目前金属3D打印最常见的形式是粉末床熔融。这类工艺使用热源（SLM工艺使用激光，EBM工艺使用电子束）逐点将粉末颗粒熔融在一起，逐层加工至物件完成。粉末床熔融系统有热源和粉末分布控制机制。 图1:粉末床熔融工艺示意图 直接接能量沉积法（DED：Directed Energy Deposition）和粘结剂喷射法也可以用来3D打印金属物件。前者把粉末或者金属线材送至热源，后者把液态
介绍数据类型（数据集：数据的集合，由样本和变量组成）横截面数据集——cross-section data set即给定时点对个人、家庭、企业、国家或一系列其他单位采集的样本所构成的数据集（应该忽略细小的时间差别）时间序列数据集——time series data set是由一个或几个变量在不同时间的观测值所构成的。混合横截面数据集——pooled cross section data set有些数
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2024-06-03 20:00:51
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第一章 引言1.1 做为科学的统计统计是科学(science),而科学的基本特征是方法论：对世界的认识源于观测或实验的信息（或者数据），总结信息时会形成模型（亦称假说或者理论）,模型会指导进一步的探索，直到遇到这些模型无法解释的现象，这就导致对这些模型的更新和替代。这就是科学的方法，只有用科学的方法进行的探索才能成为科学。科学的
轮廓线重构算法 由一组二维轮廓线重建出物体的三维表面是三维数据场可视化中的一种表面绘制方法。在医学图像可视化以及其他可视化领域中有着广泛的应用。三维表面重建实际上是对物体表面进行三角形划分，从轮廓线的角度出发就是将轮廓线上的顶点按照一定规则进行三角形拼接，从而构成可视的三维物体表面，再利用三维显示技术将其显示出来。本文讨论了一种实现轮廓线重构的简易方法，其关键的步骤体现在相邻轮廓线的编织方法以
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2024-06-13 22:40:43
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跨时期横截面的混合–潘登同学的计量经济学笔记 文章目录跨时期横截面的混合--潘登同学的计量经济学笔记独立横截面的混合例子1：不同时期的妇女生育率例子2: 教育回报和工资中性别差异的变化跨时结构性变化的邹至庄检验政策分析的一般做法两时期面板数据分析失业率与犯罪率的例子破案率与犯罪率的例子两时期面板数据做政策分析的一般步骤项目发生在第二个时期的例子项目发生在两个时期的例子多于两期的政策分析多期的政策分
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2024-08-24 20:57:12
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在这之前的准备工作：用freesurfer的纵向处理流处理您的数据——http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/LongitudinalProcessing本文主要是讲统计分析方法：本文官方教程链接：http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/LongitudinalStatistics纵向数据比横截面数据（横截面数据就
http://www.zhihuishi.com/source/2073.html 高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域
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2024-05-13 15:42:32
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计量经济学 习题（史浩江版）习题一一. 单项选择题1、横截面数据是指（A）。A 同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B 同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C 同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D 同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据大学课程资料中转群编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）编辑切换为居中添加图片注释，不超过 140 字（可选）编辑切
5.模型融合，学习者：天天向上-天天模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合完成对于多种模型的融合，提交融合结果并打卡内容介绍简单加权融合
回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean）, 几何平均融合（Geometric mean）分类：投票（Voting）综合：排序融合（Rank averaging），log融合stacking/blending:
构建多层
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2024-04-11 22:00:52
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目录基本线性回归任务定义数据准备模型构建评估误差（loss函数）最小二乘法角度线性代数角度数理统计角度优化方案（梯度下降）Task1:只有一个参数wTask2:有两个参数w和b总结代码参考 基本线性回归 接下来用一个简单的项目代入线性回归模型。任务定义 任务描述：使用线性回归模型预测房价。 数据集：Boston房价数据集，sklearn内置。数据准备 数据字段说明：CRIM：各
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2024-07-05 22:27:51
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按照正向设计的思路，桥梁上部结构轮廓一般可解析为两部分——参数化截面和参数沿纵桥向的函数变化。1.截面参数化截面参数化就是将截面上所有变化均定义为可在外部驱动的参数，或通过外部参数集进行描述。如下图所示：定义参数化截面截面参数的选择有多种可能，可用完备参数集的概念来评判起参数集选择是否合理。所谓完备参数集，是参数间既相互独立，又能描述截面所有的变化情况。按照道路描述的习惯，一般从平、纵、横三个角度
regCART.py#coding=utf-8
from numpy import *
def loadDataSet(fileName):
dataMat = []
fr = open(fileName)
for line in fr.readlines():
curLine = line.strip().split('\t')
fltL
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2024-06-29 16:35:59
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面板数据(Panel Data)是将“截面数据”和“时间序列数据”综合起来的一种数据类型。具有“横截面”和“时间序列”两个维度，当这类数据按两个维度进行排列时，数据都排在一个平面上，与排在一条线上的一维数据有着明显的不同，整个表格像是一个面板，所以称为面板数据(Panel Data)。 &nb
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2024-05-10 10:10:54
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横截面数据 cross sectional data 横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。时间序列数据 time-series data 在不同时间点上收集到的数据，
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2024-05-24 08:57:13
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混合负载 对数据响应和数据类型提出“挑剔”需求
“互联网+”驱动下，IT与各个行业正在加速融合。这一进程给关键业务数据存储和管理带来更多混合负载需求，一方面各个关键业务对数据响应的要求不尽相同，另一方面关键业务的数据类型越来越复杂多样。比如，数据库类应用。数据库类应用简单分为4类，控制文件、数据文件、索引文件和日志文件。其中，索引文件是被访问频率最高
SAR模型数据集包含对地理区域或其他单元的观测;所以需要的是有一些距离的度量标准来区分哪些单位彼此之间比较近。spregress命令对横断面数据进行建模。它要求每一个观察都代表一个独特的空间单元。对于每个单元(即面板数据)有多个观察值的数据，请参见spxtregress命令。为了使模型与内生性问题符合横截面数据，请参考spivregress。gs2sls使用了广义空间两阶段最小二乘(gs2sls)
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2023-10-17 21:04:38
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一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向：一个是交互效应方向（调节、中介效应）、一个是随机性方向（固定效应、随机效应）。两个方向的选择需要根据业务需求:交互效应较多探究的是变量之间的网络关系，可能会有很多变量，多变量之间的关系；而随机性探究的是变量自身的关联，当需要着重顾及某变量存在太大的随机因素时（这样的变量就想是在寻在内生变量一样，比如点击量、不同人所在地区等）才会使用。具体见：
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2023-11-24 07:47:07
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引入回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的 数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是， 通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进 而达到通过X去预测Y的目的。回归分析要完成的三个使命： 第一、识别重要变量； 第二、判断相关性的方向； 第三、要估计权重（回归系数）。数据类型横截面数据：在某一时点收集的不同对象的数据。 例如： （1）我们
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2023-10-14 06:35:48
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时间序列，指数平滑，文件读取，数据建模
应上头的要求，需要实现以下指数平滑进行资源调度负载的预测，那就是用我最喜欢的Java做一下吧。 引用《计量经济学导论》的一句话：时间序列数据区别于横截面数据的一个明显特点是，时间序列数据集是按照时间顺序排列的。 显然，横截面数据被视为随机的结果，也就是说在总体中随机抽取样本。时间序列数据和横截面数据区别较为
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2024-04-23 16:04:21
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目录一、数据二、简单拟合1.回归2.残差分析三、模型修正1.数据分析2.回归一、数据首先到网址http://www.statsci.org/data/general/cofreewy.html获取cofreewy.txt数据二、简单拟合1.回归rm(list=ls())
#setwd("") #设置路径
w=read.table("cofreewy.txt",header=T)
a=lm(CO~
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2023-07-28 22:55:21
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