研究计量经济学很难避开Granger，就跟研究机器学习想要避开贝叶斯一样困难。第一篇论文是1963年与合作发表的《对纽约股市价格指数的谱分析》。股价序列的短期走势遵循早期学者提出的纯粹随机游走假设，但股价序列长期走势的特征比随机游走假设所揭示的特征更为重要。分析结果表明股价序列的季节变动和商业周期两个分量其实是无足轻重的，而且我们意外发现股票的成交量变动与股价变动的关系也不大。当股价变现为随机游走
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2024-05-24 19:59:54
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为什么要有滑动窗口？首先，TCP是全双工协议，意味着会话双方可以同时接收和发送数据，其中会话双方都各自维护一个发送和接收窗口，各自的接收窗口取决于应用、系统、硬件的限制，发送窗口则要求取决于对端通告的接收窗口，要求两者相同。可以想象一下，如果发送端发送数据过快超过接收端的数据处理速率，这就意味着接收端会产生数据溢出的情况。为了避免这种情况，所以才出现滑动窗口来解决流量控制的问题。滑动窗口的机制发送
IP层协议属于不可靠的协议，IP层并不关系数据是否发送到了对端，TCP通过确认机制来保证数据传输的可靠性。 它本质上是描述接收方的TCP数据报缓冲区大小的数据，发送方根据这个数据来计算自己最多能发送多长的数据，如果发送方收到接收方的窗口大小为0的TCP数据报，那么发送方将停止发送数据，等到接收方发送窗口大小不为0的数据报的到来假设A和B之间新建立了一条TCP连接。设备A需要
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2024-04-20 17:49:54
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# Python 滚动窗口回归实现指南
在数据分析和预测建模中，滚动窗口回归（Rolling Window Regression）是一种常见的方法，允许我们根据时间序列数据的过去表现来预测未来。在本文中，我们将为您介绍如何在Python中实现滚动窗口回归。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
首先，我们需要了解整个实现过程的关键步骤。以下是一个简化的过程总结表。
| 步骤 | 描述
# Python窗口滚动回归实现指南
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现窗口滚动回归。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务。我将按照以下步骤进行说明，并提供相应的代码示例和注释。
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的模块 |
| 步骤2 | 创建一个窗口 |
| 步骤3 | 添加滚动功能 |
| 步骤4
原创
2023-11-08 06:10:12
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过程步这里的reg是指回归过程，model是指定因变量和自变量一个sas程序中可以没有过程步，也可以有多个过程步sort如果没有指定data的数据集，那么就是对缺省的数据集进行排序，即最后操作的数据集by后面可以有很多变量，中间用空格隔开，表示排序的优先级substr截取字符串，从第三个字符开始，取两个字符作为班级这里的降序指定的是tot，即写在要降序的变量前面 没有指定要打印的数据集，就打印最后
背景 当网络通信中每个数据包都需要确认应答，那么包的往返时间越长，网络的吞吐量就会越低，所以TCP引入了窗口这个概念。窗口大小 窗口大小就是无需确认等待应答的最大连续发送的数据量。窗口大小由TCP头部的Windo
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2024-04-21 20:40:42
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python模拟鼠标中轴滚动 网上对这个说的不多，自己搜了些帖子，写下自己的经验：需要用到的模块win32api、win32con，安装pywin32即可下载地址： 下面这个方法可模拟鼠标中轴滑动，-1代表页面向下，1代表向上。网上说了可以指定任意数，亲测后发现程序只识别正数、负数，正数向上移动一个位置，负数向下移动一个位置，跟值大小没关系。就是时候-1和-100没区别，都只向
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2023-10-25 22:11:20
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之前写过使用 Python yield 实现的滑动窗口，因为用TensorFlow比较多，并且 tf.data API 处理数据更加高效，对于大数据量的情况，选择 API 实现滑动窗口相比原生的Python方法更好。本文介绍了如何使用 tensorflow 的 tf.data API 实现滑动窗口。代码环境：Python 3.7.6
TensorFlow 2.1.0导入必要的包：import t
概要：1. 介绍Logistic Regression的数学模型，推导并详细解释求解最优回归系数的过程；2. Python实现Logistic Regression的基本版；3. 介绍sklearn中的Logistic Regression算法及其关键参数；4. 实现一个基于Logistic Regression的简单选股策略1.学习机器学习的动机詹姆斯·西蒙斯在TED的对话中有提到：Q：机器学习
之前跟大家介绍了一款做数据分析的利器—SPSS，不知道大家对这个软件的熟悉程度有没有提高一些呢？今天给大家分享一下如何用SPSS Statistics来进行回归分析，我们通过一个实例来具体了解一下整个分析的过程以及结果的解读。上图中就是本次需要进行回归分析的数据，之前有跟大家说过，SPSS Statistics的界面跟EXCEL是相似的，如果数据量比较小的时候我们可以直接输入到数据视图当中（也可以
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2024-01-02 10:14:39
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线性和多项式回归在这一简单的模型中，单变量线性回归的任务是建立起单个输入的独立变量与因变量之间的线性关系；而多变量回归则意味着要建立多个独立输入变量与输出变量之间的关系。除此之外，非线性的多项式回归则将输入变量进行一系列非线性组合以建立与输出之间的关系，但这需要拥有输入输出之间关系的一定知识。训练回归算法模型一般使用随机梯度下降法(SGD)。优点：建模迅速，对于小数据量、简单的关系很有效；线性回归
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2023-09-22 22:42:31
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滚动一般结果集只能是向下的,不是滚动的,你要是想让它滚动你得设置才行。 类名或者接口里面有静态的可以。接口里面的属性全部都是public static final,类名/接口名.是属性,这些都是常量。结果集是你查询到的结果,数据库不是给你一个人玩的吧。在高并发访问的时候很容易出现一些问题。就是你在查的时候可能别人改了。问题：你查的时候别人改了,那就是你查到的是改了的还是查到的是没改了的呢
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2024-01-04 23:11:24
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1、概述1.1 细粒度滑动的影响当使用细粒度的滑动窗口（窗口长度远远大于滑动步长）时，重叠的窗口过多，一个数据会属于多个窗口，性能会急剧下降。以1分钟的频率实时计算App内各个子模块近24小时的PV和UV。我们需要用粒度为1440 / 1 = 1440的滑动窗口来实现它，但是细粒度的滑动窗口会带来性能问题，有两点：状态对于一个元素，会将其写入对应的(key, window)二元组所圈定的windo
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2024-05-24 13:02:22
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# 实现jQuery滚动窗口的步骤
## 1. 引入jQuery库
在开始实现滚动窗口之前，首先需要引入jQuery库。可以在HTML文件中的``标签中添加以下代码：
```html
原创
2023-09-18 19:31:13
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案例一：用户订单金额实时窗口统计如下列举了一个案例，供参考结合了时间窗口操作和状态操作，用于实时统计每个用户在指定时间窗口内的订单金额总和。场景说明假设有一个实时流数据源，每条数据包含用户ID和订单金额。我们希望对用户的订单金额进行实时统计，在每个滚动时间窗口内（例如每5分钟），计算每个用户的订单金额总和。开门见山，我们来先看一下代码，下面有详细说明：import org.apache.flink
# JavaScript滚动窗口
滚动窗口是在网页开发中常见的交互功能之一。当页面内容超过窗口可见的区域时，可以通过滚动来查看隐藏部分。在JavaScript中，我们可以使用一些方法和事件来实现滚动窗口的效果。本文将介绍如何使用JavaScript实现滚动窗口，并提供相应的代码示例。
## 监听滚动事件
要实现滚动窗口的效果，首先需要监听滚动事件。在JavaScript中，可以使用`addE
原创
2024-02-04 08:04:34
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一、Flink窗口概述 流式计算是一种用于处理无界数据流的数据处理引擎，而无界数据流是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而窗口是将无界数据流切割成有界数据流的一种手段，Window就是其中的核心。二、窗口类型 Window主要可以分为TimeWindow（按照时间生成窗口）和CountWindow（按照指定的数据量生成窗口）两种，这里分析的窗口类型主要以TimeWindow为主。滚动窗口（T
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2023-12-21 13:57:25
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6.3 窗口6.3.1 窗口的概念存储桶水位线只是用来推动窗口的关闭，但不决定数据分到哪个窗口6.3.2 窗口的分类按照驱动类型分类时间窗口计数窗口按照窗口分配数据的规则分类滚动窗口：参数为窗口的大小滑动窗口：参数为窗口大小，以及滑动步长数据会重叠运用场景，每个5分钟统计过去一小时的所有的活跃用户会话窗口：参数是会话的超时时间全局窗口6.3.3 窗口API的概览按键分区窗口经过按键分区后(keyb
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2023-08-23 20:09:30
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# Python 中的滚动回归（Rolling Regression）
滚动回归是一种统计分析技术，用于分析时间序列数据中的变化趋势。它通过对数据进行“滚动”窗口回归分析，提供对趋势和波动的更深入理解。本文将通过详细的步骤教会你如何在 Python 中实现滚动回归。
## 完整的实现流程
下面的表格总结了实现滚动回归的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
原创
2024-09-18 07:06:30
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