常量 语言学习 变量 语言
R语言与Rstudio的安装
我回来了！ 如果不是第一次安装，一定要把之前的安装删除干净！记住，只是默认的卸载方法不行，一定得把文件夹全一锅端掉！否则就会和我一样... 安装了第5次R和Rstudio了，每次都缺少核心包... 安装链接直接找官网就可以，教程参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/109 ......
学期2023-2024-1 学号20231309 《计算机基础与程序设计》第一周学习总结
学期2023-2024-1 学号20231309 《计算机基础与程序设计》第一周学习总结 作业信息 这个作业属于哪个课程 2022-2023-1-计算机基础与程序设计 这个作业要求在哪里 2023-202341计算机基础与程序设计第一周作业 这个作业的目标 作业正文 学期2023-2024-1 学号 ......
学习笔记4
第7章 文件操作——教材知识点归纳 7.1文件操作级别 linux中文件操作可以分为5个级别，从低等级到高等级分别为： 硬件级别：fdisk：将盘进行分区。 mkfs：格式化磁盘分区。 fsck：检查系统。 碎片整理：压缩文件系统中的文件 内核中的文件系统函数 由k开头，从操作系统内核层面提供文件操 ......
机器学习与深度学习
深度学习和机器学习是人工智能领域的两个重要概念，他们之间存在密切的关系，同时又有一些重要的区别。 机器学习（Machine Learning）： 机器学习是一种数据分析技术，它使计算机系统能从以往的经验（或者说数据）中学习并改进自身的性能，而无需进行明确的编程。换句话说，机器学习就是让机器从数据中找 ......
C语言程序的层次结构
1．多文件结构 一个C语言程序包含一个或多个程序文件； 每个程序文件是一个独立的存储单位和编译单元； 一个完整程序是一个独立的程序运行单元。 2．主程序文件 一个完整的程序包含有一个主程序文件； 一个主程序文件包含有主函数的定义的程序文件，主函数名main； 一个C语言程序包含一个主程序文件，可以包 ......
文章学习｜基于密码协处理器的信息安全系统架构设计
文章学习：基于密码协处理器的信息安全系统架构设计 论文地址：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=3uoqIhG8C44YLTlOAiTRKu87-SJxoEJu6LL9TJzd50k-ZDpeCft_ZD3GBIBiOoFTrRFVheyhVV ......
c语言单词
由C语言中规定的字符可以组成每个单词，有些为单个字符本身，有些为连续若干个字符组合。 1．保留字 又称为关键字。如int, char, if, for等。 2．标识符 由英文字母或下划线开头的字母数字串所组成。如x2, Time, a, maxMage等。标识符length表示长度，标识符age表示 ......
一、C语言字符集
自然语言：字符、单词、语句、段落、文章、文档 C语言：字符、单词、语句、函数模块、程序文件、完整程序 1．大、小写英文字母（52个） A-Z, a-z。如A和a不同，Abc和abc不同。 2．十进制数字符号（10个） 0-9。 3．标点符号 , ; ’ " :<空格> { } 等。半角西文。 4．单 ......
基本技巧——根号分治 学习笔记
基本技巧——根号分治 学习笔记 根号分治与其说是一个算法，更不如说是一种思想（trick）。 定义 根号分治，是一种对数据进行点分治的分治方式，它的作用是优化暴力算法；类似于分块，但应用范围比分块更广。 具体来说，对于所进行的操作，按照某个点 \(B\) 划分，分为大于 \(B\) 及小于 \(B\ ......
《信息安全系统设计与实现》第四周学习笔记
文件操作 文件操作级别 文件操作分为五个级别： 硬件级别 fdisk mkfs fsck 碎片整理 操作系统内核中的文件系统函数 系统调用 I/O库函数 用户命令 sh脚本 文件I/O操作 双线上方的上半部分表示内核空间，下半部分表示进程的用户空间 该图显示了进程读/写文件流时的操作序列 低级别文件 ......
无监督学习
无监督学习 聚类，（降维，特征学习）密度估计 生成模型 密度估计 显示密度估计-》 能给出输入是我分布的概率，但是可以给出近似真实样本的采样数据。 隐式密度估计 不能给出分布，但是可以给出近似真实样本的采样数据。 AE自编码器 特点： 编码器：从原始数据的提取特征到特征空间，可以用于特征提取 解码器 ......
Koa2学习（七）使用cookie
Koa2学习（七）使用cookie Koa2学习（七）使用cookie Koa2 的 ctx 上下文对象直接提供了cookie的操作方法set和getctx.cookies.set(name, value, [options])在上下文中写入cookiectx.cookies.get(name, [ ......
学习后端鉴权系列: 基于Cookie, Session认证
学习后端鉴权系列: 基于Cookie, Session认证 NuoHui 野生码农。公众号：NodeJs 早早聊 关注他 26 人赞同了该文章 说起鉴权大家应该都很熟悉, 不过作为前端开发来讲, 鉴权的流程大头都在后端小哥那边, 但是作为一个有志气的开发者肯定要好好学习整个鉴权流程以及方案, 不然 ......
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=- ......
R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23509 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于GAMs的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我们在研究工作中使用广义加性模型（GAMs）。mgcv软件包是一套优秀的软件，可以为非常大的数据集指定、拟合和可视化GAMs。 这篇文章 ......
R语言非线性回归和广义线性模型：泊松回归、伽马回归、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂锻炼钠摄入数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33781 原文出处：拓端数据部落公众号 我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系。GLM是一种灵活的统计模型，适用于各种数据类型和分布，包括二项分布、泊松分布和 ......
Python学习笔记
一.简介 1.概述 文档仅是简单学习python，并不深入探究，保证能够正常使用。 在进行python学习的时候，建议直接学习python3，不要在学python2，浪费时间。 更详细学习，请参考：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400 2 ......
C语言 静态库和动态库生成
文件目录结构 tree . ├── bin ├── include │ └── calc.h ├── lib │ ├── add.c │ ├── div.c │ ├── mul.c │ └── sub.c └── src └── main.c 4 directories, 6 files 静态库生成 ......
Django实战项目-学习任务系统-需求说明
一，需求说明 在我最近的阅读中，我深深被一些关于智能或系统的小说吸引。这些小说的主角意外获得某种神秘的智能或系统，然后通过完成系统发布的各种任务，逐渐提升自己的知识和能力。即使是普通的屌丝，也能在系统的管理和奖励下，一步步实现自己的梦想。这种情景让我深感兴趣，于是我决定开发一个简单的学习任务系统，用 ......
2023-2024-1 20231301 《计算机基础与程序设计》第一周学习总结
2023-2024-1 20231301 《计算机基础与程序设计》第一周学习总结 作业信息 作业 链接 作业课程 <班级>（2023-2024-1-计算机基础与程序设计） 作业要求 <作业>(2023-2024-1计算机基础与程序设计第一周学习总结) 作业目标 <《计算机基础与程序设计》预习>《计算 ......
实验一 c语言输入输出和简单程序编写
task1.c源代码 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int main() { printf(" o \n"); printf("<H>\n"); printf("I I\n"); return 0; } 运行结果 #include<stdio.h> int ......
nodejs学习01-安装
参考： nodeJS压缩版安装与配置 注意： 最新版本不支持win7有问题，我win7 用的 node-v11.15.0-win-x86 历史版本下载：https://registry.npmmirror.com/binary.html?path=node/ ......
JavaScript 中的类型、值和变量
JavaScript 类型可以分为两类：原始类型和对象类型。JavaScript 的基本类型包括数字、文本字符串（称为字符串）和布尔真值（称为布尔值）。 特殊的 JavaScript 值null和undefined是原始值，但它们不是数字、字符串或布尔值。每个值通常被认为是其自身特殊类型的唯一成员。 ......
R语言决策树、随机森林、逻辑回归临床决策分析NIPPV疗效和交叉验证|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32295 原文出处：拓端数据部落公众号 临床决策(clinical decision making)是医务人员在临床实践过程中，根据国内外医学科研的最新进展,不断提出新方案，与传统方案进行比较后,取其最优者付诸实施，从而提高疾病诊治水平的过程。 在 ......
R语言Copula对债券时间序列数据的流动性风险进行度量|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32707 原文出处：拓端数据部落公众号 在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。流动性风险是指在市场上，债券价格的波动程度受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的剧烈波动，从而影响投资者的收益。因此，对于债券流动性风险的度量 ......
R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23681 最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应的研究报告，包括一些图形和统计输出。 线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） ？ 线性混合模型（有时被称为 "多层次模型 ......
通过苍穹外卖学习分页查询
controller 层 /** * 员工分页查询 * @param employeePageQueryDTO * @return */ @GetMapping("/page") @ApiOperation("员工分页查询") public Result<PageResult> page(Emp ......
nlp基础-深度学习的博客及其提炼
Norm 浅谈Transformer的初始化、参数化与标准化 RMSNorm：去掉了LayerNorm的均值，只保留了方差 Pre-norm和Post-norm的对比： 为什么Pre-norm效果更差数学解释 Pre-norm模型没有Post-norm '深'，所以理论上限更低 Pre-norm的残 ......
string：Python的文本常量与字符串模板
# 前言 在程序中，有很多高效率的[字符串](https://so.csdn.net/so/search?q=%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2&spm=1001.2101.3001.7020)处理方式，如果开发者能够完全掌握这些高效的字符串处理，往往在开发者也能事半功倍。比如针 ......