赋值赋值的基本含义是修改一个变量或一个table中字段的值，这个和其它语言没有多少区别，但是对于Lua，有一个特性，它允许“多重赋值”，也就是一下子将多个值赋予多个变量，例如以下代码： local x1, x2 = 2, 4
print(x1) -->2
print(x2) -->
转载
2024-03-26 21:31:38
70阅读
预备知识(1)灰色系统白色系统是指系统内部特征是完全已知的；黑色系统是指系统内部信息完全未知的；而灰色系统是介于白色系统和黑色系统之间的一种系统，灰色系统其内部一部分信息已知，另一部分信息未知或不确定。(2)灰色预测灰色预测，是指对系统行为特征值的发展变化进行的预测，对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行的预测，也就是对在一定范围内变化的、与时间序列有关的灰过程进行预测。尽管灰过程中所显示的现
转载
2024-08-11 20:26:28
53阅读
## 实现Android灰色代码的流程
以下是实现Android灰色代码的详细步骤。你可以按照这个流程一步步操作，以实现灰色代码的效果。
```mermaid
flowchart TD
A[创建一个新的Android项目] --> B[在布局文件中定义一个TextView]
B --> C[在MainActivity.java中获取TextView的引用]
C -->
原创
2023-10-10 04:32:10
210阅读
# 如何实现“Python灰色代码”
在现代软件开发中，很多开发者热衷于使用灰色代码（也称为“灰度代码”）来逐步推向生产环境的一部分功能。什么是灰色代码呢？它指的是部分功能在生产环境中被激活，而其他部分仍然处于未上线状态的代码。这种方式常用于A/B测试和逐步发布新功能。本文将详细介绍如何在Python中实现灰色代码，并通过表格和示例代码进行说明。
## 整体流程
实现灰色代码的流程可以分为以
目录灰色预测一阶灰色方程GM(1,1)建模步骤应用及其求解步骤求级比一次累加序列求参数矩阵
u
u
转载
2023-08-20 23:36:09
448阅读
关键词：灰色预测 python 实现 灰色预测 GM(1,1)模型 灰色系统 预测 灰色预测公式推导一、前言本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装二、原理简述1.灰色预测概述灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类：(1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量(如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等)构造灰色预测模型，预测未来某一时
转载
2024-08-13 12:51:37
23阅读
GM（1，1）灰色预测模型-案例长江水质综合评价赛题第三题-matlab完整代码附送（1）对长江近两年多的水质情况做出定量的综合评价，并分析各地区水质的污染状况。 （2）研究、分析长江干流近一年多主要污染物高锰酸盐指数和氨氮的污染源主要在哪些地区? （3）假如不采取更有效的治理措施，依照过去10年的主要统计数据，对长江未来水质污染的发展趋势做出预测分析，比如研究未来10年的情况。 （4）根据你的预
转载
2024-08-03 10:04:45
58阅读
function [y] = relevancy( refer,compare,p,rank)
%refer参考数列(行向量)，compare比较数列
%p为分辨系数，默认为0.5
%rank为列向量，反映参考数列与比较数列同增同减时是相关还是不相关
%rank为1表示同增同减时是相关（默认），rank为0表示同增同减时是不相关
%y返回一个反映关联度的列向量
[a,b]=size(compare
转载
2024-06-20 14:52:57
50阅读
公式推导连接本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装二、原理简述1.灰色预测概述灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类：(1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的时间。(2) 畸变预测（灾变预测）。通过模型预测异常值出现的时刻，
文章目录一、代码二、数据集（data.csv）三、运行结果 一、代码# _*_ coding: utf-8 _*_
"""
Time: 2022/9/4 21:15
Author: Yan Fanyu
Version: V 0.1
File: main.py
Describe: Github link: https://github.com/YanFanYu2001
"""
转载
2023-07-07 00:24:53
430阅读
之前在比赛的时候需要用Python实现灰色关联分析,从网上搜了下只有实现两个列之间的,于是我把它改写成了直接像Pandas中的计算工具直接计算person系数那样的形式,可以对整个矩阵进行运算,并给出了可视化效果,效果请见实现作者提醒：部分读者反应在某些情况下与MATLAB自带灰色关联分析结果有较大差距，目前作者尚未对此问题进行检验，请谨慎使用灰色关联分析法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对
转载
2023-08-24 14:55:07
205阅读
CSS代码 html { filter: grayscale(100%); -webkit-filter: grayscale(100%); -moz-filter: grayscale(100%); -ms-filter: grayscale(100%); -o-filter: grayscale ...
转载
2021-05-29 00:54:00
114阅读
2评论
## Java SVN 代码灰色
在软件开发中，版本控制是非常重要的环节，它可以帮助开发者管理代码、追踪更改、协作开发等。而SVN（Subversion）作为一种集中式的版本控制系统，在许多项目中被广泛使用。今天我们将介绍如何在Java中使用SVN，并将代码标记为灰色。
### SVN介绍
SVN是一种集中式的开源版本控制系统，它提供了对文件和目录的版本控制，允许多人协同开发。SVN将文件和
原创
2024-05-23 07:08:31
28阅读
在我的日常开发工作中，遇到了一个引人困惑的问题，那就是“java代码为灰色”。这通常意味着代码无法被正确编译或运行。为此，我决定记录下这个问题的解决过程，以便以后参考。以下是我整理的解决方案，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
## 环境配置
为了确保代码能在正确的环境中运行，我首先需要配置开发环境。这包括安装 Java 开发工具包（JDK）和构建工具（如 Mav
import sys
sys.path.append('../../code') # 设置路径
import numpy as np
import pandas as pd
# from GM11 import GM11 # 引入自编的灰色预测函数
def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(
转载
2023-05-18 14:06:16
573阅读
文章目录前言一、灰色模型的建模步骤及原理1.灰色模型的基本概念2.灰色模型的建模步骤二、模型建立1.确定原始数据2.累加数列和邻均值等权数列3.建立关于t 的白化形式一阶一元微分方程 GM(1,1)三、模型求解1.利用矩阵求解参数(最小二乘法)2.对一阶微分方程中进行求解四、模型检验五、数据检验方法1.光滑比检验2.级比检验总结代码实现 前言灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法，有
转载
2023-10-13 06:27:33
119阅读
灰色关联分析用于系统分析实例1
介绍：灰色关联分析是一种根据自变量图形与因变量图形的相似度进行判断相关性的一种方法
% 导入数据 一个6*4的矩阵
• load gdp.mat
%我们也可以自己在工作区新建变量X，把Excel的数据粘贴过来
% 注意Matlab的当前文件夹一定要切换到有数据文件的这个文件夹内 Mean = mean(gdp); % 求出每一列的均值以供后续的数据预处理（
转载
2023-12-17 11:41:19
112阅读
一、前言 分数阶灰色模型是在传统灰色模型的基础上引入分数阶累加，从而优化传统的灰色模型建模机制，得到更好的预测结果。 本文会首先介绍分数阶灰色模型的建模思想，再从公式到模型，一步步建立完善的FGM（1,1）模型的python代码。全手
转载
2024-04-25 13:29:40
201阅读
# 灰色预测及其在 Java 中的实现
在现代社会，数据的积累和分析变得越来越重要，灰色预测方法因其简单易用和精确度高而受到广泛关注。本文将介绍什么是灰色预测，如何在 Java 中实现这种技术，并提供实际的代码示例。
## 什么是灰色预测？
灰色预测（Grey Prediction），最早由中国学者邓小平提出，主要用于处理不完全信息与不确定性问题。它的核心思想是利用已有的数据，通过建立模型进
原创
2024-09-11 07:28:06
31阅读
# 实现灰色关联分析的Python代码教程
灰色关联分析是一种用于分析系统中各因素之间关联度的方法。在许多领域，包括经济学、管理学等，它都被广泛运用。本文将指导你如何用Python实现灰色关联分析，下面是整个流程的概述。
## 流程概述
以下是实现灰色关联分析的步骤详解：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
