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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1、int(*p)[4];------p为指向含4个元素的一维整形数组的指针变量（是指针）#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int main(){ int a[4]={1,2,3,4}; int (*p)[4]; p=&a; printf("%d\n",(*p)[3]); printf("%d\n",*p);
原创
2022-05-14 11:46:03
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定义一种释放分配的非托管资源的方法。实现 IDisposable 的类类说明AsymmetricAlgorithm表示所有不对称算法的实现都必须从中继承的抽象基类。BinaryReader用特定的编码将基元数据类型读作二进制值。BinaryWriter以二进制形式将基元类型写入流，并支持用特定的编码写入字符串。Brush从此抽象基类派生出的类定义用于填充图形形状（如矩形、椭圆形、扇形、多边形和封闭
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2024-04-25 20:03:41
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在 Python 应用中，日志记录是一项至关重要的功能，而 `log4p` 是一个灵活的 Python 日志库，能够帮助开发者进行有效的日志管理。然而，随着新版本的推出，许多用户在迁移过程中可能会面临一些挑战，其主要问题包括版本兼容性、配置文件迁移及运行时差异等。本文将系统化地探讨从旧版 `log4p` 迁移到新版的全过程，并通过实战案例和排错指南帮助大家顺利过渡。
## 版本对比
在深入迁移
# 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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# 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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OpenCV 4.X 版本集成了很多直接利用 DNN 模块的 Python API 接口.安装：sudo pip install opencv-python 使用：from cv2 import dnnVariables with simple valuesDNN_BACKEND_DEFAULT = 0 DNN_BACKEND_HALIDE = 1DNN_BACKEND_INFERENCE_ENG
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2024-01-08 21:55:16
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C4D快速入门教程——倒角倒角倒角相关其他说明 C4D版本R24，以下可以不看。直接看倒角部分通过自学发现一开始图就错了，开发板周边不是带圆弧的，之前这么做是以为好看，结果贴图之后发现不对，我们正好用倒角来改一下。现在有实物了，可以一边做一边量了QAQ本次知识点倒角使用倒角倒角是针对模型里面的点、线、面工具来做的，根据不同的选择效果不同。建立一个x轴7厘米，y轴7.35厘米，z轴0.16厘米的立
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2024-02-02 11:34:00
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# Docker 详解：docker -d -p 命令的使用及原理解析
## 引言
随着云计算和容器化技术的发展，Docker 成为了目前最流行的容器化平台之一。Docker 可以帮助开发者更方便地构建、打包、分发和运行应用程序。在 Docker 的众多命令中，`docker -d -p` 是一个非常重要且常用的命令。本文将详细解析 `docker -d -p` 命令的使用方法，并深入探讨其背
原创
2023-08-13 16:03:14
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Render Legion正式宣布推出Corona Renderer 3 for Cinema 4D。此版本具有Corona Renderer for 3DS Max版本中的核心功能，包括交互式渲染，LightMix，用于在渲染期间或之后调整光源的颜色和强度，降噪等。Cinema 4D版本的独特之处，新的Corona节点材质编辑器为Cinema 4D添加专用节点材质编辑器，与您期望的Corona材
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2023-07-04 22:58:13
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C4D快速入门教程——创建模型创建基础模型 C4D版本R24 本次我们熟悉了一下C4D的基本对象操作，包括以下知识点。建立对象对象的简单操作图层运用对称布尔运算添加纹理这篇我们把开发板的基础模型搭建起来。通过搭建基础模型了解一下在C4D中，如何创建对象和如何操作对象。创建基础模型需要我们测量一下实物的尺寸了，测好就开整在工具栏中选择【立方体】创建【立方体】注意如果点击【立方体】会直接创建一个立
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2024-05-13 18:01:04
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本文作者向华是资深游戏开发工程师，拥有8年游戏测试开发经验。他是前原神项目P4 Admin，也是一名持续集成开发者。
作为Perforce Helix Core的用户，他结合自身项目实践经验，带来关于解决文件合并冲突的实操干货。
接上文 P4Python：合并实践指南之如何脚本化integrate流程 提到合并的第二个关键
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2024-02-29 13:05:38
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【摘要】我不知道C4d什么时候开始流行，要想玩好C4d，各种C4D插件的安装是必不可少的。C4d软件制作的各种酷炫视觉效果层出不穷，吸引着人们的眼球。作为一个设计师，我们当然应该跟上设计的潮流。本篇文章将讲述影视后期必知干货!C4D插件的安装及类型合集。1.SignalSignal是GSG公司生产的C4d程序动画插件。它不需要关键帧。它可以使用标签轻松控制材质、变形器、运动图形、动力学、PSR等的
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2023-07-04 11:13:47
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导读: 程序员每天遇到bug就像喝水吃饭一样稀松平常，关键在于怎么高效而不失优雅的面对这些bug！所以，你还在固执的使用try……except吗？为了提高程序运行的稳健性，几乎所有语言都提供了try……except……用法，Python也不例外。虽然try……except……语法能够确保程序能够跳过异常代码片段，无论如何都继续执行下去，但有时主动的触发报错和异常也是一种行之有效的程序员装X护体方法
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2024-08-14 19:54:30
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# Python与Cinema 4D的结合应用
在计算机图形学和三维建模的世界里，Python和Cinema 4D（C4D）的结合能够实现许多强大的功能。无论是动画制作、模型重用还是数据可视化，掌握Python可以极大地提高你的工作效率。本文将引导你如何在C4D中使用Python进行简单的饼状图和状态图的生成。
## Python与C4D的基础观念
Cinema 4D是一款专业的3D图形软件
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2024-09-28 03:53:11
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“ 本项目是一个基于OpenCV开源库使用python语言程序实现人脸检测的项目，该项目将从【项目基础知识】(即人脸识别的基本原理)、【项目实践】(人脸识别所需要的具体步骤及其python程序的代码实现，包括人脸的检测，数据的采集、存储、训练、识别)两个部分进行讲解，在讲解过程中同时还提供了很多扩展知识。 作者丨徐恩伟 01—【项目简介】 &nb
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2024-01-11 06:31:09
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当前版本的限制如下：1）可选ID3和C4.5两种生成方法；2）限两类分类问题；3）属性为离散属性，可以有多个取值。实现代码如下：#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec 14 19:08:31 2017
@author: 行客Thinker
"""
import numpy as np
cla
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2024-02-26 17:37:32
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有些天没更新了，先补上之前的Dynamo Python系列教程，今天我们来创建一块楼板，仍然是找Dynamo里有的节点，可以对照参考练习。 首先，我们打开API手册，在索引里搜索Floor，发现在Floor的方法里，没有找到创建楼板的方法，于是在搜索栏搜索，找到了NewFloor方法，于是回去搜索NewFloor，就得到了我们要创建楼板的方法，如下图： 这里我选择第二
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2023-12-16 19:08:30
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# 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
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2024-10-20 06:54:30
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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.
