卷积交叉分量模型（convolutional cross-component model，CCCM）基本思想和CCLM模式类似，建立亮度和色度之间模型实现从亮度重建像素预测色度像素。和CCLM一样，预测色度像素前，需要对亮度重建块进行下采样，以匹配色度块尺寸。 此外，与 CCLM 类似，可以选择使用 CCCM 的单模型或多模型变体。 多模型变体使用两个模型，一个模型用于高于平均亮度参考值的样本，另
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2023-11-27 10:18:03
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# 如何实现 Python 中的 ECM 模型
在经济学和计量经济学中，ECM（误差修正模型）是一种流行的时间序列模型，用于分析变量之间的长期和短期动态关系。本文将指导你如何用Python实现ECM模型，涵盖从数据准备到模型建立的完整流程。
## 流程步骤
以下是实现ECM模型的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-22 06:18:05
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# 用Python实现误差修正模型(ECM)
在金融和经济学研究中，误差修正模型（Error Correction Model, ECM）是一种重要的时间序列分析方法。它能够捕捉变量间的长短期动态关系。今天，我将向你介绍如何用Python实现ECM。我们将一步一步来，确保你能理解每个步骤的意义。
## ECM实现流程
| 步骤 | 操作说明
给你一个大数n，将它分解它的质因子的乘积的形式。首先需要了解Miller_rabin判断一个数是否是素数大数分解最简单的思想也是试除法，这里就不再展示代码了，就是从2到sqrt(n)，一个一个的试验，直到除到1或者循环完，最后判断一下是否已经除到1了即可。 但是这样的做的复杂度是相当高的。一种很妙的思路是找到一个因子（不一定是质因子），然后再一路分解下去。这就是基于Miller_rabi
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2024-07-15 13:24:43
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回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展，回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型（Mixed effect model），即多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学研
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2023-10-07 22:25:15
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和基于梯度的帧内模式推导类似，ECM中还使用了基于模板的帧内模式推导。基本原理：对于当前待预测CU，在模板区域计算预测像素和重建像素的SATD，从MPM列表中选出两个SATD最小的预测模式mode1和mode2，根据mode1和mode2的SATD，决定是否应用加权融合。如果costMode2 < 2*costMode1，则使用mode1和mode2预测当前CU，并将mode1和mode2得
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2024-04-03 11:29:44
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大家好，我是带我去滑雪！ 向量自回归（VAR）模型和误差修正模型（ECM）是时间序列分析中常用的两种模型，它们用于研究多个变量之间的动态关系。VAR 模型适用于研究多个相关变量之间的相互影响和动态关系，特别是在没有明确的因果关系方向时。ECM 是基于向量自回归模型的一种扩展，旨在处理协整关系。协整关系表示变量之间存在
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2024-06-15 09:46:31
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选择内容管理平台还是解决方案？ 随着企业内容管理(ECM)技术和市场环境的不断地发展，越来越多的企业开始考虑选择适当的产品。美国Interwoven公司通过长期的实践，总结出企业在选择ECM系统时应该关注以下几点:是否具有良好的操作性及弹性?对于企业使用者来说是否容易使用?是否能同其他应用系统无缝整合?是否能够便利的提供企业所需要的工具，而无须其它客户化开发、培训及支持? 目前在ECM市场上有两
MIC：将声信号转换为电信号的器件。 目前市场上的MIC主要分为ECM与MEMS两大类型。 然而，我们今天主要讲的是ECM，即驻极体电容式麦克风。在手机应用中，其主要应用于耳机MIC电路中。其余的主副MIC则为MEMS类型。 ECM类型的MIC内部可以简单的理解为一个膜片电容与一个FET构成。当有声音传输时，会带动薄膜振动，进而使得空气间隙发生变化。改变电容量与电磁场，产生电信号，E=Q/C。 F
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2024-04-11 12:48:04
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分析队列人群有无死亡人数超额，通常应用标准人群死亡率来校正，即刻观察到中的实际死亡数（D）与定一个标准的死亡人数（E），D与E之比称为死亡比（standarized Mortality ratio，SMR）. 标准化死亡率 (SMR) 是观察到的病例与预期病例的比率 因此计算SMR需要两个发病率，观察到的发病率和实际发病率，计算我们使用R语言ems包来进行演示 首先导入R包和其自带的ICU数据li
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2023-08-21 14:26:03
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第2部分：Python 面向对象
1、类与对象1.1 定义类 通常你需要在单独的文件中定义一个类 [root@hadron python]# vi Employee.py #!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#定义类
class Employee:
'所有员工的基类'
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2024-01-09 21:21:06
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Modem拨号，PPP属于数据链路层协议，它使用HDLC协议格式来封装数据帧，而在数据流中如果遇到0x7D，则表示后面的数据是控制信息，当它出现时
原创
2022-12-08 18:13:56
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USB中典型类及子类：类别解释子类典型应用IC芯片备注UVC视频类 免驱USB摄像头 CDC通讯类RNDIS ECM(p24)免驱USB网卡RTL8152B EEM ...... UVC。今天接触了CDC-ECM原理上是一样的，定义一套标准协议
EMI(Electro Magnetic Interference)直译是电磁干扰。这是合成词，我们应该分别考虑"电磁"和"干扰"。所谓"干扰"，指设备受到干扰后性能降低以及对设备产生干扰的干扰源这二层意思。第一层意思如雷电使收音机产生杂音，摩托车在附近行驶后电视画面出现雪花，拿起电话后听到无线电声音等，这些可以简称其为与"BC I""TV I""Tel I"，这些缩写中
向量自回归（VAR,Vector Auto regression）常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的要求。Engle和Granger（1987a）指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的。假如这样一种平稳的或的线性组合存在，这些非平稳（有单位根）
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2024-06-07 10:46:21
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上一篇博客讲了基于LSTM不同类型的时间预测，这篇文档使用pytorch 动手实现如何基于LSTM模型单变量时间预测。同样使用sns flight（数据网盘下载链接见文末） 作为数据源，这里将数据下载下来存放在本机中。首先读取存储在本机中的flights.csv数据：import torch
import torch.nn as nn
imp
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2023-10-07 13:28:35
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文章目录前言一、文件结构二、读取数据部分1.引入库2.读入数据三、模型构成1.引入库2.模型结构——G3.模型结构——E4.初始化模型与权重5.构建BargainNet6.训练模型:总结 前言BargainNet是bcmi的一个项目。具体项目介绍见GitHub链接。出于各种原因需要使用BargainNet，因为有些不习惯用命令行启动训练模型，所以将里面使用的默认模型、参数直接提取出来，简化成了简
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2024-01-02 12:52:58
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分组密码的基本的工作模式、优缺点1、电子密码本ECB(Electronic codebook)需要加密的消息按照块密码的块大小被分为数个块，并对每个块进行独立加密。
适用于数据较少的情况，比如加密秘钥。优点：简单、快速、支持并行计算（加解密）。缺点：同样的明文组会被加密成相同的密文组。因此不能很好地隐藏数据模式。ECB模式也会导致使用它的协议不能提供数据完整性保护，易受到重放攻击的影响，因此每个块
时序分析(8)GARCH(p,q)模型 上篇文章我们探讨了ARCH模型对时序数据的波动性进行建模和预测，本篇文章介绍GARCH模型。 首先我们介绍GARCH模型的基本概念：Generalized Autoregressive Conditionally Heteroskedastic Models - GARCH(p,q)简单来说，GARCH模型就是A
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2023-10-07 13:25:14
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Simulink生成FMU第一步：首先搭建一个模型（MATLAB的工作路径应于此模型路径一致，根据所需建立接口数量，路径不可包含中文或者数值开头路径）第二步：对模型进行设置（固定步长，求解器4）固定步长一定要设置，否则导入的fmu运行会报错：0.001第三步：导出FMU协同仿真文件（默认保存位置是MATLAB当前工作路径，路径不可包含中文或者数值开头路径）Simulink导入fmu模型文件第一步：
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2023-07-21 22:14:18
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