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simms_course:课程由安德鲁·帕内尔和安德鲁·杰克逊共同设计。

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简介：
关于稳定同位素混合模型课程，由安德鲁·帕内尔（Andrew Parnell）和安德鲁·杰克逊（Andrew Jackson）共同设计，其课程材料，包括幻灯片和代码资源，均可参考该课程页面所提供的链接。

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  • simms_course：由安德鲁·帕内尔（Andrew Parnell）和安德鲁·杰克逊（Andrew Jackson）教授的“...
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    Simms课程是由安德鲁·帕内尔与安德鲁·杰克逊联合讲授的专业课程，致力于培养学生在模拟及建模领域的专业技能。 稳定同位素混合模型课程由安德鲁·帕内尔（Andrew Parnell）和安德鲁·杰克逊（Andrew Jackson）提供，包括幻灯片和代码等相关资料的课程页面可以参见。
     
  • 安德鲁·吴课程讲义（英文版）
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    《安德鲁·吴课程讲义（英文版）》是由著名学者安德鲁·吴编写的教学材料，涵盖了其核心课程的主要内容与最新研究成果。 从数学的角度入门机器学习需要一定的基础知识准备。首先应该掌握线性代数、概率论与统计学以及微积分的基础知识，这些是理解机器学习算法的重要前提条件。接下来可以开始了解常见的机器学习模型及其背后的原理，并通过实践项目加深对理论的理解和应用能力。此外，也可以参考一些经典教材或在线课程进行系统的学习和研究。
     
  • 凸包计算的安德鲁算法
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    简介：本文介绍的是安德鲁算法，一种用于计算二维平面上给定点集的凸包的有效方法。该算法基于单调链技术，能够高效地找出包围所有点的最小凸多边形。 计算几何中的凸包问题可以通过安德鲁算法来解决。所谓凸包可以形象地理解为在一块木板上钉了许多钉子，然后用一根橡皮筋将其紧紧套住所有钉子所形成的多边形。最终通过该算法能够确定哪些钉子构成了这个最小的包围区域即凸包。
     
  • 石墨烯德鲁德模型_Drude_Graphene_Matlab
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    本资源介绍如何使用Matlab对石墨烯材料应用德鲁德模型进行仿真分析，探讨其电学性质，适用于物理和材料科学领域的研究与学习。 源代码提供了一个可调费米能级的功能，并且可以直接使用。导入软件后即可操作。
     
  • 幻兽帕鲁自用MOD安装教程
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    本教程旨在指导玩家如何安装《幻影街物语》（可能您想表达的是“幻兽帕鲁”，游戏名需确认）中的用户自制内容（MOD），让游戏体验更加个性化和丰富。请注意备份原文件以防数据丢失。 在游戏世界里，MOD（模组）是玩家自制的扩展内容，可以显著丰富游戏体验并增加新的功能或改变原有的玩法。本指南将详细介绍如何安装幻兽帕鲁mod，这是一个特定于某款游戏的自用MOD集合，包含了多个增强游戏性的元素，如UE4SS_Xinput_v2.5.2.zip、超级草莓、减重mod、传送、装备无限耐久、飞行无消耗、更快的繁殖速度以及防止食物腐败等。 以下是安装这些MOD的基本步骤： 1. **下载与解压**：确保已下载所有列出的压缩包文件，例如UE4SS_Xinput_v2.5.2.zip。使用WinRAR或7-Zip这样的工具将它们解压到一个方便访问的位置。每个MOD通常包含一个或多个需要放置在游戏特定目录中的文件。 2. **找到安装位置**：了解游戏如何处理MOD至关重要。一些游戏内置了管理器，如《上古卷轴5：天际》的“Skyrim Special Edition”；而其他游戏可能要求你手动将这些文件放入根目录或数据文件夹中。查阅官方文档或者在线社区获取具体信息。 3. **安装UE4SS_Xinput_v2.5.2.zip**：此MOD旨在改善控制器支持。解压后，根据说明将其内容复制到相应的插件或输入设置文件夹内。 4. **超级草莓**：这个MOD可能添加了特殊的新物品。你需要将包含该MOD的文件移动至游戏的“Mods”或“Data”目录，并在游戏中启用它。 5. **减重mod**：此功能减少了角色负重限制，允许携带更多物品。同样地，将其放置于正确的MOD文件夹内并激活即可生效。 6. **传送MOD**：这个MOD可能增加了快速在地图间移动的功能。安装方式相同，请确保与游戏的传送系统兼容。 7. **装备无限耐久性**：此功能可以让装备永不磨损，提高持久度和使用体验。正确放置文件并在游戏中启用它以实现这一效果。 8. **飞行无消耗**：如果游戏支持飞行，这个MOD可能让玩家在不耗费能量或耐力的情况下自由飞翔。确保与当前版本兼容并按指示安装。 9. **更快的繁殖速度**：对于有生物繁殖的游戏来说，此功能会加快繁殖进度，适合想要迅速发展生态系统的玩家使用。 10. **快速复活**：减少角色复活时间或是移除限制，使游戏体验更加流畅。按照说明正确放置文件并启用它即可实现这一效果。 11. **食物不腐败**：防止食物过期的烦恼，并确保其持久可用性。遵循标准MOD安装流程进行处理。 在安装过程中，请记得备份原始的游戏文件以防万一出现问题需要恢复原状。同时，保持这些MOD更新以保证它们与游戏最新版本兼容。当多个MOD共同作用时，注意优先级以免发生冲突。如果启动后出现错误，检查日志或社区论坛寻求帮助解决。 幻兽帕鲁mod集合提供了一系列增强功能，大大提升了游戏的可玩性和乐趣性。通过正确安装和管理这些MOD，玩家能够享受到一个更加个性化且丰富的虚拟世界。
     
  • 克鲁赛德战记全套像素游戏素材
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    《克鲁赛德战记》全套像素游戏素材包含了游戏中所有经典角色、怪物和场景的像素艺术设计，适合用于个人创作和学习交流。 全套克鲁赛德战记游戏素材包含人物精灵、立绘、背景音乐以及技能特效。这些精美的画质资源是学习像素画和进行游戏开发测试的理想选择。
     
  • Matlab中的简易杜宾斯曲线计算程序-基于安德鲁·沃克著作的实现...
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    本简介介绍一个在MATLAB环境中运行的简易杜宾斯曲线计算程序。该程序基于安德鲁·沃克的相关研究成果，为用户提供了便捷地生成和分析杜宾斯曲线的功能。 在MATLAB环境中编写一个简单的计算程序来实现杜宾斯曲线是一种基于工作的方法。对于类似汽车的平台来说，杜宾斯曲线提供了一种几乎完全可行的路径解决方案。这种方案通过显式地找到由三条线组成的轨迹：两条圆弧和一条直线（或三条圆弧），实现了最小长度路径的设计。经过研究证明，只有六种组合是最短距离，并且这六种类型被称为标准杜宾斯曲线。 在程序中，目标是识别最短的可行路径并将其作为最终输出结果提供给用户。尽管有其他开发者如安德鲁·沃克（Andrew Walker）已经提供了友好的源代码，但作者还是选择自己编写MATLAB脚本来实现所需的功能，因为寻找将C++代码通过MEX和其他编译器集成到MATLAB中的方法显得过于复杂。 使用该程序时，在切换至包含两个文件的对应文件夹后，可以轻松生成由输入定义的杜宾斯曲线图。例如： ``` pointA=[1,2,0*pi/180]; pointB=[9,5,120*pi/180]; TurnRadius=5; PathStep=-1; dubins_curve(pointA, pointB, TurnRadius, PathStep); ```
     
  • 德鲁伊连接池jar包.zip
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    德鲁伊连接池jar包.zip包含了阿里巴巴开发的高效数据库连接池组件Druid的Java Archive文件，便于开发者快速集成和使用。 德鲁伊（Druid）是阿里巴巴开源的一款高效、强大的数据库连接池组件，它不仅提供了基本的数据库连接管理功能，还集成了监控、SQL解析、性能优化等多种特性，在Java开发中不可或缺。通过复用已有的数据库连接来提高应用效率和稳定性，德鲁伊在众多同类产品中脱颖而出。 1. **概念与作用** 数据库连接池是一种预先创建好的资源集合，应用程序可以通过它获取到现成的数据库连接，并且使用完毕后归还给池子而不是关闭。这减少了频繁建立和销毁连接带来的性能损耗，从而提高了应用效率。 2. **德鲁伊的特点** - **高性能**：通过Statement缓存、批处理等策略优化高并发场景下的运行表现。 - **监控与扩展性**：内置Web监控系统帮助实时查看状态并排查问题；设计上支持灵活的自定义插件开发，便于功能拓展。 - **SQL解析和性能调优**：能够分析SQL执行情况，并提供相应建议来优化语句效率。 - **防注入攻击**：具备防止恶意SQL注入的功能以保障应用安全。 - **连接健康检查机制**：定期检测并移除无效的数据库连接，确保服务稳定运行。 3. **配置参数** 使用德鲁伊需要设置一些关键参数如： - `driverClassName`（驱动类名） - `url`（URL地址） - `username`和`password` - 连接数相关的属性：初始化大小、最大活跃连接数等。 - 以及有关过期检测的时间间隔及空闲时间设置。 4. **依赖库** 必要的两个JAR包： - Druid核心库（druid-1.0.15.jar） - Apache Commons Pool库（commons-pool-1.5.6.jar） 在项目中正确配置并使用这两个文件后，就能享受到德鲁伊带来的高效数据库连接管理和优化。此外，其强大的监控及扩展能力更使其适用于复杂的分布式系统环境。
     
  • 深度学习图解: Grokking Deep Learning (作者: 美国的安德鲁·特拉斯克（Andrew W. Trask)) .pdf
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    《深度学习图解》由美国学者安德rew W. Trask编写，以直观易懂的方式介绍深度学习的基本概念和实践技巧，适合初学者快速入门。 Andrew W. Trask是Digital Reasoning公司机器学习实验室的创始成员之一，该实验室专注于自然语言处理、图像识别及音频转录领域的深度学习研究。在短短几个月内，他和他的团队就在情绪分类与词性标注方面取得了超越业界最佳方案的成绩。 他还训练了世界上参数最多的神经网络之一，拥有超过160亿个参数，并将实验结果发表于ICML（国际机器学习大会）和JML（《机器学习杂志》）。在Digital Reasoning公司中，Andrew担任文本处理及音频分析的产品经理一职，负责仿真认知计算平台的架构设计工作。该平台的核心能力在于深度学习技术的应用。