目录遗传算法回顾 遗传算法回顾 1.遗传算法概述 遗传算法(Genetic Algorithm)是基于模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物过程计算模型，是一种通过模拟自然进化过程在样本空间搜索最优解的方法. 在这里给出几个觉得很不错的几篇介绍遗传算法有史以来最容易理解的遗传算法，莫凡进化算法，遗传算法的python实现 遗传算法关键词：基因编码
1.值传递和引用传递值传递：实参传递给形参的是值，相当于实参的复制品给了形参，函数中对于形参的任何修改操作不会对实参产生任何影响。这是两个不同的变量。
package arrayDemo;
public class Demo1 {
public static void main(String[] args) {
int b =20;
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。这篇文章介绍一下广义加性模型（GAMs）目前可以实现的功能。我们需要加载mgcvlibrary('mgcv')受欢迎的例子数据集dat中的数据在GAM相关的研究中得到了很好的研究，包含了一些协变量--标记为x0到x3--这些协变量在不同程度上与因变量有非线性关系。我们想通
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2023-05-26 09:07:52
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函数和代码的复用一、函数的定义与使用1.理解与定义-函数是一段具有特定功能的、可重用的语句组-函数的作用：降低编程难度和代码复用2.使用及调用过程def fact(n): #定义函数
s=1
for i in range(1,n+1):
s*=i
return s
fact(10) #
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相比比较大，且背景区域和目标区域在灰度上有一定的差异，那么该
# Python游戏开发入门
Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，它提供了许多用于游戏开发的库和工具。在本篇文章中，我们将介绍一些常用的Python游戏开发库，并通过具体的代码示例来展示如何使用它们来创建简单的游戏。
## Pygame
Pygame是一个基于Python的游戏开发库，它提供了一系列用于游戏开发的函数和工具。我们首先来了解一下如何使用Pygame来创建一个简单的游
原创
2023-07-21 07:59:13
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因为要用到GAM，但是网上资料很少，看到这篇博文，特地学习了一下，相对比较全面，感谢博主的分享，在此转载，希望更多人看到啦！！
参考：http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ https://en.wikipedia.org/wiki/Spline_(mathematics) http://web.as.uky.edu/statistics/users/p
一、查看当前学习率print(optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'])二、学习率调整策略# 1. 等间隔调整学习率每隔step_size将学习率调整为当前lr的gamma倍，注意是step不是epoch
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamm
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2023-10-27 11:10:30
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数据类型一、整型 int int 既是整型的代表，又是定义整型的内置函数python2中有long类型，在python3中已被弃用count = int(100)
count = 100二、浮点型 float float 既是浮点型的代表，又是定义浮点型的内置函数定义float类型的时候，并不需要一定使用float来声明**p = float(3.14)
p = 3.14三、字符串 str 用’’
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2023-07-14 17:16:10
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## 了解GAM模型及其在Python中的应用
Generalized Additive Models（GAM）是一种非参数统计模型，用于预测因变量与自变量之间的关系。在数据科学和机器学习领域中，GAM模型在回归分析和分类问题中被广泛应用。与传统的线性模型相比，GAM模型更灵活，能够适应非线性关系和高维数据。
### GAM模型的基本原理
GAM模型的基本原理是将自变量与因变量之间的关系建模
通常的说法，编译代表着将一个高级语言转化为 CPU 能执行的机器码。当你编译 C 的时候，的确是做的这样的操作。编译的结果是一个二进制可执行文件，这时你的系统可直接运行这个程序。与此相对的，解释的意思是这样的：程序运行时每次读源文件中的一行代码，并执行相应的操作，就这样一行一行的重复下去。当然，所谓的脚本语言就是这么运行的。在 Python 中，源代码会被编译为更低级的一种形式，我们称之为字节码。
Python是一种高级编程语言，它的底层代码是由C和C++编写的。在Python解释器中，Python代码被转换为一系列的字节码指令，然后由解释器执行。这些字节码指令可以理解为是Python代码的底层表示形式。
在Python的解释器中，有两个主要的组件负责将Python代码转换为底层代码：词法分析器和语法分析器。
词法分析器负责将源代码分解为一系列的标记，这些标记可以是关键字、标识符、运算符
C语言代码由上到下依次执行，原则上函数定义要出现在函数调用之前，否则就会报错。但在实际开发中，经常会在函数定义之前使用它们，这个时候就需要提前声明。所谓声明（Declaration），就是告诉编译器我要使用这个函数，你现在没有找到它的定义不要紧，请不要报错，稍后我会把定义补上。函数声明的格式非常简单，相当于去掉函数定义中的函数体再加上分号;，如下所示：返回值类型 函数名( 类型 形参,
在做机器学习算法实验的时候，可能会使用一些按照一定的分布随机生成的数值来作为training样本。这时候我们总是会用到一些python自带的random库中的一些函数， 或者是numpy 中的一些函数。下面我们来看一下他们的具体用法。（注意：random()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法） 01 python 内置的 rando
和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元或多元的情况下，构建Copula函数模型和GARCH模型是最好的选择。相关视频：Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析
Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 ，时长16:34 相关视频：时间序列分析：ARIMA GARCH模
GAM（Generalized Additive Model）是一种灵活的统计模型，可以用于建模非线性关系和探索数据中的隐藏模式。它结合了广义线性模型（GLM）和非参数平滑的思想，可以用于分类和回归问题。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行GAM模型建模，并提供一些实际应用示例。
首先，我们需要加载所需的R包。在这个例子中，我们将使用`mgcv`包，它是R中用于建立GAM模型的最常用包之一。
雨一直在下，听着雨声，恢复着数据。。。。。。优点 简单————Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严 格！Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。 易学————就如同你即将看到的一样，Python极其容易
python入口函数是【if name == “main”】，【print（name）】打印的是【main】，也就是说当一个模块被当做一个整体调用的时候，模块名【name】的值是【main】。输出
原创
2022-06-26 00:01:12
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如何在Python中计算逻辑sigmoid函数？这是一个逻辑sigmoid函数：我知道x。 我现在如何在Python中计算F（x）？比方说x = 0.458。F（x）=？它也有scipy：[http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.logistic.html]In [1]: from scipy.stats im
字符串find(str, start=0, end=len(mystr))：查找字符串index(str, start=0, end=len(mystr))：与find()方法一样，不过如果str不在字符串中，会报一个异常count(str, start=0, end=len(mystr)):找出str的出现次数replace(str1, str2, count=mystr.count(str1)
