根据平时所学的数学知识与课上所讲的建模方法，很容易理解题目的要求。即建立一个仅含中心室的一室模型，以时间为线，查看不同参数下，中心室的血药浓度的变化情况。再用 Matlab 工具的一系列画图函数以及动画效果，实际模拟其数量的变化情况，在考虑实际情况的因素下，看仿真结果是否与实际情况相符，若相符则模型建立基本正确，若不成功就需要再改进模型。除此之外，通过查阅资料，为了更加精确地仿真，我将一个机体划分

本项目主要实现以下四个功能：功能一：实现采购商品—签发应收账款交易上链。例如车企从轮胎公司购买一批轮胎并签订应收账款单据。功能二：实现应收账款的转让上链，轮胎公司从轮毂公司购买一笔轮毂，便将于车企的应收账款单据部分转让给轮毂公司。轮毂公司可以利用这个新的单据去融资或者要求车企到期时归还钱款。功能三：利用应收账款向银行融资上链，供应链上所有可以利用应收账款单据向银行申请融资。功能四：应收账款支付结算

它可以将 TensorFlow、Caffe 的模型转换为 PaddlePaddle 的核心框架 Paddle Fluid 可加载的格式。同时 X2Paddle 还支持 ONNX 格式的模型转换，这样也相当于支持了众多可以转换为 ONNX 格式的框架，比如 PyTorch、MXNet、CNTK 等。开发者基于不同的深度学习框架能够得到不同的训练模型，如果想要基于一种框架进行预测，就必须要解决不同框架

80*80的数组 Pictures 和 N维向量 labels，每读取一个图片，将当前图片赋值到 Pictures 中，同时将文件名的第一个字母转换成数字，即为对应的标签，将其赋值到 labels 向量中。读取图片文件： os.listdir 获取图片所在的文件夹下的所有图片的名称，得到图片的总个数 N。降维可视化是将高维的图片数据映射到二维和三维空间中，以图像的方式观察各个类别的分布，达到可视化