ETL的过程就是数据流动的过程，从不同异构数据源流向统一的目标数据。其间，数据的抽取、清洗、转换和装载形成串行或并行的过程。ETL的核心还是在于T这个过程，也就是转换，而抽取和装载一般可以作为转换的输入和输出，或者，它们作为一个单独的部件，其复杂度没有转换部件高。和OLTP系统中不同，那里充满这单条记录的insert、update和se
自 PHP 5.4.0 起，PHP 实现了一种代码复用的方法，称为 trait。1、类中的一般的特性Trait都可以实现。但是要混入类中，而不是代替类2、Trait是为了减少单继承语言的限制，例如需要同时继承两个抽象类，这是PHP语言不支持的功能，Trait就是为了解决这个问题 在继承类链中隔离了子类继承父类的某些特性，相当于要用父类特性的时候，如果有Trai
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2024-04-12 22:17:42
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TypeScript总结ts简介ts基础ts简介什么是ts：ts是js的超集特点：提供类型系统和es6的支持优点：
增加代码的可读性和可维护性
类型系统是最好的文档在编译阶段就发现错误，比运行时发现错误好增加了编辑器和ide的功能，代码不全、接口提示、跳转到定义、重构包容性
.js文件可重命名为.ts文件不显式的定义类型，也能自动作出类型推论可定义一切类型即使typesc
基础extends 关键词extends有三种用途：继承、泛型约束、分配（条件类型）1. 继承/扩展一方面和 js 作用一致，用在 class 上。另一方面，也可以继承类型interface Person { name: string }
interface Child extends Person { age: number }
// interface Child = { name:
难点 技术复杂、资料混乱、没有现成第三方库特征衍生方法单变量特征衍生——一个变量放进去衍生多个特征 双变量特征衍生——二组合生多 关键特征衍生——文本/时序 多变量特征衍生——三个及以上特征进行组合单变量特征衍生数据冲编码特征衍生原特征与衍生特征都可以带入特征工程连续变量： 标准化 离散化离散变量： 自然数编码/字典编码（非数值变数值） duress编码/哑变量变换高阶多项式特征衍生求二次方、三次
一、为什么要用ts?1）ts是js的加强版，它给js增加了可选的静态类型和面向对象编程，它的功能比js只多不少。
2）ts是面向对象的语言，它包含类和接口的概念；
3）ts在开发时就能给出编译错误，而js需要运行时才能发现；
4）ts作为强类型语言，明确数据类型，代码可读性比较强；
5）ts中有很多很方便的特性比如可选链。二、typescript分类1、基础类型：number,string,arr
首先先说说特征选择。特征选择包含三大类：过滤式、包裹式、嵌入式。 过滤式（filter）它是先设计一个过滤方法进行特征选择，再去训练学习器。而这个过滤方式是设计一个“相关统计量”，去对特征进行计算，最后设定一个阈值去进行选择。 相关统计量计算：对于每个样本xi，他都会做以下事情。找出同类中，最邻近的样本x1；在异类中，找出最邻近的x2。如果xi与x1更近，说明特征是对同类异类有
tsfresh包用于提取时序特征并通过假设检验对特征进行筛选。 本文能够得到路况的热力图，所有路况的时序特征，利用样本筛选出来的特征和所有路况对应的筛选出来特征。利用tsfresh对时序进行分析有两种思路：1.提供学习样本，进行特征值筛选2.理解tsfresh提供的特征值类型，直接调用本文通过思路1对路况数据进行处理，利用tsfresh进行特征提取和筛选import pandas as
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2024-05-20 23:09:08
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文章目录背景题目特征筛选Filter过滤法方差过滤相关性过滤卡方过滤F检验互信息灰色关联度分析（GRA）Wrapper包装法Embedded嵌入法使用SelectFromModel 选取特征（Feature selection using SelectFromModel）基于树模型特征筛选题目应用回归模型的评价指标RMSE（均方根误差）MAE（平均绝对误差）R2（决定系数）EV(解释方差) 背景
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2024-07-31 18:32:10
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Trait是自 PHP 5.4.0 起添加的一个新特性，是 PHP 多重继承的一种解决方案。例如，需要同时继承两个 Abstract Class， 这将会是件很麻烦的事情，Trait 就是为了解决这个问题。下面是一个例子，类Demo同时继承了Test1、Test2：<?php
trait Test1{
public function add($a, $b){
echo
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2023-10-18 20:35:47
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php trait特性简介自 PHP 5.4.0 起，PHP 实现了一种代码复用的方法，称为 trait。Trait 是为类似 PHP 的单继承语言而准备的一种代码复用机制。Trait 为了减少单继承语言的限制，使开发人员能够自由地在不同层次结构内独立的类中复用 method。Trait 和 Class 组合的语义定义了一种减少复杂性的方式，避免传统多继承和 Mixin 类相关典型问题。 Trai
目录一. SIFT简介1.1 SIFT提出的目的与意义1.2 SIFT算法可以解决的问题二. SIFT算法实现细节2.1 算法实现步骤2.2 相关概念三. VLfeat环境配置四. 代码实现及其数据实验4.1 兴趣点检测4.2 描述子匹配4.3 给定一张图片输出最多三张图片4.4 用局部描述子进行匹配4.5 可视化连接的图像4.6 基于RANSAC图像映射与全景拼接五. 总结SIFT算法 一.
在进行 NLP 模型训练前，请先选择一个好的特征提取器。在上一篇文章中我们介绍了自然语言处理的基础问题——文本预处理的常用步骤。本文将进阶讲述特征提取方面的相关算法。如果用一句话总结目前 NLP 在特征提取方面的发展趋势，那就是「RNN 明日黄花，正如夕阳产业，慢慢淡出舞台；CNN 老骥伏枥，志在千里，如果继续优化，还可能会大放异彩；Transformer 可谓如日中天，在特征提取方面起着中流砥柱
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2024-09-19 08:46:11
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慢特征分析（slow feature analysis,SFA）是 wiskott 在2002年的一篇论文里提出来的无监督学习方法,它可以从时间序列中提取变化缓慢的特征，被认为是学习时间序列最显著特征的一种方法。这里只讲述SFA应用于线性问题时的模型和解法，其对于非线性问题的应用，是基于线性模型并结合核函数来进行优化的。 目录一.慢特征分析模型的数学描述二.慢特征模型的求解三、更多资源下载 一.慢
机器学习系列：(三)特征提取与处理
特征提取与处理 上一章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直接。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章，我们介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基础，影响到本书的所有章节。分类变量特征提取 许多机器学习问题都有分类的、标记的变量，不是连续的。例如，一个应用是用分类特
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2024-08-23 20:39:49
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tsfresh是开源的提取时序数据特征的python包，能够提取出超过64种特征，堪称提取时序特征的瑞士军刀。最近有需
原创
2022-07-19 10:28:23
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介绍匹配不同图片的特征是计算机视觉常见的问题. 当所有要匹配的图片很相似的时候(大小，方位)，简单的角点检测算子就可以匹配，但是，当你的图片大小，方位不同的时候，你就要用到尺度不变特征变换(scale invariant feature transform).为什么是SIFT?SIFT算子不仅仅具有尺度不变特性，你可以改变以下的内容，还可以得到很好的结果：scale尺度rotation旋转Illu
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2024-04-25 14:26:11
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目录1. 特征提取和匹配1.1 背景知识1.2 特征匹配基本流程1.3 局部特征描述子2. Harris角点检测 2.1 角点（corner points）2.2 HARRIS角点检测基本思想2.3 HARRIS检测：数学表达2.4 角点响应函数2.5 编程实现2.5.1 角点检测代码实现 2.5.2 角点检测数据测试3. S
本文为课程《金融风险管理》第4章学习笔记，用于知识点总结和复习，对应教材《Quantitative Risk Management（2015）》，标号为原版书公式以便查阅。往期回顾：博文内容【模型】【课程笔记】01+02+03 金融风险管理导论VaR、ES、风险测度性质等【模型】【课程笔记】04 金融时间序列ARMA、GARCH 等 目录一、框架二、重要公式及推导第四章 金融时间序列4.1 Fun
摘要时间序列预测中的分布偏移（TSF）指的是序列分布随时间发生变化，这很大程度上阻碍了TSF模型的性能。现有针对时间序列中分布偏移的研究主要限于分布的量化，更重要的是忽略了回视窗口和预测窗口（horizon windows）之间的潜在偏移。为了解决上述问题，我们系统地将TSF中的分布偏移总结为两类。将回视窗口视为输入空间，将预测窗口视为输出空间，存在（1）内部空间偏移，即输入空间内的分布随时间保持
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2024-05-07 12:52:05
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