在黄金交易的时候,大家看到的是变化不定的价格,其实如果能够从中找到一些行情变化的规律,赚钱也不是那么难的事情。投资者需要学会去看黄金价格走势图,这样才可以更好地把握黄金市场的交易行情,直接在专业的MT5软件上即可看到黄金价格走势图。 黄金价格走势图怎么 首先,在解读黄金价格走势图的时候必须要熟悉不同的K线、K线形态和K线的位置,这样才能更好地进行走势图的解读。因为K线是可以非常直观地反映实时的
转载 2024-09-11 09:47:35
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 反向连接是什么?平时大多数使用ssh命令是控制端主机主动连接受控端主机,通过这个连接控制端主机可以主动的向受控端主机发送一些请求,这称为正向连接。 反向连接则是指受控端主机主动连接控制端主机,通过这个连接控制端主机可以主动的向受控端主机发送一些请求。 使用-L和-R参数可以分别实现正向连接和反向连接。ssh -L sourcePort:forwardToHost:onPort conn
# 如何实现“docker 挂载盘” 作为一名经验丰富的开发者,我将为你详细介绍如何在 Docker 中实现挂载盘的操作。首先,让我们通过以下步骤来了解整个流程: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 创建一个 Docker 容器 | | 2 | 创建一个本地目录用于挂载 | | 3 | 将本地目录挂载到 Docker 容器中 | | 4 | 在 Docker 容
原创 2024-02-24 08:04:09
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# MySQL如何查看自己添加的数据 在MySQL中,可以使用SELECT语句来查看自己添加的数据。SELECT语句是MySQL中最常用的查询语句,它可以用于从表中检索数据。 ## 1. 连接到MySQL数据库 首先,我们需要连接到MySQL数据库。可以使用MySQL的命令行工具或者图形化界面工具连接到数据库。这里以命令行工具为例,使用下面的命令连接到MySQL数据库: ```shell
原创 2023-12-26 03:27:56
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转自:://blog.csdn.net/swgsunhj/article/details/29552027 下载process exlporer: ://technet.microsoft.com/en-us/sysinternals/bb896653.aspx 运行 process
转载 2017-12-26 13:51:00
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 回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。一、线性回归的假设是什么线性回归有四个假设:线性:自变量(x)和因变量(y)之间应该存在线性关系,这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性:特征应该相互独立,这意味着最小的多重共线性。正态性:残应该是正态分布的。同方差性:回归线周围数据点的方差对于所
文章目录1 双重分 - difference-in-difference -DID 理论与假设1.1 DID介绍1.2 使用时需要满足的假设2 DID + PSM 差异与联用2.1 DID / PSM差异2.2 解决平行趋势假设:DID+PSM连用(最常用)3 三重分(Difference-in-differences-in-differences, DDD)3 相关实现案例3.1 快手使用
考试会有上机题目!!!4.1 异方差产生的背景和原因4.1.1 异方差产生的原因就是当随机扰动项和模型中的解释变量(自变量)存在某种相关性,就会出现异方差比如:1、研究收入和购买量的关系,低收入家庭以日用品较多,但是高收入的家庭消费差异较大,导致消费模型的不同! 4.1.2 异方差性带来的问题解决:加权最小二乘估计、BOX-COX变换法、方差稳定性变换法4.2  一元
机器学习残图怎么 在机器学习中,评估模型性能至关重要,其中残图是一个可以直观地展示模型误差非常有效的工具。残图通过将预测值与实际值的差异(残)进行可视化,可以帮助我们识别模型拟合的状态以及潜在的问题。 ### 问题背景 在构建机器学习模型的过程中,我们通常使用残图来评估模型的拟合情况。残图展示的是每个样本的预测残($Residual = Actual - Predicted$
原创 7月前
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前言:本文是观看了李沐老师的讲解后,简单的总结了下为啥残网络性能这么好。  讲解:(必看,声明)把每一个圈当成一层网络,从开始的表层网络到深层的网络依次为F1、F2、F3,把网络右上角蓝色星星当成最为正确的结果,网络层越接近蓝色星星,性能越好左图(传统的平铺网络结构):可以看见左图网络可能出现随着网络层数叠加的越深(比如F6)距离蓝色星星越来越远(意味层数增加性能不升反降),层数少些的
1. 随机森林(random forest)和 GBDT 都是属于集成学习(ensemble learning)的范畴,有什么不同?集成学习下有两个重要的策略 Bagging 和 Boosting,Bagging算法是这样,每个分类器都随机从原样本中做有放回的采样,然后分别在这些采样后的样本上训练分类器,然后再把这些分类器组合起来,简单的多数投票一般就可以,其代表算法是随机森林。Boosting
**1. 文章1 fluent默认的收敛标准是:除能量的残差值外,当所有变量的残差值都降到低于1e-3时,就认为计算收敛,而能量的残差值的收敛标准为低于1e-6 怎样判断计算结果是否收敛?1、观察点处的值不再随计算步骤的增加而变化;2、各个参数的残随计算步数的增加而降低,最后趋于平缓;3、要满足质量守恒(计算中不牵涉到能量)或者是质量与能量守恒(计算中牵涉到能量)。特别要指出的是,即使前两个
1. 引言    前面我们介绍了时间序列的定义以及如何对一个时间序列进行平稳性检验和随机性检验,那么,当一个序列被检测出来是平稳时间序列,并且是非白噪声序列时,我们应该如何对他进行进一步分析,以提取出句子中的规律信息呢?目前,对平稳时间序列进行拟合的模型主要有AR模型、MA模型和ARMA模型,本文将分别对这三者进行具体介绍,并用python来实现它。2. 平稳时间序列分析2.1 线性分方程2.1
# 如何使用Python查看OLS回归的残图 在统计建模中,普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,简称OLS)是一种用于线性回归分析的方法。OLS回归模型试图通过最小化预测值与实际值之间的差异(即残)来找到最佳拟合线。对残的分析是评估回归模型有效性的重要一步。残图是一种可视化工具,能够帮助我们了解模型的拟合情况以及潜在问题。本文将详细讲解如何使用Python查看O
原创 9月前
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雷锋网注:何凯明博士,2007年清华大学毕业之后开始在微软亚洲研究院(MSRA)实习,2011年香港中文大学博士毕业后正式加入MSRA,目前在Facebook AI Research (FAIR)实验室担任研究科学家。曾以第一作者身份拿过两次CVPR最佳论文奖(2009和2016)——其中2016年CVPR最佳论文为图像识别中的深度残学习(Deep Residual Learning for
# 使用 Python 绘制和分析残图 ## 引言 在数据分析和建模过程中,残图是一个重要的工具,用于检查模型的拟合效果。在本文中,我们将探讨如何使用 Python 绘制残图,并分析其结果。同时,我们还会展示如何使用饼状图来展示数据的组成结构。 ## 什么是残图? 残图是将模型预测值与实际值之间的残绘制成图的一种可视化方法。通过分析残图,我们可以识别模型的不足之处,如非线性关
原创 10月前
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在软考(软件水平考试)中,标准作为一个统计学的关键概念,经常会在数据分析、项目管理等领域的相关考题中出现。理解标准及其在图表中的表现,对于考生来说是非常重要的。本文将详细解释标准的概念,并探讨在软考中如何解读与标准相关的图表。 首先,我们需要明确标准是什么。标准是用来衡量一组数值的离散程度的统计量。简单来说,它表示数据点相对于平均值的波动大小。标准越大,说明数据越分散;标准越小,
原创 2024-02-29 17:31:54
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一.边缘检测综述1.1基本概念介绍开篇的一些废话…… 其实,这里面介绍的整体还是比较基础、偏向新手入门的概念,不过本身自己也对这个领域了解的没多少,可能写的并不怎么样,但是对于自己而言,确实也花了不少时间,在写这个文档的过程中,因为有很多不明白的地方,倒逼着我去查一些资料。这里需要感谢很多人在网上分享的优质的博客,以及学长、老师的对我疑问的解答,也希望这之后这里的介绍能够帮一些新人入门,日后他人再
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这里谈一下域名的管理和费用。域名的其他知识请看百科      域名现在大家都很熟悉,域名从左到右 分为 后缀名、顶级域名、主机名也叫三级域名,比如 里的 net 是后缀名,pipc.net就是顶级域名了,www就是主机名。比如,mail.pipc.net这些都是三级域名。三级域名的数量是无限的,只要你注册了顶级域名,三级域名随便你设置,当然你使用的DNS系统
转载 2024-04-26 10:09:01
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文章目录​​Question​​​​Ideas​​​​Code​​ Question输入一个长度为 n 的整数序列。接下来输入 m 个操作,每个操作包含三个整数 l,r,c,表示将序列中 [l,r] 之间的每个数加上 c。请你输出进行完所有操作后的序列。输入格式 第一行包含两个整数 n 和 m。第二行包含 n 个整数,表示整数序列。接下来 m 行,每行包含三个整数 l,r,c,表示一个操作。输出
原创 2022-07-01 12:58:34
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