最快求素数的算法，求100000000以下所有素数0.3秒 ， 在10000000以下的数中找到664579个素数，耗时53毫秒
使用pandas处理数据时，如何实现删除/选取某列含有特殊数值的行或者某行含有特殊数值的列，以及如何去除含有空值的行或列
资源包括某超市四个月的各大中小类的销售记录，代码利用星期特征，去除噪声，用xgboost进行预测，代码中包含了一些基础的分析方法，可供新手参考。
由于雾霾导致的空气能见度降低!给人们的出行带来很多不便% 针对这一现象!构建基于遗传神经网络算法 的空气能见度预测模型% 将与空气能见度相关的D 种气象因子和K 种污染物浓度因子经过主成份分析后作为输入数据! 输出@&** 能见度和+#&** 能见度% 该模型能够克服U]神经网络易陷入平坦区域和局部最优解的问题% 以西安市)*+?C+C +)@C+K 的数据训练遗传神经网络!通过使用灰色模型获得预测时间段@C+D))? 的输入数据!可以得到这段时间能见度的 预测值% 通过与U]神经网络模型的比较!发现遗传神经网络预测模型在预测结果的相关性和绝对误差方面均优于U]神 经网络模型!因此!可以更准
本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。
SQL中的select是根据列的名称来选取；Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position（数字，在第几行第几列，注意pandas行列的position是从0开始）选取。
非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。
可用于模拟正余弦信号的，使用运放对信号进行高倍细，已经搭建好仿真电路，可以直接运行仿真测试。
进行多目标优化求解的算法和代码，在数学建模方面求最优解用的相对较多。代码中消息注释了进行多目标优化求解具体步骤
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本文主要研究的课题是：炉温系统的PID控制器设计研究 ，并且在MATLAB的大环境下进行模拟仿线)第一章 介绍课题的研究背景、意义以及发展现状。 (2)第二章 建立炉温系统数学模型 (3)第三章 常规PID控制和对常规PID控制一些改进方面的仿线)第四章 模糊控制以及改进方面的仿真研究 通过对多种控制算法进行仿真研究后，利用控制变量法以及定性分析相结合对以下五种控制算法进行性能比较：常规PID控制算法、Smith控制算法、带死区修正后的Smith控制算法、模糊控制算法和模糊PID控制控制算法，我们可以通过比较最终得出最优控制算法——模糊PID控制算法。
针对神经网络算法在当前PM2．5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题，引入RFR（random forest regression，随机森林回归）算法，分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素，通过调整参数的最优组合，设计出一种新的PM2．5浓度预测模型——RFRP模型。同时，收集了西安市2013--2016年的历史气象数据，进行模型的有效性实验分析。实验结果表明，RFRP模型不仅能有效预测PM2．5浓度，还能在不影响预测精度的同时，较好地提升模型的运行效率，其平均运行时间为O．281S，约为BP-NN（back propagation neural ne
