最近偶尔关注房子的事情，为了方便对大量房产信息制定最符合个人需求的评估，所以本人决定写个小东西出来，于是今天就着手了。本人看房经验有限，加权系数仅根据个人感官给定，总和为100。一共综合考虑了10个影响因素，最后对其加权求均值计算出结果。采用类的方法进行编写，当然完全可以使用数组，但是为了定义一个对象更加方便，且易于修改，本人采用类进行编写。由于涉及权益，文中不给出详细的盘或开发商的名字，也不给予
聚类系数计算在图论中，集聚系数是图中的点倾向于集聚在一起的程度的一种度量。证据显示：在多数实际网络以及特殊的社会网络中，结点有形成团的强烈倾向，这一倾向的特征是有一个相对紧密的连接(Holland and Leinhardt, 1971[1]; Watts and Strogatz, 1998[2]，后者是提出了小世界网络模型)。在实际网络中，这种可能性比随机生成的均匀网络的两个结点间连接的可能性
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2024-08-26 20:56:20
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# Java集合求加权平均值
## 1. 概述
在Java编程中，经常需要对集合中的数据进行处理和计算。其中，求加权平均值是一种常见的操作。加权平均值是指根据每个元素的权重，对集合中的元素进行加权求平均的方法。
本文将介绍如何使用Java集合框架中的工具类和方法来实现对集合中元素的加权平均值求解。我们将通过代码示例和流程图来详细说明实现过程。
## 2. 加权平均值的计算方法
加权平均值
原创
2023-12-03 13:11:12
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前言python语言中的groupby技术，是一种“拆分-应用-合并”的范式。所谓范式，它具有复用能力，可以应用到不同的符合的应用场景。pandas有两种数据结构，分别是Series和DataFrame。我们可以简单理解Series是一个没有列名的一组值，DataFrame是几个带有列表的列的组合。如果首次接触，可以多想想平时接触到的各种excel和csv等格式的数据文件，然后结合着
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2023-09-25 05:57:26
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价格加权和市值加权：股票指数的两种常见加权方式股票指数是反映证券市场整体价格变动情况的指标。为了计算指数，我们需要给不同的股票赋予不同的权重。常见的加权方式有两种：价格加权和市值加权。价格加权指数计算方式： 直接将指数成分股的股价相加，然后除以一个常数（通常是基期指数的分母）。特点：简单易懂： 计算方法直观，易于理解。高价股影响大： 股价较高的股票对指数的影响更大。受股票分割影响大： 股票分割会降
读者提问：ES 的权重排序有没有示列，参考参考？刚好之前也稍微接触过，于是写了这篇文章，可以简单参考下。在很多复杂的业务场景下，排序的规则会比较复杂，单一的降序，升序无法满足日常需求。不过 ES 中提供了给文档加权重的方式来排序，还是挺好用的。首先初始化三条测试数据，方便查看效果：{
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2024-04-26 09:28:08
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加权随机算法一般应用在以下场景：有一个集合S，里面比如有A,B,C,D这四项。这时我们想随机从中抽取一项，但是抽取的概率不同，比如我们希望抽到A的概率是50%,抽到B和C的概率是20%,D的概率是10%。一般来说，我们可以给各项附一个权重，抽取的概率正比于这个权重。那么上述集合就成了：{A:5，B:2，C:2，D:1}方法一：扩展这个集合，使每一项出现的次数与其权重正相关。在上述例子这个集合扩展成
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2023-08-04 11:19:24
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PageRank算法原理介绍 PageRank算法是google的网页排序算法，在《The Top Ten Algorithms in Data Mining》一书中第6章有介绍。大致原理是用户搜索出的多个网页需要按照一定的重要程度（即后面讲的权重）排序，每个网页的权重由所有链接到它的其他网页的权重的加权和，加权系数为每个网页链出的网页数的倒数，也就是说每个网页的权重会平均分配到其链向的所有网页
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2024-01-04 07:09:40
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NumPy常用函数(2)成交量加权平均价格(VWAP):vwap是经济学上的一个重要量，代表了金融资产的平均价格。某个价格的成交量越高，该价格所占的权重就越大 示例：import numpy as np
c,v = np.loadtxt("000875.csv",delimiter=',',usecols=(3,5),unpack=True)
vwap = np.average(c,weight
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2023-08-11 17:46:28
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1、窗口计算Pandas 窗口函数，为了处理数字数据，Pandas 提供几种窗口函数，如移动窗口函数(rolling())，扩展窗口函数(expanding())，指数加权滑动(ewm())，同时可在基基础上调用适合的统计函数，如求和、中位数、均值、协方差、方差、相关性等。rolling(10) 与 groupby 很像，但并没有进行分组，而是创建了一个按移动 10（天）位的滑动窗口对象。我们再对
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2023-08-19 16:35:21
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加权叠加工具应用最常用的叠加分析方法之一来解决多准则问题，如地点选择和适宜性模型。在加权叠加分析中，将执行每一个常规叠加分析步骤。 与所有叠加分析一样，在加权叠加分析中，必须定义问题、将模型分解为子模型以及确定输入图层。 由于输入条件图层使用范围各异的不同编号系统，因此，要在一个分析中使用它们，必须对每一条件的每个像元进行重分类以使它们的优先等级相同，如 1 到 10，其中 10 为最佳。
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2023-11-27 09:53:26
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文章目录1.Route-Policy2.Route-Policy的基本概念3.基础配置3.1创建一个Route-Policy节点3.2(可选)配置if-match语句3.3(可选)配置apply语句4.Filter-Policy5.IP前缀列表 路由策略(Routing Policy)是一套用于对路由信息进行过滤、属性设置等操作的方,法,通过对路由的控制,可以影响数据流量转发操作。实际上路由策略
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2024-03-29 19:46:32
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前言：使用excel计算月末一次加权平均法下的出库金额，其实是件很简单的事情。但是，excel也有它的不足之处，不同表之间的计算效率不高，数据量大之后很容易卡顿。纯excel的用户，其实很难养成良好的数据管理习惯。各类数据，甚至是同类数据的不同部分，也经常被分割成一个个分散的数据孤岛。excel一般不能启发用户理解，什么样的表格是存数据，什么样的表格是看数据的——因为excel的自由度太高了，以至
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2024-08-11 14:07:19
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文章目录机器学习——基础算法（二）一、回归实践（一）局部加权回归（二）一般使用Logistic回归和Softmax回归进行分类。（二）（三）AUC(分类器指标)（三）用线性模型做预测二 、决策树和随机森林（一）决策树的层数：Level（二）条件熵（三）相对熵（四）互信息（五）决策树（Decision Tree）（六）Gini系数 机器学习——基础算法（二）一、回归实践（一）局部加权回归（二）一般
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2024-08-09 17:42:11
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在上一节中主要介绍了监督学习中的线性回归（模型）、最小二乘法（策略）、梯度下降法（算法）及线性最小二乘法的标准方程（闭式解）。 这节主要介绍两个回归：局部加权回归与逻辑回归，其中穿插一些小的知识点：欠拟合与过拟合、感知机、牛顿方法等。大纲如图： 一、几个概念 1. 欠拟合与过拟合问题&
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2024-05-06 22:05:07
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1.确保网站每一个标题的唯一性也是网站优化者必须注重的，只有唯一性才能给你的网站带来权重，在内页中我们可以采用标题+频道+网站名字来写。
2.为了能加速网站被收录的速度，我们要尽量的帮助自己的网站减肥，我们可以采用js或者css等来缩小网页体积，加快网页被收录的速度才能真正的提高网站权重。
3.服务器的质量是决定网站优化是否成败的重要因素，如果服务器经常有问题打不开，或者速度慢，那么蜘蛛和用户都会
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2024-05-27 14:05:55
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Opencv——线性混合操作(addWeighted函数应用)Ps：素材来源：opencv编程，目的是记录自己的学习过程。一，线性混合操作1）线性混合操作是一种典型的二元（两个输入）的像素操作，它的理论公式如下：g(x) = (1-a)fa(x) + af3(x)。通过在范围0到1之间改变alpha值来对两幅图像（f0(x)和f1(x)）或两段视频（同样为f0(x)和f1(x)）产生时间上的画面叠
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2024-08-15 19:27:53
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一、 加权平均法
概念：加权平均法亦称全月一次加权平均法，是指以当月全部进货数量加上月初存货数量作为权数，去除当月全部进货成本加上月初存货成本，计算出存货的加权平均单位成本，以此为基础计算当月发出存货的成本和期末存货的成本的一种方法。
加权平均法计算公式：
存货的加权平均单位成本＝（月初结存货成本＋本月购入存货成本）/（月初结存存货数量＋本月购入存货数量）
月末库存存货成本=月
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2023-10-03 15:53:25
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研究问题分辨率连续的池化或下采样操作会导致图像的分辨率大幅度下降，从而损失了原始信息，且在上采样过程中难以恢复。因此，越来越多的网络都在试图减少分辨率的损失，比如使用空洞卷积，或者用步长为2的卷积操作代替池化。实验证明，诸如此类的替代方法的确是有效的。 （建议1：尽量减少网络中的池化操作） （规定1：感受野的大小是相对input而非last-layer）多尺度特征通过设置不同参数的卷积层或池化层，
支持向量机一、支持向量机综述1、研究思路，从最特殊、最简单的情况开始研究基本的线性的可分 SVM 解决二分类问题，是参数化的模型。定义类标记为 \(+1\) 和 \(-1\)（区别于感知机，感知机是 \(+1\) 和 \(0\)），学习的是分离超平面，分类决策函数是 $$f(x) =sign(w\cdot x + b)$$，我是这样看待这个分类决策平面的。\[f(x) =sign(w\cdot x
