1. 有关进程 1.1 什么是进程 我们在前面的课程就讲过这个问题，我们这里再来回顾下。 我们说，将程序代码从硬盘拷贝到内存上，在内存上动态运行的程序就是进程。 对比一下进程和程序： 存储位置 存在状态 运行过程 程序 硬盘 静态的 无运行的过程 进程 存在内存中，它是从磁盘上的程序考过来的副本 动态的 有运行的过程，所以进程有生有死 1.2 多进程并发运行 有OS支持时，会有很多的进程在运行，这
一、根据进程名获取进程的用户名?需要添加对 System.Management.dll 的引用 using System.Diagnostics;
using System.Management;
namespace ConsoleApplicationTest
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
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2024-07-17 11:24:33
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进程的注意点1. 进程的注意点介绍2. 进程之间不共享全局变量3. 进程之间不共享全局变量的小结4. 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束5. 主进程会等待所有的子进程执行结束再结束的小结 1. 进程的注意点介绍进程之间不共享全局变量主进程会等待所有的子进程执行结束再结束2. 进程之间不共享全局变量import multiprocessing
import time
# 定义全局变量
g_l
3.1.函数是一等公民！3.1.1.滥用匿名函数其实经常写 JavaScript 的人可能潜移默化地已经接受了这个观念，例如你可以像对待任何其他数据类型一样对待函数——把它们存在数组里，当作参数传递，赋值给变量.等等。然而，常常可以看到滥用匿名函数的现象...// 太傻了const getServerStuff = function (callback) {
return ajaxCall(fun
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2024-06-17 23:05:38
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一、多变量分析方法的选择 https://pan.baidu.com/s/1ogCfSwcNvxlJXPhPzeHlGQ 提取码: qs3d； 分析的目的：区分有监督分析和无监督分析 1、有因变量，则建立有监督模型； 1）因变量为连续变量（建立的模型称为回归预测模型），自变量为连续变量时，可选择回归分析、方差分析；自变量为分类变量或分类+连续变量，可选择带虚拟变量的回归分析、联合分析、方差分析；
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2023-12-14 12:35:02
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正文由于计算机的处理器运算速度与它的存储和通信子系统速度的差距太大了，大量的时间都花费在磁盘 I/O、网络通信或者数据库访问上，导致处理器在大部分时间里都处于等待其他资源的状态。因此，为了充分利用计算机的处理器运算能力，现代计算机操作系统采用了多任务处理的方式，即让计算机并发处理多个任务。对于计算量相同的任务，程序线程并发协调得越有条不紊，效率自然就会越高；反之，线程之间频繁阻塞甚至死锁，将会大大
机器学习的一些概念：1**.**有监督学习（Supervised Learning）****：我们给学习算法一个数据集，这个数据集由“正确答案”组成 2。无监督学习（Unsupervised Learning）：无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。针对数据集，无监督学习就能判断出数据有两个不同的聚集簇。无监督学习算法可能会把这些数据分成两个不同的簇，所以也叫做聚类算法。 3
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2024-10-26 16:48:52
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逻辑回归是用来解决二分类问题的什么是分类问题 这是多种不同的动物以及它们不同的特征每种动物属于不同的种类有一条新的数据 知道它的特征 这些特征都属于特征列 预测这个是哪个种类的动物种类那列是属于目标列这种判断每条数据所属类别的问题属于分类问题二分类问题当分类问题的目标列只有两种情况时属于二分类问题 比如把动物类别修改为是否为哺乳类回归和分类的区别不要被逻辑回归的回归二字所欺骗逻辑回归其实是解决
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2024-09-14 11:47:16
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(1) 1.Pool使用全局变量的问题 问题简单描述就是无法使用可变的全局变量（比如for循环），可见如下代码示例：from multiprocessing import Pool
# def multi_task_1():
# print(i, '|', global_var)
def multi_task_2():
print(global_var)
if __name__
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2024-04-03 14:52:30
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希望有时间好好看看。 一个比方
在工程实践中，经常会接触到一些比较“新颖”的算法或理论，比如模拟退火，遗传算法，禁忌搜索，神经网络等。这些算法或理论都有一些共同的特性（比如模拟自然过程），通称为“智能算法”。它们在解决一些复杂的工程问题时大有用武之地。这些算法都有什么含义？首先给出个局部搜索，模拟退火，遗传算法，禁忌搜索的形象比喻：为了找出地球上最高的山，一群有志气的兔子们开始想办法。 1．
# 如何实现Python多个自变量散点图
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要使用Python来进行数据可视化，其中散点图是一种常用的图表类型。在本文中，我将教会你如何使用Python创建一个包含多个自变量的散点图。
## 整体流程
下面是实现Python多个自变量散点图的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 |
原创
2024-03-31 05:31:20
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在回归分析中，经常看到多变量回归、多因素分析、多重线性回归、多元logistic回归等诸如此类的名词。这些所谓的多变量、多因素、多重、多元，是否一回事？很多初学者都会比较迷惑，本文主要对此做一阐述。回归分析中，主要就是因变量和自变量，大多数的回归模型的形式都是如下所示：因变量(或因变量的变换)=截距+回归系数*自变量(可以是多个自变量)它反映了1个或多个自变量是如何影响因变量的。因此，关于多变量、
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2023-12-23 21:09:45
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上一节中讲的是单个变量的处理方法，那多变量问题要怎么办呢？ （X上标（2）是一个索引，代表着第二个训练集样本，此处指的是表格中的第二行。） 梯度运算的使用技巧1：特征缩放（feature scaling） 数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的
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2024-06-06 22:49:30
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* 多元回归与相关一元回归是因变量Y在一个自变量X上的回归，它仅仅涉及到两个变量的关系问题。多元回归（multiple regress）：一个变量（因变量）对其他两个或两个以上变量（自变量）的线性回归关系。 若因变量Y同时受到m个自变量X1，X2，…，Xm的影响，且这m个自变量皆与Y成线性关系，则这m+1个变量的关系就形成m元线性回归。多元回归与相关分析主要解决的问题： 1.建立由多个自变量描述和
目录那么如何从线性回归得到我们的逻辑回归模型呢？？？那么我们怎么得到这个模型的参数θ？？？预备知识：1.线性回归方模型：2.函数及其几何图：Sigmoid函数是一个S形状的函数，
当自变量Z趋近正无穷的时候，g（z）趋近于1，
当自变量z趋近负无穷的时候，g（z）趋近于0.
它能够把任意的实数压缩转换到0~1的区间（不等于0或者1）
因此这种转换很适合用来做二分类。
因此，逻辑回归虽然后面带了回归
一、基于文件顺序的一对一合并变量(
SPSS)
文件按照个案顺序匹配、合并变量。
文件中的个案顺序决定了个案的匹配方式。
合并条件：
两个文件已经排好顺序。
案例：
把A.
sav
和B.
sav
按顺序合并。
1
.
数据
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2023-11-17 22:20:26
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# 使用Python的KMeans进行多自变量聚类分析
在数据科学的世界中，KMeans是一种广泛使用的聚类算法，对于处理多自变量的数据集非常有效。本文将介绍如何在Python中实现KMeans算法，从数据准备到模型评估的完整流程，让刚入行的小白能够顺利上手。
## KMeans聚类分析流程
下面是一个简单的流程表，展示了实现KMeans算法的大致步骤：
| 步骤 | 描述
目录：前言偏相关或复相关意义与用途分析方法：1、 样本相关系数矩阵、相关系数检验2、 复相关分析3、 决定系数 （RMSE的介绍）小结一、前言：继上一篇文章，继续探讨相关性分析，这次不再是两个变量，而是3个或者以上的变量之间的相关关系分析。没读过上篇文章请先仔细阅读再过来，因为多变量本质上是基于双变量的TzeSing Kong：相关性分析(两变量)zhuanlan.zhihu.com二、偏相关或
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2023-08-01 16:03:44
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Pandas入门(实战)Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。p
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2024-09-23 20:07:01
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【数据分析师 Level 1 】16.回归分析1.基本概念线性回归的出现当被解释变量和解释变量都为连续型，且存在线性关系时，可以采用线性回归对被解释变量进行预测。多元线性回归的出现是非常自然的，由于在一元线性回归中，因变量只能依赖一个自变量来解释，换一句话说，就是我们只能在一维空间中来解释世界，这是十分糟糕的，毕竟事物之间的关联是非常复杂的，只用其中一个变量来解释，总是显得那么苍白和无力。下面我们
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2024-01-31 18:19:06
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