最早看到POD(plain old data)类型，是在imperfect c++里。我觉得这是一本把我带到c++世界里的一本很重要的书。书里是这样解释POD的：1、 所有标量类型(基本类型和指针类型)、POD结构类型、POD联合类型、以及这几种类型的数组、const/volatile修饰的版 &nb
PCA（主成分分析）本质上就是POD，只是我最近翻的热工学论文大部分都用的POD这个名字，而数据分析（或机器学习）方面似乎用PCA这个名字多一些，所以还是以这个名字做了。 本来大部分内容早就完成了，但是一直苦于对降维后的数据处理问题不甚了解，所以翻了很久的资料。因为降维后的数据与元数据并没有直接的数值上的联系，并且也没有明确的物理意义，因此这里的
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2023-10-18 18:27:57
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# 本征正交分解（POD）在Python中的实现指南
在科学计算、流体力学等领域中，主成分或本征正交分解（POD）是一种用于数据降维的强大工具。通过将高维数据投影到低维空间，我们可以捕捉到数据的主要特征。下面我将为您提供一个简单的步骤和代码示例，以帮助您理解如何在Python中实现POD。
## 流程概述
以下是实现POD的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
PocoPoco是一款跨平台的自动化测试框架，基于UI控件搜索原理，与基于图像识别的Airtest不同的是，Poco可以使用类似 poco(“OK”).click() 的方式来获取并操作节点。Poco能帮助我们获取控件的属性信息、操作控件、设置控件的text属性等等，但是连接设备、断言等操作，还需要依赖于Airtest的API，所以我们大多数情况下，都需要混合使用Airtest和Poco框架来编写
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2024-01-25 09:59:14
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在工程和科学计算中，常常需要处理高维数据，而本征正交分解（POD, Proper Orthogonal Decomposition）是一种有效的技术。它能够将高维数据转换为低维表示，从而捕捉数据中的主要特征。本文将详细介绍如何在Python中实现本征正交分解，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论和总结与展望。
在数据分析和建模中，POD的应用广泛，帮助简化数据和加速计算过程。接下
343. 整数拆分题目来源：力扣（LeetCode）https://leetcode-cn.com/problems/integer-break题目给定一个正整数 n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。示例 1:输入: 2
输出: 1
解释: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。示例 2:输入: 10
输出: 36
解释: 10 = 3 +
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2023-07-29 17:37:38
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#coding:utf8
import numpy as np
def gram_schmidt(A):
"""Gram-schmidt正交化"""
Q=np.zeros_like(A)
cnt = 0
for a in A.T:
u = np.copy(a)
for i in range(0, cnt):
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2023-05-26 20:36:20
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质素质数又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数叫做质数；否则称为合数。性质如果 为合数，因为任何一个合数都可以分解为几个素数的积；合数合数指自然数中除了能被1和本身整除外，还能被其他数（0除外）整除的数。性质所有大于2的偶数都是合数。所有大于5的奇数中，个位为5的都是合数。根据定义判断一个数是不是质素x = int(input('>>>:'))
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2023-12-16 02:36:47
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在本系列文章的第一篇中，我们提到任何信号都可以被分解为三角函数，是因为三角函数的正交性，因此在三角函数构建的坐标系中可以绘制任何图形。现在我们就来证明一下三角函数的正交性，以完善我们整个推导过程。教材上的三角函数系长这样：{1, sinx, cosx, sin2x, cos2x, sin3x, cos3x…}看了很疑惑，因为这是个阉割版，三角函数系完整版是这样的：{sin0x, cos0x, si
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2023-11-28 10:10:45
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计算机求解线性方程组过程中，更多的是采用数值计算方法求解而取代数学意义上效率更高的求逆运算，其中一个重要的问题是数值的稳定性。上述线性方程组中为阶方阵，其中实际求解问题中只针对非奇异矩阵的情况下，这里首先介绍一种较为常见的分解方式求解方法。方法求解原理为找出满足条件的三个阶方阵使得 其中为下三角矩阵，为上三角矩阵，为置换矩阵，在原方程中会得到 其中定义得到这时该位置向量会被更容易的求得，之后将以类
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2024-05-29 00:08:03
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本文仅对变分模态分解（VMD）的原理简单介绍和重点介绍模型的应用。1、VMD原理变分模态分解（VMD）的原理在此不做详细介绍，推荐两个不错的解释参考连接 变分模态分解原理步骤 和VMD算法的介绍官方源码2、 VMD应用实战2.1 简介研究方向是时间序列数据预测，采用的数据都是时间序列数据，本次实验的数据集是海浪高度数据信息。2.2 数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1H-
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2023-11-20 11:36:45
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文章目录前言一、EMD方法介绍二、在python中的实现1.引入库2.生成一个随机的信号3.做EMD分解,提取IMF和res4.可视化最后 前言经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，缩写EMD）是由黄锷（N. E. Huang）在美国国家宇航局与其他人于1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频处理方法，特别适用于非线性非平稳信号的分析处理。一、EMD方法介
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2023-10-18 12:06:23
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暂时打断一下滤波专题，插播一条EMD在python中实现方法的文章。本篇是Mr.看海：这篇文章能让你明白经验模态分解（EMD）——EMD在MATLAB中的实现方法的姊妹篇，也就是要在python中实现EMD分解并画图。一、使用PyEMD实现EMD分解及画图在python环境中，PyEMD包是比较好用的。PyEMD中不仅包含了EMD分解方法，还包括EEMD和CEEMDAN，以及绘制简易图片的方式。P
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2023-08-09 15:02:12
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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。
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时间轴：
- 2020年：首次发布，提供基础的小
因素分析的基本原理
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因素分析就是将错综复杂的实测变量归结为少数几个因子的多元统计分析方法。其目的是揭示变量之间的内在关联性，简化数据维数，便于发现规律或本质。
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因素（因子）分析（Factor Analysis)的基本原理是根据相关性大小把变量分组，使得同组变量之间的相关性较高，不同组变量之间相关性较低。每组变量代表一个基本结构，这个结构用公共因子来进行解释。
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因素分析的目的
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2023-12-18 14:14:00
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在前面做过一个Gif图片合成的小工具，老朋友应该有所印象。但是，近段时间有人反映合成了的Gif图片该如何进行分解呢？于是，再次了解了一下PIL模块的Image，果真是可以做动图分解的。1、模块安装使用PIL库，实际上是来源于pillow库的兼容，因此需要安装pillow非标准库。pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pill
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2023-09-20 06:40:32
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星号(*)解包今天我们来说说在python中经常使用的解包语法，这是python简洁语法的体现之一。在日常处理集合数据时非常有用。按照惯例，我们使用一个个尽可能小的例子来说明。序列解包到变量nums=[1,2,3,4]a,b,c,d=nums nums是(指向)一个列表在等号左边分别用4个变量，即可让列表中的4个值拆解到4个变量中注意，列表的元素个数与变量的个数必须刚好相等上
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2024-02-18 15:39:25
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目录1. 什么是正则化？2. 正则化如何减少过拟合？3. 深度学习中的各种正则化技术：L2和L1正则化Dropout数据增强(Data augmentation)提前停止(Early stopping)4. 案例：在MNIST数据集上使用Keras的案例研究1. 什么是正则化?在深入该主题之前，先来看看这几幅图：之前见过这幅图吗？从左到右看，我们的模型从训练集的噪音数据中学习了过多的细节，最终导致
问题：给定一个正整数，求解其素因子分解式。素因子分解适合于以递归的方式处理：给定一个数N，首先找到将它分解为两个较小的数的乘积（姑且称之为二因子分解）：N=N1*N2。然后进一步对N1和N2分别对其进行二因子分解，直到最后得到所有素因子为止。在递归调用的过程中，要解决如何将得到的素因子保留下来。这里事实上涉及到两个问题：（1）如何将子函数调用内部的运算结果带回调用处；（2）用什么数据结构来存储结果
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2013-10-13 15:26:00
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优雅、清晰和务实都是python的核心价值观，如果想通过操作和处理一个序列(或其他的可迭代对象)来创建一个新的列表时可以使用列表解析(List comprehensions)和生成表达式，通过这两个操作，我们可以看到这三个观点是如何在python中和谐统一起来的。列表解析在需要改变列表而不是需要新建某列表时，可以使用列表解析。列表解析表达式为：[exprforiter_variniterable]
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2024-05-30 10:06:50
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