Scientific Toolworks Understand(代码分析软件)是一款支持多平台代码分析软件，使用这款Scientific Toolworks Understand(代码分析软件)可以让您根据不同的编译环境对代码进行整体编译。软件特色1.支持多语言：Ada, C, C++, C#, Java, FORTRAN, Delphi, Jovial, and PL/M ，混合语言的proje
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2023-12-26 22:38:19
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一.什么是STL?STL全称是Standard Template Library，它属于泛型编程的范畴（泛型编程的代表性作品），泛型编程旨在编写独立于数据类型的代码，也就是说代码中的数据类型只有在编译的时候才会确定，否则为一个占位符。C++的STL中包含了各种常用的数据结构类模板以及操作这些数据结构的泛型算法。二.STL的六大组件2.1 概述STL包含六大组件：容器（Containers）、分配器
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2023-11-14 20:12:32
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1： 什么是ARIMA模型介绍ARIMA之前，我们首先介绍一下时间序列回归建模和一般回归建模的区别。想象一下我们预测某个人是否会还对应的贷款，即使我们拥有每个用户之前的贷款时间，但是这个时间仅仅表示用户申请贷款的时间，不同用户是否会还贷款和他们申请的时间关系不会很大(经济大萧条除外)，显然此类问题即使一个回归问题。在想象一下我们预测某种车型在某省接来四个月的销量，根据我们的常识判断，前几个月的销量
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2024-09-25 19:09:34
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描述过去、
分析规律和
预测未来，本讲将主要介绍时间序列分析中常用的三种模型：
季节分解、
指数平滑方法和
ARIMA模型一、时间序列的基本概念 时期序列可加，时点序列不可加 时期序列中的观测值反映现象在一段时期内发展过程的总量，不同时期的观测值可以相加，相加结果表明现象在更长一段时间内的活动总量； 而时点序列中的观测值反映现象在某一瞬间上所达到的
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2023-11-23 22:16:56
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一个时间序列可以分解为多个模型的组合1.1 时间序列的组成1.1.1 时间序列组成模式三种时间序列模式（不计剩余残差部分） 1. 趋势Tend ：比如线性趋势，先增加后降低的整体趋势 2. 季节性Seasonal ：以时间为固定周期，呈现循环的特性 3. 周期性Cyclic：在以不固定周期不断震荡，通常周期性至少持续2年 下图就是讲时间序列分解之后的
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2024-05-10 11:09:20
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概述静力学是经典力学的重要基础，在以后的力学学习中经常使用静力学主要是力的平衡分析（二维）、力的分解与力的合成，主要用到三角函数和矢量牛顿第一定律静力学的范畴：牛顿第一定律（即平衡）平衡的定义物体处于静止状态或匀速直线运动状态$F_{合}=0$或者$\begin{cases} F_x=0 \\ F_y=0 \end{cases}$力的合成与分解共点力：作用线的延长线交于一点的力如图，$N , G
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2023-09-16 09:15:18
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经验模式分解(empirical mode decomposition, EMD)方法是Huang提出的,它是一种新的时频分析方法,而且是一种自适应的时频局部化分析方法:①IMF与采样频率相关;②它基于数据本身变化。这点是EMD优于傅立叶变换方法的地方,它摆脱了傅里叶变换的局限性。但EMD比较重要的缺点就是模态混
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2023-12-31 20:45:38
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通过GLM将模型矩阵分解成缩放矩阵，旋转矩阵以及平移矩阵。
原创
2022-05-01 22:03:54
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第一次实验利用5组数据，根据LS算法得出 θ 和P，此第6组开始递推。[u]=[xlsread('2019作业二时变系统.xlsx','B2:B401')];
[y]=[xlsread('2019作业二时变系统.xlsx','C2:C401')];
[ym]=[xlsread('2019作业二时变系统.xlsx','C2:C21')]; %计算初值所用的输出值ym
[um]=[xlsread(
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2024-10-15 09:13:05
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题目：将一个正整数分解质因数。例如：输入90,打印出90=2*3*3*5。 为了熟悉加强基础练习，搞搞经典小demo..话不多说，直接贴代码，看注释。package www.test;import java.util.Scanner;public class Resovle {
public static void main(String[] args) {
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2023-07-03 12:06:31
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在今天的博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行小波分解的实现。小波分解广泛用于信号处理和数据分析，能够有效地处理非平稳信号。在这一过程中，我们将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等多个方面。
## 版本对比
随着小波分解库的演进，文档不断更新，特性也逐渐增强。我们来看几个主要版本的特性差异。
```
时间轴：
- 2020年：首次发布，提供基础的小
背景说起应用分层，大部分人都会认为这个不是很简单嘛 就controller，service,mapper三层。看起来简单，很多人其实并没有把他们职责划分开，在很多代码中,controller做的逻辑比service还多,service往往当成透传了，这其实是很多人开发代码都没有注意到的地方，反正功能也能用，至于放哪无所谓呗。这样往往造成后面代码无法复用，层级关系混乱，对后续代码的维护非常麻烦。的确
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2023-09-26 17:54:02
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方差
变异量（数）（Variance），应用数学里的专有名词。在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差，恰巧也是它的二阶累积量。方差的算术平方根称为该随机变量的标准差。
标准差才是变量离其期望值的距离，方差应该是距离的平方
以下的所有定义，都有平均值EX,其实在实际中很多
在数据分析与时间序列预测的快速发展中，STL（Seasonal-Trend decomposition using LOESS）分解模型逐渐成为了强有力的工具。本文将带你探索如何在Python中实现STL分解模型，涵盖其背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测与性能优化等多个方面。
```markdown
# STL分解模型Python实践
```
### 协议背景
在数据分析中，了解数
利用 EMD 将信号分解为一系列 固有模态函数IMF，根据 振动信号过零点特性 对属于趋势项的 IMF 分量进行判别，并对判别为趋势项的 IMF 分量进一步利用 最小二乘法 进行趋势项拟合，将拟合结果求和作为最终趋势项。数值模拟试验和实测数据处理结果表明：这一方法无需假设趋势项类型，且可不受 EMD 过程中模态混叠和端点效应的影响，使趋势项提取更为准确。 文章目录1 趋势项1-1 什么是趋势项？1
本文是对论文Tensor Decompositions and Applications进行了翻译、整理、筛选和适当的补充，如何希望深入理解可以阅读原文。一、CP分解1.1 定义CP分解就是将一个张量分解成多个单秩张量的和。例如，给定一个三阶张量，则CP分解可以写为 其中，是指向量外积，是正整数且,,。下图展示了三阶张量的CP分解 将上面的CP分解展开，也可以写作 此外，对于三阶张量来说，可以从通
学习笔记记录 文章目录学习笔记记录一、EEMD？二、EEMD的编程实现1.EMD和EEMD的对比2.工具解释总结 EEMD、VMD等类似于EMD分解方法的信号分解方法。“类EMD”方法. 我们总是希望把一个信号写成一系列的子信号的组合，然后加上一个性质不同的信号，所谓的残差信号或者剩余信号。一、EEMD？ 为什么要提出EEMD? 解决EMD方法中的模态混叠现象。说到模态混叠，顾名思义就
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2024-05-10 13:55:36
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所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差residualsstatsmodels使用的X-11分解过程，它主要将时序数据分离成长期趋势、季节趋势和随机成分。 与其它统计软件一样，statsmodels也支持两类分解模型，加法模型和乘法模型，model的参数设置为"additive"（加法模型）和"multiplicative"（乘法
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2023-09-28 01:01:54
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目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码实现?1 概述Cholesky分解是一种将对称正定矩阵分解为一个下三角矩阵和其转置的乘积的方法。这个分解可以被用来解决线性方程组、计算矩阵的逆、以及进行随机数生成等问题。对于一个对称正定矩阵A，Cholesky分解将其表示为A = LL^T，其中L为下三角矩阵，L^T为L的转置。Cholesky分解的计算过程如下：1. 对于矩阵A的第
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2024-08-07 13:07:30
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# Java实现分解质因数的代码
质因数分解是一种将一个整数分解成其质因数（只能被1和自身整除的自然数的因子）的过程。这一过程在数论和密码学中扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用Java编写分解质因数的代码，并提供相关示例，帮助初学者理解这一概念。
## 质因数的基本概念
质因数是指一个数的因子中，只有两个正因子（1与自身）的数。比如，6的质因数是2和3，因为6可以表示为2 × 3。而12的
