Python语言诞生于1990年，它是最流行最好用的编程语言。
Python是一种脚本语言，通过解释执行，执行程序需要源代码，维护灵活。开发环境 官网下载python+vscode编辑执行
实例1#TempConvert.py
TempStr = input("请输入带有符号的温度值:")
if TempStr[-1] in ['F','f']:
C = (eval(TempStr[0:-
前言contextvars:是Python提供的用于存放上下文信息的模块，支持asyncio，可以将上下文信息无感地在不同的协程方法中传递。contextvars模块主要有两个类：ContextVar和Context，Context可以是一个map，map的键是ContextVar。不同方法中的上下文传递实际上是通过拷贝Context来实现的。本文主要介绍contextvars模块的基本用法、底层
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2023-12-21 12:37:40
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Python 是一种面向对象的、解释型的、通用的、开源的脚本编程语言。它简单易用，学习成本低，且拥有众多标准库与第三方库。现如今，python在web应用开发、自动化运维、人工智能、网络爬虫、科学计算上都有了广泛的应用。本文旨在利用5分钟时间带你了解python。python特性Python 是动态、隐式类型（即不必声明变量）、区分大小写（即var和VAR是两个不同的变量）和面向对象（即一切都是对
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2023-12-25 20:01:12
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statsmdels.tsa 模块中的 VAR 类。import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")学习# encoding: gbkimport pandas as pd
import numpy as np
import arrow
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import time
#
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2024-01-31 22:57:35
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本文概括了使用向量自回归模型(VAR)的若干操作要点，每一点都是经验的总结，也都是新手容易踩坑的地方。向量自回归(VAR,Vector Auto regression)常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。VAR方法通过把系统中每一个内生变量，作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的要求。Engle和Granger(1987a
# 如何用Python构建语义网络
## 项目背景
随着大数据时代的来临，信息的海量增长使得人们对数据的理解和处理提出了更高的要求。语义网络是知识表示的一种方式，通过图结构来表达概念之间的关系。Python作为一种流行的编程语言，拥有强大的库支持，非常适合构建和分析语义网络。本项目旨在通过Python构建一个简单的语义网络，帮助用户更好地理解和分析知识结构。
## 项目目标
1. 使用Py
在前几天的博客里面，我介绍了ImageAI模块，以及基于官方预训练得到的模型进行了简单的识别分析，整体的流程都是比较简单的，今天想要基于ImageAI模块来完整地实现整个图片分类识别的流程，也就是说：这里的数据集构建和模型的训练以及结果模型的调用预测都是自己完成的。ImageAI简化了模型的搭建流程，所以整体来说还是比较简单的。
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2024-06-02 16:33:32
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# 如何用 Python 模型比较
在机器学习和数据科学的领域，我们通常需要比较不同的模型，以选择最适合特定任务的模型。本文将介绍如何用 Python 比较不同的模型，并以一个具体问题为例，展示整个流程，包括数据准备、模型训练、评估及结果对比。
## 项目背景
我们将使用一个基于鸢尾花数据集（Iris dataset）的简单分类问题，该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征，目标是根据这
原创
2024-09-17 05:59:22
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day12知识补充json模块第三方模块requests模块xml知识补充1、python内部为我们也提供很多全局变量
2、在 .py 文件里面；使用 vars() 可以查看python为当前 .py 文件提供的所有的全局变量
3、创建一个空的 .py 文件；使用 vars()；查看全局变量
主要的：
1、 __doc__：.py 文件的注释扩展：
文件的注释；在一个文档的开头用三个
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2023-08-13 22:05:27
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流畅的Python读书笔记(二)数据模型 文章目录流畅的Python读书笔记(二)数据模型如何使用特殊方法一个模拟二维向量的自定义类字符串表示形式算术运算符重载自定义布尔值特殊方法一览本篇小结参考资料 上一篇文章介绍了特殊方法，根据之前的介绍，可以简单归纳出特殊方法的作用，即 当用户使用某些Python内置的函数时，由解释器隐式调用的方法。特殊方法的存在是为了被 Python 解释器调用的，你自
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2024-04-21 14:14:13
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# Python中var模块实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Python中实现"var"模型。以下是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的模块 |
| 步骤2 | 定义数据集 |
| 步骤3 | 创建var模型 |
| 步骤4 | 拟合模型 |
| 步骤5 | 可视化结果 |
| 步骤6 | 进行预测 |
原创
2023-10-29 09:18:09
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# Python VAR模型预测入门
在时间序列分析中，向量自回归（VAR，Vector Autoregression）模型是一种广泛应用的方法，它可以用于研究多个变量之间的关系，并进行未来值的预测。本文将介绍如何使用Python的`statsmodels`库来构建和应用VAR模型，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 什么是VAR模型？
VAR模型是一种多变量时间序列模型，它通过线性组
原创
2024-07-31 03:35:48
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统计建模与R软件-第五章 假设检验5.1正常男子血小板计数均值为\(225*10^9/L\)，今测得20名男性油漆工人的血小板计数值（单位：\(10^9/L\)）:220,188 ,162 ,230 ,145 ,160 ,238 ,188 ,247 ,113,126 ,245 ,164 ,231 ,256 ,183 ,190 ,158 ,224 ,175。问油漆工人的血小板计数与正常成人男子有无差
若是论正经的变量声明关键词，不抬杠那些 function 、class 等，在 ES6 之后，存在三个constletvar推荐程度从上至下var 作为一名老牌选手，陪着 JavaScript 出生到现在，但是它是存在问题的，当然在 ES6 之前，那是没得选，毕竟是声明变量唯一的存在触目可及的一些问题提升全局属性重复声明没有块级作用域提升使用 var 声明时，会将声明语句提升至当前作用域的顶部，这
当人们开始学习Python时，他们经常会遇到一个想要使用的包，而通常都会以“pip install”来安装它。这个建议的问题是，它是一个非常简单的管理包的观点，并且实际上会导致将来出现问题。虽然在packaging.python.org上有一个关于安装包的教程，但是对于想快速上手并继续的一些人来说可能会有点让人生畏。如果你只是想要开始使用Python，并且想要避免在全局安装包的陷阱，那么你只需要3
# 使用Python运行BKMR模型解决实际问题
在统计学中，BKMR（Bayesian Kernel Machine Regression）模型是一种强大的回归模型，可以用于处理复杂的非线性关系和高维数据。本文将介绍如何使用Python编程语言运行BKMR模型，并通过一个示例来解决一个实际问题。
## BKMR模型简介
BKMR模型是基于核机器回归的贝叶斯方法，可以用于发现变量之间的复杂关
原创
2024-04-23 05:05:56
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OpenCV-python图像处理（包含OpenCV库安装）1.灰度直方图 2.原图 3.灰度图 4.反转图像 5.二值化图像 6.边缘检测 7.均值迁移模糊 8.双边滤波可正常运行，需要安装对应的库。安装如下：（在虚拟环境中或终端） OpenCV安装，使用清华镜像源：pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si
目前存在的几种模型上线的方式1、R+pmml+spark+airflow调度 其他团队用R语言训练模型并转为pmml文件，然后我们使用spark将这个pmml文件封装为jar，使用airflow提交到yarn。
val is: InputStream = fs.open(path)
val pmml: PMML = PMMLUtil.unmarshal(is)
model
# 如何用Python运行大模型：以文本生成任务为例
在机器学习和深度学习的领域，大模型（如GPT-3、BERT等）在处理自然语言任务上表现优越。本文将探讨如何使用Python运行一个大模型，以解决文本生成的问题，并展示具体的代码示例和状态图，帮助你更好地理解整个过程。
## 一、背景与目标
### 背景
随着深度学习的迅猛发展，大模型已经成为了自然语言处理（NLP）的重要工具。尤其是在文
郑老师的“风暴统计”平台更新了！接下来，我们的平台将陆陆续续形成一站式统计分析模块，包括：影响因素分析混杂偏倚控制临床预测模型我们也将春节后形成统计软件的PC端版本，将再也不怕宕机了！今天我们先更新线上模块，展示的是线性回归的模块！如何利用线性回归开展影响因素分析线性回归开展影响因素一般是针对定量指标影响因素分析，一般包括包括统计描述、差异性分析、相关分析、单因素线性回归、多因素线性回归需要考虑先
