Excel支持线性近似、多项式近似等六种近似曲线，但是不支持生长曲线。生长曲线的特征与Product Lifecycle(PLc)十分相似，首先缓慢增长，然后急速增长，随后又缓慢增长，最终达到饱和状态，是一种s型曲线。经常用于表示商品销量、广告效果等。使用规划求解求出最优生长曲线，进行预测。例题：用最优生长曲线预测表1是某商店新产品累计销量的数据。根据这些数据，预测从第16周到第24周的累计销量。
# 使用Python绘制增长收敛曲线
在数据科学和统计领域，增长和收敛是非常重要的概念。随着时间的推移，许多现象趋向于某种限制值，这种现象被称为收敛。本文将通过Python简单演示如何绘制增长收敛曲线，以及如何使用饼状图和序列图来辅助分析。
## 1. 什么是增长收敛曲线？
增长收敛曲线通常用于描述一个变化的过程如何随着时间逐渐趋向于某个稳定值。例如，人口增长、投资收益或学习曲线等都可以用增
原创
2024-10-01 06:20:51
152阅读
创业公司增长曲线来自于Y Combinator的创始人Paul Graham，手绘版的StartUp Curve如下：为了便于理解，一位叫Jamie的朋友已经翻译成中文：简单来说，一个创业过程可能会包含这么几个阶段：被媒体热炒概念，一时成为焦点。失去新鲜感，热度不断下降，直到没什么人关注。接下来会经历非常长的一段低谷期，可能是3年、5年甚至更长。在低谷期中，不断的尝试推出新产品体验市场反应。这个过
原创
2021-05-09 15:10:27
2835阅读
# 实现MySQL查询用户增长曲线教程
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整体流程，可以通过下表展示：
| 步骤 | 内容 |
|------|--------------------|
| 1 | 连接MySQL数据库 |
| 2 | 查询用户数据表 |
| 3 | 统计每月新增用户数 |
| 4 | 绘制用户增长
原创
2024-03-11 05:21:06
72阅读
首先来复习一下什么是对数曲线，什么是指数曲线。对数曲线我们保留上升的那条线，简化为下图这种。指数曲线我们仍然保留上升的线，简化为下图这种。两种技能增长曲线：对数增长曲线和指数增长曲线读到这篇立刻激发了我的元认知模式，好好回想了一下过往的大部分经历，确实如此。所以翻译过来，分享给大家，看看如今你处于哪种增长类型的哪个阶段？任何你尝试提升的事情都有一个增长曲线。假想下你每天跑步并跟踪完成 5 英里路程
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2023-11-30 18:19:58
94阅读
今天收到了北京大学老师打来的电话，问我如果没有被数据科学方向的导师录取，愿不愿意去读生物统计的博士。我婉拒了，些许遗憾，但不后悔，原因全是个人选择，读博挺好的，但是我决定换一种环境，去工作了。从去年11月开始申请，到一系列的纠结，到现在做下决定，确实是释然了很多。读书很自由，但读书并不是适合每一个人的选择，或者说不是适合一个人特定时期的选择，也许工作不顺意又想去读也说不定。真的是越长大越体会到人生
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2023-11-27 10:29:56
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在互联网的浩瀚海洋中，爬虫如同灵活的小鱼，穿梭于各种网站之间，采集着丰富的数据资源。随着信息技术的不断发展，网络爬虫不仅仅是程序员的玩具，更成为了投资理财领域的一把利器。今天，我们就来聊聊如何利用爬虫技术为我们的投资理财提供助力。? 一、爬虫技术概述网络爬虫，顾名思义，是一种自动化程序，可以从互联网上提取数据。这些数据可以是股票行情、商品价格、市场动态、财经新闻等。通过编写爬虫，我们可以高效地获取
# Python东方财富数据获取与分析
## 摘要
Python是一种强大的编程语言，广泛用于数据分析和处理。东方财富是中国领先的金融数据服务提供商，提供股票、基金、期货等金融数据。本文将介绍如何使用Python获取东方财富的股票数据，并进行简单的数据分析。
## 介绍
在金融市场中，数据是非常重要的。通过分析股票数据，可以帮助投资者做出更明智的决策。东方财富提供了丰富的金融数据，包括股票的历
原创
2024-06-28 06:22:54
309阅读
Q1：我只想要东方财富软件交易功能第三方软件只能看盘，不能交易！Q2：如何接入东方财富网获取股票行情数据找东方财富网站技术部。祝顺利，望采纳Q3：哪个网站可以提供上证和深圳股票交易所的数据接口？东方财富网 你百度搜索股票代码就会看到交易纪律，和该股的一切信息。希望采纳Q4：A股可以程序化交易吗,哪家券商对个人提供API接口15年的时候封了一段时间，目前已经又重新放开了券商API里面比较推荐中泰XT
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2023-08-28 18:53:45
72阅读
一、函数曲线图函数的曲线图是数学中研究函数的重要工具，利用R中的curve函数我们可以将函数曲线图绘制出来。curve函数的基本书写格式如下：curve(expr,
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2023-06-21 23:16:38
377阅读
股票基金api接口地址：https://stockapi.com.cn 不想自己写的：https://stockapi.com.cn 相关章节说明接口说明：日线macd数据查询接口说明：日线kdj数据查询接口说明：日线wr数据查询接口说明：日线cci数据查询接口说明：5，10，20日ma均线数据查询接口说明：布林带boll数据查询接口说明：龙虎榜查询接口说明： 股票历史日线行情查询接口说明：分时k
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2023-06-27 10:07:46
3933阅读
有编程基础的仅需要观看其中部分爬虫视频即可，如果没有编程基础可以自行观看完整视频。这里的爬虫讲解以豆瓣电影Top250的信息爬取为主，所以通过学习如何爬取豆瓣电影信息为基础，在此基础上摸索爬取东方财富网的信息数据。（爬取豆瓣的代码，在视频中有非常完整的讲解）一、下面首先爬取了东方财富网的Title 网址：平安银行(000001)资金流向 _ 数据
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2024-01-26 20:54:22
2079阅读
4.1学习笔记一、实例1.东方财富import requests
from re import search
import json
import csv
def an_data(data: str):
"""解析数据"""
result = search(r'.+?\((.+?)\)', data).group(1)
re_data = json.loads(resu
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2023-08-14 08:10:00
273阅读
1、先上个图看下网页版数据、mysql结构化数据 2、分析思路：该网页主要采用动态加载来实现的，通过刷新页面查看URL，最终发现想要的数据，在js链接当中，进行头文件分析，构造URL，完成数据获取数据存储方式上，尝试了Python单条读写mysql、利用Pandas构造DataFrame存储，2种方式，通过实验发现：通过Python读写mysql执行时间为：1477s，而通过
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2023-10-02 15:09:03
209阅读
说明：本文主要内容摘自《数据结构与算法分析——Java语言描述》1.数学基础定义1.1 如果存在正常数c和n使得当N>=n时T(N)<=cf(N)，则记为T(N)=Ο(f(N)) =》表示增长率：T(N)<=f(N)定义1.2如果存在正常数c和n使得当N>=n时T(N)>=cg(N)，则记为T(N)=Ω(g(N)) =》表示增长率：T(N)>=g(N)定义1.3
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2023-11-27 15:01:06
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# R语言潜变量增长曲线模型的实现指南
在本篇文章中，我们将探讨如何在R语言中实现潜变量增长曲线模型（Latent Growth Curve Model, LGCM）。对于刚入行的小白来说，下面我们将分步骤进行说明，并附上必要的R代码和相应的注释。同时我们会用图表和流程图来帮助理解。
## 实现流程
我们可以将实现潜变量增长曲线模型的过程拆分为以下几个步骤：
```mermaid
flow
当有人问你如何对数据库进行优化时，很多人第一反应想到的就是SQL优化，如何创建索引，如何改写SQL，他们把数据库优化与SQL优化划上了等号。当然这不能算是完全错误的回答，只不过思考的角度稍微片面了些，太“程序员思维”化了，没有站在更高层次来思考回答。那今天我们就将视角拔高，站在架构的角度来聊聊这一问题，数据库优化可以从哪些维度入手？正如上图所示，数据库优化可以从架构优化，硬件优化，DB优化，SQL
JAVA学习：基本运算符，自增自减运算符并初识Math类，位运算符，三元运算符 文章目录JAVA学习：基本运算符，自增自减运算符并初识Math类，位运算符，三元运算符运算符自增自减运算符初识Math类逻辑运算符位运算符扩展赋值运算符三元运算符优先级 通过网络各种资源学习整合的Java资料 运算符算术运算符：+ - * / % ++ –注意：%表示取余，即模运算：11%5=1赋值运算符：=关系运算
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2024-07-30 17:01:46
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第六章 逻辑斯谛回归和最大熵模型逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布分布函数 $$ F(x) = P(x<=X) = \frac{1}{1+e^{-(x-\mu)\gamma}} $$密度函数 $$f(x) = F'(x)$$分布函数是一个奇函数。\(\gamma\)二项逻辑斯蒂回归模型\(P(Y=1|X) = \frac{exp(\omega x +b)}{1+ exp(\omega x +b)
# 深度学习模型参数增长曲线解析
近年来，深度学习取得了惊人的进展，尤其是在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。模型的复杂性和规模以几何级数增长，随之而来的是模型参数的显著增加。本文将讨论深度学习模型参数的增长情况，并通过代码示例和图表来进一步说明这一现象。
## 模型参数的增长趋势
随着深度学习的不断发展，模型参数的数量呈现出显著的增长趋势。例如，2012年的AlexNet在其训练过程
