(nèi)容以yolov5-7.0工程、yolov5s模型為例。 a. 模型結(jié)構(gòu) 詳細(xì)的模型結(jié)構(gòu)可以利用netron工具打開.pt或.onnx模型查看。 b. 模型參數(shù)即驗(yàn)證結(jié)果 其中，YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x為五種類型的預(yù)訓(xùn)練模型，其包含的檢測類別相…

編輯-Z ASEMI肖特基二極管SS310L參數(shù)： 型號：SS310L 最大重復(fù)峰值反向電壓（VRRM）：100V 最大RMS電橋輸入電壓（VRMS）：70V 最大直流阻斷電壓（VDC）&#xff1…

文章目錄 概念理解變量說明命令 常見問題解決問題:ssh登錄報(bào)錯(cuò)“manpath: cant set the locale; make sure $LC_* and $LANG are correct”問題：終端時(shí)的中文亂碼問題問題：用xshell查看中文正常，但是vim是亂碼，原因可能是xshell工…

本篇博客的重點(diǎn)不在于回歸模型的建立，而在于模型建立后的顯著性檢驗(yàn)。 1.回歸分析 1.1 定義 回歸分析就是對具有相關(guān)關(guān)系的兩個(gè)或兩個(gè)以上變量之間數(shù)量變化的一般關(guān)系進(jìn)行測定，確定因變量和自變量之間數(shù)量變動的數(shù)學(xué)表達(dá)式，以便對因變量進(jìn)行…

這邊建議異步到第二版感知器算法及其python 實(shí)現(xiàn) V2.0，訓(xùn)練速度更快，數(shù)據(jù)集更直觀。 第一版寫的還是太過粗糙。 感知器算法及python實(shí)現(xiàn) 通俗來講，感知器算法可以完成如下這類線性可分的二分類分類任務(wù)。即找出一條超平面，將兩類…

python 基金績效歸因 1 前言 隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和投資意識的不斷增強(qiáng)，人們已經(jīng)不滿足于銀行存款和余額寶等低收益率的理財(cái)產(chǎn)品，開始將目光聚焦到基金上。 績效評估可以分為三個(gè)部分，分別為擇股、擇時(shí)和交互作用。從最基本的使用定量…

文章目錄 基于Python的數(shù)學(xué)建模生成回歸數(shù)據(jù)多元線性回歸多重共線性檢驗(yàn)(方差膨脹因子VIF)多重共線性處理 變量間相關(guān)性分析正態(tài)檢驗(yàn)Pearson相關(guān)系數(shù) 建立多元回歸模型擬合模型繪制擬合圖異方差檢驗(yàn)自相關(guān)性檢驗(yàn) 基于Python的數(shù)學(xué)建模 Github倉庫：Mathematical-mod…

Python分子動力學(xué) 1. 前言1.1 分子熱運(yùn)動1.2 理想氣體模型1.2.1 彈性碰撞1.2.2 二維分子體系的彈性碰撞 1.3 理想氣體分子動力學(xué)模擬1.4 Lennard-Jones potential1.5 Periodic boundary conditions1.6 Reduced units1.7 Calculating the forces1.8 Temperature1.9 Molecular dy…

定義 導(dǎo)向?yàn)V波是一個(gè)線性濾波，輸出為由引導(dǎo)圖 I I I乘上輸入圖 P P P得到的權(quán)重的加權(quán)平均。 i i i和 j j j是像素下標(biāo)，濾波核 W i j W_{ij} Wij?為 I I I的函數(shù)，其不依賴于 p p p。 引導(dǎo)濾波器的關(guān)鍵假設(shè)是引導(dǎo)I和濾波器輸出 q q q之間…

python實(shí)現(xiàn)共軛梯度優(yōu)化算法 一、共軛梯度算法簡介二、實(shí)現(xiàn)共軛梯度方法的兩塊重要積木1.共軛方向的確定2.方向優(yōu)化步長的確定note 三、共軛梯度算法優(yōu)化過程四、python實(shí)現(xiàn)共軛梯度算法1.FR-CG2.PRP-CG3.GD 五、總結(jié) 一、共軛梯度算法簡介 共軛梯度(Conjugate Gradient)方法是…

目錄 灰色預(yù)測一階灰色方程GM(1,1)建模步驟應(yīng)用及其求解步驟求級比一次累加序列求參數(shù)矩陣 u u u時(shí)間響應(yīng)式求預(yù)測序列模型檢驗(yàn)實(shí)際值與預(yù)測值比較及可視化 二階灰色方程GM(2,1) 灰色預(yù)測 灰色預(yù)測模型是通過少量的、不完全的信息，建立數(shù)學(xué)模型做出預(yù)測的預(yù)測方法&…

在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的世界中，聚類算法是一種強(qiáng)大的工具，用于識別數(shù)據(jù)集中的潛在模式。其中DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）作為一種基于密度的聚類方法，以其高效和魯棒性而受到廣泛關(guān)注。不論是在商業(yè)智能、社交網(wǎng)絡(luò)分析，還是在日…

線性回歸分析，這個(gè)名詞在統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、經(jīng)濟(jì)學(xué)乃至商業(yè)決策中都是一個(gè)重要的概念。但是，對于大多數(shù)沒有接觸過這些領(lǐng)域的人來說，這聽起來可能是一個(gè)令人生畏的術(shù)語。本文用最簡單、直觀的方式解釋什么是線性回歸分析，以及如何在Python環(huán)境中實(shí)現(xiàn)它。 在我們的日常生活…

1 補(bǔ)充知識 1.1 相關(guān)函數(shù) 自相關(guān)函數(shù)ACF(autocorrelation function) 自相關(guān)函數(shù)ACF描述的是時(shí)間序列觀測值與其過去的觀測值之間的線性相關(guān)性。計(jì)算公式如下： 其中k代表滯后期數(shù)，如果k2，則代表yt和yt-2 偏自相關(guān)函數(shù)PACF(partial autocor…

一、導(dǎo)向?yàn)V波原理 導(dǎo)向?yàn)V波是使用導(dǎo)向圖像作為濾波內(nèi)容圖像，在導(dǎo)向圖像上實(shí)現(xiàn)局部線性函數(shù)表達(dá)，實(shí)現(xiàn)各種不同的線性變換，輸出變形之后的導(dǎo)向?yàn)V波圖像。根據(jù)需要，導(dǎo)向圖像可以跟輸入圖像不同或者一致。 公式及推導(dǎo) 假設(shè) I I I…

模擬退火算法詳細(xì)講解（含實(shí)例python代碼） （一）模擬退火算法簡介（二）模擬退火算法原理（三）退火過程中參數(shù)控制（四）算法步驟（五）實(shí)例分析…