1 . Arima时序分析模型1.1 基础知识： 1.2 Arima模型原理：ARIMA模型是时间序列分析中应用最广泛的模型之一，ARIMA(p,d,q)由三个部分组成- AR(p):AR是autoregressive的缩写，表示自回归模型。含义是当前时间点的值等于过去若干个时间点的回归——因为不依赖与别的解释变量，只依赖于自己过去的历史值，故称为自回归；如果依赖过去最近的p个历史值，称
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2023-08-01 15:07:47
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最近在搞hadoop，因为它用到了ssh，上网查了查，顺便把ssh所用到的RSA算法看了看，觉得很不错，写下来梳理一下，也算作备忘。RSA定理若P和Q是两个相异质数(即都为质数且最大公约数为1)，另有正整数e和d，其中d的值与( P - 1 )( Q - 1 )的值互质(即最大公约数为1)，并使得( ed ) mod ( P - 1 )( Q - 1 ) = 1。有正整数A，且A < PQ
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2024-08-12 20:37:01
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# ARIMA模型的Python输出 p d q
## 什么是ARIMA模型？
ARIMA模型是一种用于时间序列预测的经典统计方法，它能够有效地捕捉数据中的趋势和季节性变动。ARIMA模型由自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三部分组成，分别用p、d、q三个参数表示。
- p：自回归项的阶数，表示模型中考虑的历史观测值的数量。
- d：时间序列进行差分的次数，用于使数据稳定。
- q
原创
2024-02-24 04:26:59
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# ARIMA模型的Python实现
## 简介
ARIMA（自回归滑动平均模型）是一种常用的时间序列分析方法，用于预测未来的数据值。ARIMA模型可以通过拟合历史数据来捕捉数据中的趋势、季节性和周期性。
ARIMA模型由三个参数组成：p、d和q。其中，p表示自回归项的阶数，d表示差分的次数，q表示滑动平均项的阶数。在确定这些参数时，可以使用多种方法，如观察自相关图（ACF）和偏自相关图（P
原创
2023-08-18 12:33:25
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迭代器在Python中，迭代器是遵循迭代协议的对象。使用iter()从任何序列对象中得到迭代器（如list, tuple, dictionary, set等）。另一种形式的输入迭代器是generator（生成器）。python中，任意对象，只要定义了next方法，它就是一个迭代器。因此，python中的容器如列表、元组、字典、集合、字符串都可以被称作迭代器。我们在使用for语句的时候，for 语句
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2024-09-18 18:00:59
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Time Series: Autoregressive models AR, MA, ARMA, ARIMAMingda Zhang University of Pittsburgh mzhang@cs.pitt.edu时域vs频域 This lecture will focus on univariate, linear, discrete time series.
# Python中的ARIMA模型：q、d、p的确定
在时间序列分析中，ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是一个非常重要的工具。它广泛应用于经济学、气象预测、金融分析等领域。ARIMA模型由三个参数构成：p、d、q。本文将详细介绍这三个参数的含义以及如何在Python中使用它们来构建ARIMA模型，并通过代码示例进行说明。
## ARIMA模型参数概述
- **p（自回归项）**：表示模型
原创
2024-10-20 06:54:30
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如何使用Docker实现Ctrl+p+q+d
Docker是一款流行的容器化平台，可以帮助开发者快速部署、运行和管理应用程序。在使用Docker时，有时候我们需要在容器内部运行一些命令或操作，但是又不希望关闭容器，这时候就需要使用到"Ctrl+p+q+d"这个组合键组合，以将Docker容器从当前终端分离出来，但保持容器运行。在本篇文章中，我将向你详细介绍如何实现这一功能。
整个过程可以分为以
原创
2023-12-26 05:23:07
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原理请查阅相关图书本文建立于Anaconda 可能部分代码不适用于IDLE编译器需要轻微改动首先应导入所需要的第三方库。import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
from statsmodels.graphics.tsapl
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2024-06-07 13:29:54
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命名大纲描述命令摘要
标准命令消息摘要命令编码与加密命令口令参数参考历史命名openssl - OpenSSL命令行工具大纲openssl 命令 [ 命令选项 ] [ 命令参数 ]openssl [ 标准命令 | 消息摘要命令 | 加密命令 | 加密算法 | 消息摘要算法 | 公钥算法 ]openssl no-XXX [ 任意选项 ]描述OpenSSL是一个密码学工具集，它实现了安全套接层
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2024-08-13 18:41:30
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模型的参数由ACF和PACF确定，如下表格如何确定参数
原创
2022-01-11 15:49:32
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pip install pmdarima
from pmdarima.arima import auto_arima
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2023-07-18 11:01:54
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证明：(p->q)^(q->p) <=> (¬pvq)^(¬qvp) // 蕴含律<=>( ¬p^(¬qvp)) v (q^(¬qvp)) // 分配率<=>(¬p^¬q) v (¬p^p) v ((q^¬q)v(q^p)) // 分配率<=>(¬p^¬q) v F v (F v (q^p)) // 同一律<
原创
2022-07-07 16:07:23
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在使用argmax()函数时，比如在深度学习里面计算acc经常要用到这个参数，这个参数返回的是沿轴axis最大值的索引值，对于，tensorflow和numpy用法是一样的，此处我就用numpy来举例说明。argmax(a, axis=None, out=None)
# a 表示array
# axis 表示指定的轴，默认是None，表示把array平铺，
# out 默认为None，如果指定，那
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2024-06-18 21:29:51
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<script> a=62; function encode() { var code = document.getElementById('code').value; code = code.replace(/[\r\n]+/g, ''); code = code.replace(/'/g, "
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精选
2008-08-22 15:38:19
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# 如何使用mysql命令行工具
## 简介
在MySQL中，可以使用命令行工具来执行各种数据库操作。其中，`mysql`命令是MySQL的客户端工具，通过它可以连接到MySQL服务器并执行相应的操作。本文将教会你如何使用`mysql`命令行工具。
## 流程概述
下面是使用`mysql`命令行工具的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 打开终端 |
| 2 |
原创
2023-07-15 17:36:57
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<script>a=62;function encode() {var code = document.getElementById('code').value;code = code.replace(/[\r\n]+/g, '');code = code.replace(/'/g, "\\'");var tmp = code.match(/\b(\w+)\b/g);tmp.sort(...
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2010-11-30 10:31:00
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T C P 和 U D P
原创
2024-08-05 20:27:59
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KL(q||p) 重视local的 big p(z), 不重视global，q(z)的z subspace 都对应p(z)的big probability m
原创
2023-06-29 10:03:58
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一. QQ图 分位数图示法（Quantile Quantile Plot，简称 Q-Q 图） 统计学里Q-Q图（Q代表分位数）是一个概率图，用图形的方式比较两个概率分布，把他们的两个分位数放在一起比较。首先选好分位数间隔。图上的点（x,y）反映出其中一个第二个分布（y坐标）的分位数和与之对应的第一分
原创
2021-07-08 16:00:59
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