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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固定基本流程：
确定问题（了解问题）-->分解（数据分析总的来说就是分解问题和数据，使其成为更小的组成部分）-->评估（对在前两步了解到的情况做出各种结论）-->决策（把这些结论重新组合在一起，作出一个决策）
数据分析总的来说就是认清问题，继而解决问题，分析师需要帮助客户思考自己的问题。
1.确定问题
客户是分析结果
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2024-09-29 21:48:22
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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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在专栏之前的文章里对EMD进行了一系列的介绍。在实际中也见到不少同学将该方法应用于各个领域，除了博主研究的故障诊断方向，还有用作去噪、图像处理以及金融分析的。同时也不断有同学想了解诸如EEMD、VMD等类似于EMD分解方法的信号分解方法。所以从今天开始，准备梳理一下各种“类EMD”方法，帮助准备研究这个方向的同学们理一理头绪。关于为何要进行信号分离研究，有一篇讲的很好的文章[1]，不
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2024-08-23 17:37:44
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来帮忙填坑了。今天接着之前讲过的EEMD和CEEMD，来介绍一下“类EMD”分解方法的第三篇。1. CEEMDAN（自适应噪声完备集合经验模态分解）的概念CEEMDAN[1]（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）的中文名称是自适应噪声完备集合经验模态分解，要注意这个方法并不是在CEEMD方法上改进而来
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2024-05-07 14:54:38
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# 使用 Python 进行 QR 分解
QR 分解是线性代数中的一个重要工具，广泛应用于数值计算、统计分析以及机器学习等领域。QR 分解将一个矩阵分解为一个正交矩阵和一个上三角矩阵。这篇文章将介绍如何使用 Python 进行 QR 分解，并提供代码示例以帮助理解。
## 什么是 QR 分解？
QR 分解是将一个矩阵 \( A \) 分解为两个矩阵的乘积：
\[ A = Q \times R
文章目录1. 写在前面2. 面试技巧（自我介绍）3. Django基础知识4. Python基础知识5. Python设计模式6. 系统编程7. 数据结构 1. 写在前面 这并不是作者第一次写面试相关的文章，正式步入金三银四这个季节，也是程序员求职的黄金期！可以看到各种岗位的需求也在逐渐增多。作者在以往的文章中也有写过面试相关的文章，如下所示：本期继续总结一下Python领域的基础知识题库与面
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
一基本知识 A是一个m*n的矩阵，那么A的SVD分解为\(A_{mn} = U_{mm}\Sigma _{mn}V^T_{nn}\),其中\(U^TU = I\),\(V^TV = I\),UV的列向量是矩阵\(A^TA\)的特征向量，V的列向量是矩阵\(AA^T\)的特征向量，\(\Sigma\)只在对角线上有非零元素，称为A的奇异值（Singular value）,并按照降序排列，并且值为\
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
小波变换小波分析小波变换分成两个大类：离散小波变换（DWT） 和连续小波转换（CWT）。两者的主要区别在于，连续变换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。所有小波变换可以视为时域频域表示的形式，所以和调和分析相关。应用1.影像分割 影像分割可以定义为，将影像分成若干个区域，而这些像素组成区域必须为各个类似的像素所连结而成． 临界值法： 主要是靠设定临界值，来去区分
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2024-04-17 14:54:17
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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
郑重声明：本文档只是方便自己学习记录1.EMD 工具包安装下载地址：://github./laszukdawid/PyEMD2.解压工具包，将文件复制到自己的python（Anaconda）的Lib的site-packages3.cmd切换到包的目录4.输入python setup.py install安装5.EMD分解实验# 导入工具库
import numpy as np
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2023-07-03 18:09:29
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至此，完成了矩阵 (A) 的特征分解，其中 (V) 是由 (A) 的特征向量组成的正交矩阵，而 Λ 是对角矩阵，对角线上的
原创
2024-06-25 10:52:33
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当天要学习知识点：1、基本数据类型2、字符编码3、文件处理 1、基本数据类型数字型、字符串、列表、元组、集合数字型#整型
age=10 #age=int(10)
print(type(age))
#浮点型
salary=3000.3 #salary=float(3000.3)
print(type(salary))
#复数
x=1-2j
print(x.real)
print(x.ima
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2024-10-11 17:35:19
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% EMD 计算经验模式分解
%
%
% 语法
%
%
% IMF = EMD(X)
% IMF = EMD(X,...,'Option_name',Option_value,...)
% IMF = EMD(X,OPTS)
% [IMF,ORT,NB_ITERATIONS] = EMD(...)
%
%
% 描述
%
%
% IMF = EMD(X) X是一个实矢量，计算方法参考[1]，计算结果
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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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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