在使用argmax()函数时，比如在深度学习里面计算acc经常要用到这个参数，这个参数返回的是沿轴axis最大值的索引值，对于，tensorflow和numpy用法是一样的，此处我就用numpy来举例说明。argmax(a, axis=None, out=None)
# a 表示array
# axis 表示指定的轴，默认是None，表示把array平铺，
# out 默认为None，如果指定，那
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2024-07-19 18:26:54
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ARIMAX模型是一种时间序列模型，可以用来预测时间序列数据中的未来值。ARIMAX模型结合了自回归模型、差分模型和移动平均模型，同时还考虑了外部变量的影响。在Python中，我们可以使用statsmodels库来构建和拟合ARIMAX模型。
### ARIMAX模型Python代码示例
首先，我们需要导入需要的库并加载数据集。假设我们使用一个包含销售数据和一些外部变量的数据集。
```py
原创
2024-04-18 03:37:51
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np.argmax(input,axis)和tf.argmax(input,axis)分别是numpy和TensorFlow底下的求最大值索引的方法，用法基本一致，只有默认情况下有细微差别，以及传入的值略有不同，分别是array和tensor。说白了，是不同模块下的相同方法。。只是不同模块下，数据类型不一致而已。。一、np.argmax(input,axis)的使用tf.argmax(input,
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2024-04-18 12:38:48
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大家好，今天为大家分享一个神奇的 Python 库 - six。Github地址：https://github.com/benjaminp/six在 Python 社区中，随着 Python 2 的逐渐退出舞台，许多项目需要同时兼容 Python 2 和 Python 3。为了简化这一任务，Python 社区开发了一个名为 six 的工具库，它提供了一组函数和工具，使得编写兼容 Python 2
简介基于统计的方法是经典的时间序列预测模型，也是财务时间序列预测的主要方法。他们假设时间序列是由随机冲击的线性集合产生的。一种有代表性的方法是ARMA模型，它是AR和MA模型的组合。它被扩展到非平稳时间序列预测，称为自回归综合移动平均（ARIMA），它结合了差分技术来消除数据中趋势分量的影响，并且由于其巨大的灵活性而成为最受欢迎的线性模型之一。然而，这种方法最初仅限于线性单变量时间序列，并且不能很
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2024-09-29 21:34:57
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PyQt 程序的结构：导入需要的包和模块；创建应用程序对象；控件操作；消息监听； 程序解释sys.argv：类似于 C 语言中的 main 命令行传参，通过命令行启动的时候可以通过这个参数传参实现不同功能.arguments()可以获取传入的参数 app = QApplication(sys.argv)
print(app.arguments())在 QApplication() 中初始
在数据科学与时间序列预测的领域，ARIMAX（AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous inputs）函数的使用日益增多。ARIMAX模型通过整合外部变量（exogenous variables）与滞后项、移动平均项，提供了强大的工具来捕捉复杂的数据关系。在这篇文章中，我将重点探讨“python中ARIMAX函数”的应用，涵盖版
创建窗体图层"Window_Layer"/ AcDbObjectId createWindowsLayer() { //打开层表，打开方式为只写/// AcDbLayerTable *pLayerTable; acdbHostApplicationServices()->workingDatabase() ->getSymbolTable(pLayerTable,AcDb::kForW
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2023-08-23 22:08:23
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# R语言ARIMAX模型简介与实例应用
ARIMAX是时间序列分析中常用的模型之一，它是ARIMA模型的一种扩展，可以处理外部变量的影响。在R语言中，我们可以使用`arima()`函数来拟合ARIMAX模型，同时也可以使用`forecast`包中的`auto.arima()`函数来自动选择最佳的ARIMAX模型。
## ARIMAX模型的简介
ARIMAX模型是ARIMA模型的延伸，可以处
原创
2024-04-22 05:50:31
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本文在相对简单的数据集上探索不同的时间序列技术。相关视频给定 5 年的商店商品销售数据（查看文末了解数据获取方式），并要求您预测 10 家不同商店的 50 种不同商品在 3 个月内的销售额。处理季节性的最佳方法是什么？商店应该单独建模，还是可以将它们合并在一起？商店项目需求预测自回归综合移动平均线 (ARIMA)这 ARIMA 模型是可应用于非平稳时间序列的 ARMA 模型的推广。import t
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2023-12-30 20:41:44
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创建窗体图层"Window_Layer"/
AcDbObjectId
createWindowsLayer()
{
//打开层表，打开方式为只写///
AcDbLayerTable *pLayerTable;
acdbHostApplicationServices()->workingDatabase()
->getSymbolTable(pLayerTable,AcDb
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2024-07-03 13:16:20
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在数据预测的领域，ARIMAX模型（自回归积分滑动平均模型与外生变量模型）广泛应用于时间序列分析。本文将深入探讨如何使用Python进行ARIMAX模型预测时间范围的问题，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘等内容。
## 背景定位
时间序列预测一直是数据科学中的一大挑战。最初，我们面临的技术痛点如下：
1. **模型选择**：如何选择合适的时间序列模型，特别是在多个外生变量
Day01：1.Python2与Py3的区别：1.Py2默认编译器编码为Acsii，而Py3默认编译器编码是UTF-8。2.print格式，Py2为print "String",而Py3为print("String")。3.input格式，Py2为raw_input("String"),而Py3为input("String")。4.不能用不同的大版本打开不同的大版本的Py文件 否则会乱码。&nbs
一、官方网址二、实验# A
print(abs(-1)) # 1
print(abs(1.265)) # 1.265
print(abs(1+1j)) # 1.4142135623730951
# ai = aiter([1,2,3,4,5,6]) # 只支持3.10版本，用法与iter类似
# print(next(ai))
print(all([0,1,2,3,4,5,6]))
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2024-05-11 22:39:36
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速度与准备“兵之情主速，乘人之不及，由不虞之道，攻其所不戒也。”(《孙子兵法•九地篇》)无备为战之大患，有备无患，其乃至德也。(哈哈，译者自己写了这句，想必大家能明白。)这与数据科学博客有什么关系呢？这是你赢得竞争和编程马拉松的关键。如果你比竞争对手准备得更充分，你学习、迭代执行的速度越快，那么你就取得更好的名次，带来更好的结果。由于近几年来，Python用户数量上涨及其本身的简洁性，使得这个工具
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2024-08-30 12:50:32
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# 使用GloVe实现词嵌入的Python代码实战
GloVe（全球词向量）是一个用于生成词向量的有效工具。本文将指导你如何在Python中实现GloVe，帮助你理解和实践这一过程。我们将分步进行，下面是整个流程的概述。
| 步骤 | 描述 |
|------------|----------------
一、安装 1、打开FireFox浏览器，打开网址http://www.seleniumhq.org/download/，去下载selenium IDE文件。 （这里我选择的是最新版的下载）二、Selenium IDE简单介绍 1、启动Selenium IDE 点击开发者工具 点击Selenium IDE，启动Selenium IDE。2、Selenium IDE窗口（1）文件：创建、打开、保存和导
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2024-09-10 06:54:37
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# Python LSTM实战代码
在机器学习领域，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够更好地处理长序列数据并避免梯度消失或梯度爆炸的问题。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现一个简单的LSTM模型，并在一个示例数据集上进行训练和预测。
## LSTM简介
LSTM是一种具有记忆单元的RNN变体，能够有效地
原创
2024-06-11 04:15:54
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第一份自己详细看的源码，搞之前先看了吴恩达的deeplearning.ai教程，他的CNN部分也讲了yolov2的代码，让我对v3有了很多的认知，对代码阅读有很大帮助。train.py"""
Retrain the YOLO model for your own dataset.
"""
import numpy as np
import keras.backend as K
from kera
仅仅是为了记录一下自己的学习过程，所有的代码和数据集均来自于互联网，也会放在我的Github上。数据集采用的是飞机航班的数据集，对其进行读取之后可视化效果如图，可以看到有着一些周期性的规律，非常适合于RNN这样的来进行预测1.导入相关的包导入相关的包，其中最后一行的Variable感觉可有可无，我给注释掉之后也能正常的运行，不知道有没有大佬可以赐教一下，不甚感激。import torch
impo
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2024-05-16 23:27:30
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