实时计算是什么？请看下面的图：我们以热卖产品的统计为例，看下传统的计算手段：1将用户行为、log等信息清洗后保存在数据库中.2将订单信息保存在数据库中.3利用触发器或者协程等方式建立本地索引，或者远程的独立索引.4join订单信息、订单明细、用户信息、商品信息等等表，聚合统计20分钟内热卖产品，并返回top-10.5web或app展示.这是一个假想的场景，但假设你具有处理类似场景的经验，应该会体会
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2023-09-11 15:13:43
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一、前言与插值问题不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好（最小损失函数）插值和拟合的区别：插值算法中，得到的多项式要经过所有的样本点。但是如果样本点过多，得到的多项式会次数很高，从而导致龙格现象。尽管可以采用分段的方法避免这种现象，大使更多的时候更倾向于得到一个确定的曲线，尽管这条曲线不能经
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2023-08-27 10:05:28
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# Java拟合算法：科普及代码示例
拟合算法是一种数学方法，通过对一组数据进行分析和处理，找到最能描述这组数据的函数或曲线。在实际问题中，拟合算法可以用来预测未知数据点、拟合趋势线等。Java作为一种强大的编程语言，也提供了丰富的拟合算法库，使得开发者可以轻松地实现数据拟合的功能。
## 拟合算法的原理
拟合算法的原理是通过最小二乘法等数学方法，寻找到最能拟合数据的函数模型。常见的拟合模型
原创
2024-07-13 03:46:59
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在机器学习中，我们时常需要对给定的一系列点进行拟合，其中常见的拟合方式有线性拟合、套索拟合、多项式拟合等。通过拟合来进行回归，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量和自变量之间的关系。不管是建模，还是分析数据，回归分析都是重要的工具。线性拟合是最简单的拟合，但是效果往往不佳，并且无法解决多分类的问题。import csv
import pandas as pd
import numpy
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2023-10-22 08:06:55
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目录一.拟合算法二. 线性拟合 步骤： 三.评价拟合好坏四.拟合、回归与插值一.拟合算法 拟合并不要求曲线一定经过给定的点，拟合要求目标函数，该曲线在某种准则下与所
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2023-10-19 11:39:25
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## 实时公交算法的实现流程
### 1. 数据收集
首先，我们需要收集实时公交数据，以便进行算法的实现和优化。可以使用公交车辆上的GPS设备或者交通管理部门提供的数据接口。
### 2. 数据预处理
在进行实时公交算法之前，我们需要对收集到的数据进行预处理，以提高算法的效率和准确性。预处理包括以下几个步骤：
- 数据清洗：去除错误或冗余数据。
- 数据转换：将数据格式转换为算法所需的格
原创
2023-12-18 11:44:08
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## Java未来趋势拟合算法实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Java未来趋势拟合算法。本文将分为以下几个步骤来介绍整个实现流程：
### 步骤一：问题定义
在开始实现之前，我们首先需要明确问题的定义和目标。Java未来趋势拟合算法的目标是根据给定的历史数据，预测未来的趋势。为了实现这一目标，我们将使用多项式拟合算法。
### 步骤二：数据准备
在实现算法之前，我们
原创
2024-01-03 11:48:50
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文章目录一、曲线拟合函数（一）概述（二）多项式拟合 polyfit（三）加权最小方差(WLS)拟合 自行编写polyfits（四）非线性曲线拟合 lsqcurvefit二、参数估计函数（一）常见分布的参数分布（二）点估计——最大似然估计 mle（三）点估计——矩估计法 moment（四）区间估计 mle 一、曲线拟合函数（一）概述曲线拟合的主要功能是寻求平滑的曲线来最好的表现带有噪声的测量数据，
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2024-01-17 09:56:01
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基本概念拟合：拟合问题的目标是寻求一个函数，使得该曲线在某一准则下与所有的数据点最为接近，即曲线拟合的最好。拟合的目的是把握事物的发展方向，对事物的发展起到预测作用。拟合和插值的区别：拟合不需要曲线经过所有给定的点，拟合的结果是得到一条确定的曲线，而插值算法得到的多项式需要经过所有的样本点，但如果样本点太多，那么多项式的次数过高，会造成龙格现象。龙格现象：在计算方法中，有利用多项式对某一函数的近似
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2023-09-24 19:39:11
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一.拟合与插值算法的比较前者追求’简‘，牺牲了一点准确性，不过也保证了误差足够小。后者追求准确性（数据量大时，有龙格现象，n很大时计算量特别大）但是精度高。不同于插值算法，不要求函数过all已知点，与原数据点接近即可。eg 对于线性拟合，当n阶数越大，RRE误差平方和越小，拟合优度R²越大，代价是计算量大了，且相对于1阶的拟合，R²提高不大，所以综合考虑下，大多选择线性拟合。二.基础知识1.拟合算
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2023-08-07 14:52:00
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常见的线性模型： 求解方式有两种，一种是计算均方误差（MSE），使得均方误差最小。 图1 找到梯度为零的点即可。而之前一直比较模糊的最大似然法也比较清楚了。一般线性模型，我们假定误差项是符合高斯分布的，高斯分布的概率密度函数为： 这里x即为原始值， 为估计值，原始描述的是原始点在均值周围的分布，现在改成估计值围绕
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2024-04-10 21:52:22
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1 三次B样条曲线方程B样条曲线分为近似拟合和插值拟合，所谓近似拟合就是不过特征点，而插值拟合就是通过特征点，但是插值拟合需要经过反算得到控制点再拟合出过特征点的B样条曲线方程。这里会一次介绍两种拟合算法。首先介绍B样条的曲线方程。B样条曲线的总方程为： (1) 其中是控制曲线的特征点，则是K阶B样条基函数。1.1 三次B样条曲线方程中基函数为： (2) 其中表示阶乘，化成看的明白的式子就是： （
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2024-01-04 21:49:12
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# 前年学习记录的笔记，分享一下～Linear Models for Regression目录一、使用线性回归模型前数据处理及注意二、线性回归，针对线性数据，通过最小二乘法让损失函数（cost function）最小，求得方程系数，得到方程。三、多元线性回归求解cost function：正规方程法和梯度下降法四、标准线性回归的延伸：岭回归和Lasso回归五、梯度下降法的优化。六、线性回归中可能遇
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2024-04-26 17:52:06
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3.3 实时调度由于在实时系统中都存在着若干个实施进程或任务，它们用来反应或控制某个（些）外部事件，往往带有某种程度的紧迫性，因而对实时系统中的调度提出了某些特殊要求，前面所介绍的多种调度算法，并不能很好的满足实时系统对调度的要求，为此，需要引入一种新的调度，即实时调度。实时系统中包含两种任务：硬实时任务 指必须满足最后期限的限制，否则会给系统带来不可接受的破坏或者致命错误。软实时任务 也有一个与
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2023-11-20 00:41:11
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x=[1200 1500 1750 2000 2250 2500 2750 3000 3500 4000];y=[135 142 156 165 170 220 225 275 300 450];p=polyfit(x,y,2);xx=[1200 1500 1750 2000 2250 2500 2750 3000 3500 4000];yy=polyval(p,xx);plot(x,y...
原创
2022-03-02 09:42:30
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x=[1200 1500 1750 2000 2250 2500 2750 3000 3500 4000];y=[135 142 156 165 170 220 225 275 300 450];p=polyfit(x,y,2);xx=[1200 1500 1750 2000 2250 2500 2750 3000 3500 4000];yy=polyval(p,xx);plot(x,y...
原创
2021-06-10 18:12:57
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python据说功能强大，触角伸到各个领域，网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强，具备各种第三方包，除了性能软肋外，其他无可指摘，甚至可以同matlab等专业工具一较高下。从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下，确实Python相当贴合自然语言，终于编程语言也能说人话了，代码整体简洁、优雅。。代码功能：给出一个隐藏函数 例如 z=x^2+y^2,生成200个数据，利用这20
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2024-01-20 22:03:22
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在计算机视觉的应用中。常常会用到提取一条直线的精确位置这种工作。这时就要用到直线的拟合算法了。 这里，我也贴一个利用最小二乘法计算最佳拟合直线的代码。 这个代码是我曾经学习《机器视觉算法与应用（双语版）》[德] 斯蒂格（Steger C） 著；杨少荣 等 译 的书时写的。全部的公式推导都在书中 3.
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2017-07-02 09:28:00
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1、插值与拟合插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但是如果样本点太多，那么这个多项式次数过高，会造成龙格现象。尽管我们可以选择分段的方法避免这种现象，但是更多时候我们倾向于得到一个确定的曲线，尽管这条曲线不能经过每一个样本点，但是只要保证误差足够小即可。 拟合算法：与插值算法不同，在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点，拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使得该曲线在某种准则下与所
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2023-12-26 17:17:56
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高斯过程介绍高斯过程是一种观测值出现在一个连续域的统计随机过程，简单而言，它是一系列服从正态分布的随机变量的联合分布，且该联合分布服从于多元高斯分布。核函数是高斯过程的核心概念，决定了一个高斯过程的基本性质。核函数在高斯过程中起生成一个协方差矩阵来衡量任意两个点之间的距离，并且可以捕捉不同输入点之间的关系，将这种关系反映到后续的样本位置上，用于预测后续未知点的值。常用的核函数包括高斯核函数(径向基
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2023-12-14 10:41:17
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