回归分析

mos管高频小信号分析

折叠共源共栅放大器的零极点分析 - 豆丁网 (docin.com) ......
信号 mos

Day05-内存分析

内存分析 三种初始化 静态初始化 int[] a={1,2,3,4}; Man[] mans={new Man(1,2),new Man(2,3)}; 动态初始化 int[] a=new int[2];a[0]={1};a[1]={2}; 数组的默认初始化 数组是引用类型,它的元素相当于类的实例变量 ......
内存 Day 05

高软作业4——从需求分析到软件设计

VS Code Remote Development 是 Visual Studio Code的一个功能扩展,它允许开发者通过远程连接到不同的开发环境进行开发工作。通常情况下,开发者会在本地计算机上安装和运行开发工具和依赖项。然而,有时候需要在远程计算机或虚拟机上进行开发,这可能是因为项目需要在特定 ......
需求 软件

贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22702 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯分位数回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯 摘要 还包 ......
位数 数据 球蛋白 前列腺癌 腺癌

【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=10278 最近我们被客户要求撰写关于生存分析的研究报告,包括一些图形和统计输出。 生存分析(也称为工程中的可靠性分析)的目标是在协变量和事件时间之间建立联系 生存分析的名称源于临床研究,其中预测死亡时间,即生存,通常是主要目标。 视频:R语言生存分 ......
数据 肺癌 患者 原理 案例

MATLAB模糊C均值聚类FCM改进的推荐系统协同过滤算法分析MovieLens电影数据集

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32594 原文出处:拓端数据部落公众号 在当今信息爆炸的时代,电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式,受到了越来越多的关注。而为了让观众能够更好地选择适合自己口味的电影,推荐系统成为了一个备受关注的研究领域。协同过滤算法是其中一种被广泛使用的方法。 ......
均值 算法 MovieLens 数据 MATLAB

读<Wireshark数据包分析实战-第3版>之监听网络线路

[toc] #混杂模式 混杂模式(Promiscuous Mode)是指网络设备接口的一种特殊工作模式。当网络接口处于混杂模式下,它可以捕获经过该接口的所有数据包,而不仅仅是发送给自己的数据包。这意味着,无论是单播、广播还是组播数据包,只要通过该接口,它都会被捕获和处理。 混杂模式通常在以下场景中使 ......
实战 Wireshark 线路 数据 网络

jwt原理,jwt开发流程,drf-jwt快速使用,drf-jwt定制返回格式,drf-jwt自定义用户表签发,drf-jwt自定义认证类,drf-jwt的签发源码分析,z

jwt原理: JWT就是一段字符串,由三段信息构成的,将这三段信息文本用.链接一起就构成了Jwt字符串 1 header jwt的头部承载两部分信息: 声明类型,这里是jwt 声明加密的算法 通常直接使用 HMAC SHA256 公司信息 { 'typ': 'JWT', 'alg': 'HS256' ......
drf-jwt jwt drf 源码 原理

python大作业电影演员数据分析

#1项目目的与意义 ##1.1项目背景说明 在当今影视行业中,电影和演员信息是非常重要的资源,根据这些信息可以分析电影票房、电影市场趋势和演员影响力等相关信息。为了更好地利用这些信息,于是我开发一个电影和演员数据分析系统,以便能够检索并收集网络上的电影和演员数据。 本系统的主要受众为研究人员、学生、 ......
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springmvc请求处理流程分析入口

1 从浏览器发起请求,根据servlet原理会进入到service方法 2 根据HttpServlet实习了service方法,所以进入到HttpServlet的service方法 3 service方法根据post和get的请求方式,选择进入doGet和doPost方法 4 FrameworkSe ......
springmvc 入口 流程

jwt原理开发,drf-jwt快速使用和自定义使用,jwt签发认证源码分析

# 一眼弄懂cookie Seesion token区别 [彻底弄懂cookie,session和token区别](https://www.cnblogs.com/liuqingzheng/p/16154439.html "彻底弄懂cookie,session和token区别") # 1 jwt原理 ......
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某款热销的高保真拾音测评拆解分析

一 前记 没有调研就没有发言权,作为一个拾音器解决方案的提供商,了解和分析目前拾音器的现状和音质是一个必修课。 团队最近拿到了一款卖的比较好的拾音器进行了一些分析,这里做一个总结和梳理。 二 效果 通过录音和测评,发现该拾音器的功耗比较低,基本在10ma以下,这个算是比较优秀的了。 拾音距离:该产品 ......

拼多多获取整站实时商品详情数据|商品标题|商品链接,数据采集,数据分析提取教程

​ 拼多多是一个基于社交电商的购物平台,它通过通过价格和优惠吸引大量用户,使用户形成消费场景和消费共同体,最终实现规模效应。在拼多多运营中,API接口起到了重要的作用,它可以实现不同系统之间的信息共享和数据传递,从而提高了网站的效率和数据整合性,助力拼多多的快速发展。 对于热度高的平台而言,我们在对 ......

数据分析

[toc] > 数据分析 1、[数据分析介绍](https://www.cnblogs.com/zhihuanzzh/p/17435164.html "Title") 2、[matplotlib](https://www.cnblogs.com/zhihuanzzh/p/17435586.html ......
数据分析 数据

【Flink系列十七】Flink On Yarn 的Classpath传递分析

从NoClassDefFoundError:org/apache/hadoop/mapred/MRVersion到 Flink On Yarn 的Classpath的传递过程分析。ClassNotFoundException: org.apache.hadoop.mapred.MRVersion ......
Flink Classpath Yarn On

拼多多sku详情的获取分析以及应用

一、拼多多sku详情获取方式 要获取拼多多SKU详情,需要使用拼多多的API接口,以下是获取拼多多SKU详情的步骤: 1.注册拼多多开放平台账户并创建应用 拼多多创建开发者账户并创建应用,获得应用ID和应用密钥。 2.获取AccessToken 在调用拼多多API接口之前,需要先获取AccessTo ......
详情 sku

css-select 工具包的依赖分析

我在 yarn.lock 文件里看到下列这段内容,请问其语义是? ```yml css-select@^4.2.0: version "4.3.0" resolved "https://registry.yarnpkg.com/css-select/-/css-select-4.3.0.tgz#db ......
工具包 css-select 工具 select css

【lwip】14-TCP协议分析之TCP协议之可靠传输的实现(TCP干货)

# lwip_14_TCP协议之可靠传输的实现 ## 前言 ‍ 前面章节太长了,不得不分开。 这里已源码为主,默认读者已知晓概念或原理,概念或原理可以参考前面章节,有分析。 参考:李柱明博客:[https://www.cnblogs.com/lizhuming/p/17438743.html](ht ......
干货 TCP lwip 14

Tomcat处理http请求之源码分析

本文将从请求获取与包装处理、请求传递给Container、Container处理请求流程,这3部分来讲述一次http穿梭之旅。 ......
源码 Tomcat http

有什么免费分析数据的网站?在线数据分析网站好吗?

很多免费的分析数据的网站,这里列举几个比较常用的: Google 数据分析:Google 提供了一系列的数据分析工具和服务,包括 Google Analytics、Google Data Studio、Google Optimize 等。这些工具能够帮助用户分析网站访问量、用户行为、转化率等信息 T ......
数据 网站 数据分析

Linux笔记:10-认识与分析日志文档

@[TOC](这里写目录标题) # 认识与分析日志文档 ## 什么是登录档 > 就是记录系统活动信息的几个文件, 例如:何时、何地 (来源 IP)、何人(什么服务名称)、做了什么动作 (操作日志)。 换句话说就是:记录系统在什么时候由哪个程序做了什么样的行为时,发生了何种的事件等等。 ### Cen ......
文档 笔记 Linux 日志 10

webpack的工作流程(附带部分源码分析)

@[TOC](webpack的工作流程) # webpack的工作流程 说明工作流程之前,先抛出两个结论: ***webpack 的核心功能,是抽离成很多个内部插件来实现的。** **webpack插件通过监听对象对应的钩子而实现特定功能。*** *按照核心流程分为三个阶段:* 1. ***webp ......
工作流程 源码 流程 webpack 部分

C语言进阶--#error和#line分析

#error用于生成一个编译错误消息 用法:#error message --message不需要用双引号包围 #error编译指示符用于自定义程序员特有的编译错误消息,#error是一种预编译器指示符,可用于提示编译条件是否满足 ifndef _cplusplus #error This file ......
语言 error line

C语言进阶--条件编译使用分析

#include的本质是将已经存在的文件内容嵌入到当前文件中 #include的间接包含同样会产生嵌入文件内容的操作 条件编译可以解决头文件重复包含的编译错误 #ifndef _HEADER_FILE_H #define _HEADER_FILE_H //source code #endif --条 ......
条件 语言

【lwip】13-TCP协议分析之源码篇

## 前言 上一年就写好了,一直没时间整理出来,现在不整理了,直接放出来。 链接:[https://www.cnblogs.com/lizhuming/p/17438682.html](https://www.cnblogs.com/lizhuming/p/17438682.html) ## TCP ......
源码 lwip TCP 13

STATA 描述性统计 回归

use zhai221328386\jieguo-2,clear destring _all,replace logout,auto(4) save ("D:\statashu\zhai221328386\描述统计0528.docx")word replace:tabstat Stkcd F0101 ......
描述性 STATA

3.7 softmax回归的简单实现

```python import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 # 保持批量大小为 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_ ......
softmax 3.7

3.6 softmax回归的从零开始实现

```python import torch from IPython import display from d2l import torch as d2l batch_size = 256 # batch_size 设为256 train_iter, test_iter = d2l.load_d ......
softmax 3.6

深入分析:矩阵梯度类实例研究

## 写在前面 本文主要用于围绕矩阵类求梯度等问题进行证明与分析,由于笔者的数理基础浅薄,下面的证明过程若存在错误,欢迎评论指正。 矩阵梯度的通用方法:先将矩阵写成微分形式,$df=tr(GdX)$,然后得到$\nabla f=G^T $ ### 案例1 $\begin{array}{ll}\min ......
梯度 矩阵 实例

深入分析:近端梯度下降法、交替方向乘子法、牛顿法

本文主要围绕近端梯度下降法(Proximal Gradient Descent)、交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers)、牛顿法来结合实际的案例进行推导分析,主打一个面向对象。 ......
乘子 梯度 方向