WikiText-2是一个常用的自然语言处理数据集，用于语言建模和文本生成任务。它由维基百科上的文章组成，是WikiText数据集系列中的一部分，包含了更加复杂和长篇的文章，相比于WikiText-103，规模较小。 WikiText-2数据集的主要特点包括： 文本内容：包含来自维基百科的文章文本，涵盖了多种主题和领域，内容丰富多样。 数据规模：包含超过2百万个词标记的文本数据，用于训练语言模型。 任务用途：主要用于语言建模和文本生成任务，如训练循环神经网络（RNN）或Transformer等模型。 数据结构：以句子为单位进行划分，每个句子都是一个文本序列。 数据清洗：数据集已经过清洗和标记处理，可以直接用于训练模型。 使用WikiText-2数据集进行训练可以帮助模型学习到更复杂和丰富的语言结构，提升其在语言理解和生成任务中的表现。

以TiO2/钙钛矿（PVSK）/P3HT的n-i-p型钙钛矿电池作为研究对象,研究了TiO2薄膜退火温度对TiO2薄膜的结晶性、基于此的钙钛矿薄膜的形貌以及光伏器件性能的影响,比较了P3HT的掺杂以及不同批次P3HT材料对钙钛矿太阳能电池器件性能的影响。结果表明:TiO2薄膜的退火工艺及P3HT的批次对器件性能影响较大。TiO2薄膜的制备工艺设为退火温度为300℃,退火时间为45min,提高TiO2的退火温度到500℃,钙钛矿太阳能电池的效率可提高到11.27%.通过优化钙钛矿薄膜厚度为190nm,制备得到光电转换效率为6.77%的钙钛矿薄膜光伏电池。基于低温TiO2为电子传输层、掺杂P3HT为空穴传输层的器件性能为开路电压VOC=0.98V,短路电流JSC=19.94mA/cm2,填充因子fF=0.42,转换效率η（PCE）=8.18%.TiO2电子传输层和P3HT空穴传输层的系统优化对制备高性能n-i-p结构钙钛矿电池具有重要意义。 在近年来，钙钛矿太阳能电池作为一种新兴的光伏技术，在光电转换效率和成本效益方面显示出巨大的潜力。随着研究的深入，人们对钙钛矿电池结构和材料的优化提出了更高要求，以期进一步提升其性能。在众多结构设计中，n-i-p型钙钛矿电池因其独特的电子和空穴传输层的组合而受到特别关注。本文将深入探讨基于TiO2/Perovskite/P3HT结构的n-i-p型钙钛矿电池，重点分析电极界面优化对器件性能的影响，以及如何通过调整TiO2薄膜退火温度和P3HT材料特性来提升电池效率。 钙钛矿太阳能电池的核心结构通常由n型电子传输层、本征钙钛矿活性层和p型空穴传输层组成。在n-i-p型结构中，TiO2作为n型电子传输层，负责从钙钛矿层提取电子并传输到外电路，而P3HT作为p型空穴传输层，则负责传输空穴。电子和空穴传输层的匹配程度直接影响电池内部的电荷分离效率和复合情况，进而决定了电池的开路电压、短路电流和整体光电转换效率。 实验研究中，TiO2薄膜的退火处理是提高其结晶性和电荷传输性能的重要步骤。通过改变退火温度，我们可以调控TiO2薄膜的晶粒大小、缺陷密度和表面平整度，这些因素会直接影响钙钛矿层的沉积质量和形貌。研究发现，当TiO2薄膜退火温度由300℃提升到500℃时，钙钛矿电池的光电转换效率显著增加，从6.77%提升至11.27%。这一结果证实了退火温度对TiO2电子传输层性能的显著影响，以及优化退火工艺在提高钙钛矿电池性能中的关键作用。 此外，P3HT作为空穴传输层的材料，其自身的电荷迁移率和电子结构对电池性能同样具有决定性影响。不同批次的P3HT材料可能因其分子量、纯度和结晶性存在差异，进而影响空穴传输效率和电池性能。掺杂是改善P3HT材料性质的一种有效手段，通过添加特定的掺杂剂，可以调节P3HT的电荷迁移率，从而提高电池的开路电压、短路电流和填充因子。研究中，对P3HT进行优化处理后，电池的光电转换效率得到了明显提升，达到了8.18%。 优化钙钛矿薄膜的厚度是另一项提升电池性能的重要策略。过厚的钙钛矿层可能导致内部载流子传输距离过长，增加复合概率；过薄则可能影响吸光性能。实验中，通过精细控制钙钛矿层厚度至190nm，成功制备了光电转换效率为6.77%的钙钛矿电池。这一结果表明，在优化了TiO2电子传输层和P3HT空穴传输层的基础上，合理设计钙钛矿层厚度，对于提高电池整体性能至关重要。 TiO2电子传输层和P3HT空穴传输层的系统优化是提升n-i-p型钙钛矿电池性能的关键。通过精确控制TiO2薄膜的退火工艺，获得理想的结晶性和表面形貌，结合针对P3HT材料的合理掺杂与选择，可以显著提高电池的开路电压、短路电流和填充因子，进而提升光电转换效率。这些研究发现不仅丰富了钙钛矿太阳能电池的基础理论，而且为高效率钙钛矿电池的制备工艺提供了重要的实践指导，为钙钛矿太阳能电池的商业化进程奠定了坚实的基础。

原亚马逊的网址下的wikitext-2-v1的标准数据包, 压缩包内包含wiki.test.tokens、wiki.train.tokens、wiki.valid.tokens transformer模型训练样例用

亚马逊的网址下不了，因此共享一份wikitext-2-v1的标准数据包，压缩包内包含wiki.test.tokens、wiki.train.tokens、wiki.valid.tok

可用于vscode, vim,notebook,支持python等多种语言

Kitematic-0.17.12-Ubuntu.zip

WikiText 英语词库数据（The WikiText Long Term Dependency Language Modeling Dataset）是一个包含1亿个词汇的英文词库数据，这些词汇是从Wikipedia的优质文章和标杆文章中提取得到，包括WikiText-2和WikiText-103两个版本，相比于著名的 Penn Treebank (PTB) 词库中的词汇数量，前者是其2倍，后者是其110倍。每个词汇还同时保留产生该词汇的原始文章，这尤其适合当需要长时依赖(long term dependency)自然语言建模的场景。

DFT的matlab源代码钙钛矿电子结构特性的特征工程 该存储库包含python代码和原始数据，以重现Zheng Li，Luke E. Achenie和Hongliang Xin撰写的论文“一种自适应机器学习策略，以加快钙钛矿型电催化剂的发现”。 名为“ density_state_descriptor.py”的python文件包含通过密度泛函理论（DFT）计算的状态电子密度的所有特征函数。 名为“ compositional_descriptor.py”的文件包含基于钙钛矿结构中原子性质的描述符函数。 “ train.csv”和“ test.csv”包含用于模型训练和模型预测的所有数据。

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风筝盾 Linux上用于x86-64 ELF二进制文件的打包程序/保护程序。 Kiteshield用多层加密包装ELF二进制文件，然后将它们与加载程序代码一起注入，这些加载程序代码完全在用户空间中解密，映射和执行打包的二进制文件。 基于ptrace的运行时引擎可确保在任何给定时间仅对当前调用堆栈中的函数进行解密，并且另外还实现了多种反调试技术，以使打包的二进制文件尽可能难以逆向工程。 有关Kiteshield工作原理的鸟瞰图，请参见下面的“和部分。 Kiteshield旨在成为二进制混淆中的有趣的学术练习，而不是在给定源代码及其工作原理的情况下可以在现实世界中使用的东西。 以11世纪诺曼人偏爱命名（或者：“风筝盾牌”在Old School Runescape中非常流行）。 建筑风筝盾 Kiteshield需要使用来对打包程序中的指令进行解码。 它作为packer/bddisasm的子