指令 模型 语言 数据
数据归一化
数据归一化 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler data = np.arange(36) data = data.reshape(6,6) data = pd.Da ......
最新中国福彩分析大数据分析大师拥有双色球数据展示微信小程序源码支持双色球数据分析多个接口
demo软件园每日更新资源,请看到最后就能获取你想要的: 1.最新中国福彩分析大数据分析大师拥有双色球数据展示微信小程序源码支持双色球数据分析多个接口 福彩大数据分析小程序，数据来自于中国福利彩票 拥有双色球数据展示 双色球数据分析多个接口 数据有每日奖金和往期记录等等。 效果展示: 2.深度学习导 ......
C#判断字符串是否是有效的XML格式数据
说明 在try-catch语句块中，创建XmlDocument对象，并使用LoadXml方法加载xml字符串。如果没有异常，则说明xml字符串是有效的，返回true，反之为false。 代码实现 /// <summary> /// Xml字符串格式验证 /// </summary> /// <par ......
flask-day5——python项目高并发异步部署、uwsgi启动python的web项目不要使用全局变量、信号、微服务的概念、flask-script、sqlalchemy的介绍和快速使用、sqlalchemy创建及操作数据库
一、python项目高并发异步部署 参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/358163330 django和flask都是同步框架，部署的时候，使用uwsgi部署，uwsgi是进程线程架构，并发量不高 但是我们可以通过uwsgi+gevent，部署成异步程序 然后我们简 ......
R语言预测人口死亡率：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑估计|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=26147 最近我们被客户要求撰写关于预测人口死亡率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天早上，我和同事一起分析死亡率。我们在研究人口数据集，可以观察到很多波动性 我们得到这样的结果： 由于我们缺少一些数据，因此我们想使用一些广义非线性模型。因此 ......
R语言EG(Engle-Granger)两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验、VAR模型分析CPI和PPI时间序列关系|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108 最近我们被客户要求撰写关于VAR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。 对此问题的研究显然具有重要的学术价值与现实 ......
经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
Python常见的数据结构
Python常见的数据结构包括： 列表（List）：一种有序的、可变的序列数据结构，可以存储不同类型的元素。支持添加、删除、修改和查询元素等操作。 元组（Tuple）：与列表类似，但元组是不可变的，一旦创建就无法修改。元组通常用于表示一个具有一定结构的记录。 集合（Set）：一种无序的、不重复的元素 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方 ......
sync.Pool：提高Go语言程序性能的关键一步
1. 简介 本文将介绍 Go 语言中的 sync.Pool并发原语，包括sync.Pool的基本使用方法、使用注意事项等的内容。能够更好得使用sync.Pool来减少对象的重复创建，最大限度实现对象的重复使用，减少程序GC的压力，以及提升程序的性能。 2. 问题引入 2.1 问题描述 这里我们实现一 ......
极值分析：分块极大值BLOCK-MAXIMA、阈值超额法、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=25348 最近我们被客户要求撰写关于极值分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess 今天，我们将分别介绍这两种方法。 分块极大值 ......
PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27099 最近我们被客户要求撰写关于蒙特卡罗的研究报告，包括一些图形和统计输出。 金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量 该项目分 ......
R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22350 最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归（TV-VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程 另一个原因是，由于移动设备无处不在，从个人获得的 ......
R语言逻辑回归Logistic选股因素模型交易策略及沪深300指数实证
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32071 原文出处：拓端数据部落公众号 随着中国的证券市场规模的不断壮大、市场创新不断深化、信息披露不断完善、市场监管不断强化，随着现代投资组合理论的发展和计算机技术的进步，投资者为了在股票交易中取得更多的收益，就需要有合理有效的投资策略，因素模型 ......
Python ORM Pony Oracle数据库 常用操作
Pony是一个高级的对象关系映射器ORM框架。Pony它能够使用Python生成器表达式和lambdas向数据库编写查询。Pony分析表达式的抽象语法树，并将其转换为SQL查询。支持SQLite, MySQL, PostgreSQL和Oracle等数据库，本文主要介绍Python ORM Pony中 ......
第一个C语言项目
VS2022 怎么写呢？ 1. 创建一个项目 —— 新建--空项目 2. 创建一个源文件 —— xxxx.c -- 源文件 xxxx.h -- 头文件 添加源文件，文件名后缀.c 3. 写代码 —— 写出主函数（main函数）c语言是从主函数的第一行开始执行的 4. 编译代码 —— 编译+链接+运行 ......
缓存套餐数据
SetmealController的list方法，此方法会根据前端提交的查询条件进行数据库查询操作。在高并发的情况下，频繁查询数据库会导致系统性能下降，服务端响应时间增长。 对此方法进行缓存优化，提高系统的性能： 1、导入Spring Cache和Redis相关maven坐标 2、在applicat ......
根据数据量来判断算法的复杂度
根据数据量来判断算法的复杂度 通过运行时间判断数据量 1000ms 即1s，大概可以运行10的7次方数量级的运算 左边的复杂度在1s内能处理的数据量大小 ......
mysqldump 命令导出数据，解决中文乱码问题
https://www.cnblogs.com/LoveBB/p/16941639.html mysqldump -uroot -ppassword --add-drop-table --default-character-set=utf8 --hex-blob dbname --result-fi ......
8086指令系统
《8086寻址方式》 寻址主要可以分为3类： 数据寻址 程序转移地址寻址（即查找下一条指令的地址） 端口寻址 解释一下端口： 端口也要编址，其编址方式有两种： 1.集中编址 即端口在内存中，占内存的空间进行编址 2.独立编址 端口独立与内存之外 这样有个好处是内存的空间更大了 但是在寻址的时候为了区 ......
概念：四种基于模型的嵌入式软件开发、测试与验证方法
嵌入式软件（如航空电子和汽车系统）的设计、开发、测试和验证正变得越来越复杂。传统的文档驱动式环境中，一旦开发人员之间缺乏协调，软件程序生命周期的质量和成本就会受到严重影响，显然已经无法应对日益复杂的嵌入式软件生产。 正确使用基于模型的设计（Model-Based Design，以下简称MBD）方 ......
c语言编译
1、编译动态库 gcc -shared -o libtest.so test.c gcc -shared -o libtest.dll test.c 2、编译包含第三方库的可执行程序 gcc -c test.c //生成test.ogcc main.c -static -L. test.o ......
vue3学习第二课：组件和父组件的传递数据给子组件方式props
1，在conponents目录中新建header.vue <template> <div> <h1>这是头部组件</h1> </div> </template> 2，在App.vue中添加 <template> <div> <Header></Header> <Main></Main> <Foote ......
NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等
NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等 专栏链接：NLP领域知识+项目+码源+方案设计 订阅本专栏你能获得什么？ 前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、 ......
查询mysql的数据库容量
查看所有数据库容量大小 SELECT table_schema AS '数据库', sum( table_rows ) AS '记录数', sum( TRUNCATE ( data_length / 1024 / 1024/1024, 2 )) AS '数据容量(G)', sum( TRUNCATE ......
C语言基础-结构体
C语言基础-结构体 结构体的现实意义 现实世界里有很多事物是由不同的部分组合起来的。例如手机由屏幕、CPU、芯片、电池等多个部分组成。同时，对于每个组件如电池又由其他细小组件组成。结构体就是把这些组件组合在一起，进行统一的访问和管理。 结构体可以理解成是对现实世界的抽象。结构体不仅可以记录不同类型的 ......
【数据结构】B+树的C语言实现
1 // 2 // 3 /**************************************************************** 4 B+树的实现。这个B+树是建立在操作系统的文件系统之上的，并没有自己的文件系统。 5 B+树的节点全部存储在一个文件中。由于每个节点的大小是 ......
大模型梳理
| Time| Org | Model |Language|Model Scale | Data Scale | Training Time |Training GPU|Inference GPU |Sequence Length| | | | | | | | | | | | | 2022.07 | ......