python天生就是适合用来做爬虫，结合selenium真是如虎添翼；1) 安装库pip install selenium
pip install selenium-wire2）添加驱动，比如 chrome需要下载一个驱动，放到项目目录下或者python安装目录下，根据机器上对应的chrome版本进行下载。我是放在python3.exe的目录下载地址：CNPM Binaries Mirrorsel
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2024-07-03 22:49:37
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Nüve: Onursal Sağlam先生, 您可以向我们介绍一下Novagenix吗？ Novagenix建于1999年，并于2000年1月30日由Süleyman Demirel总统为大楼揭幕，主要负责研究仿制药生物等效性，核心团队由四人组成，并由专业团队管理。生物等效性研究的重要支柱之一是临床中心，2000年Novagenix领导建成土耳其第一个良好临床实践和研究中心。起初，我们进展缓慢，
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2023-12-18 10:09:13
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一、简介1.本篇博文是一篇关于线性回归的基本操作；时间序列的平稳性检验、协整检验和误差修正模型（在下一篇博文里延续传送门）等的博文。2.博主是一个普普通通的大学生，没有很厉害的技术，写的内容都是不太正经的偏小白简单的，写的也是学校教过的知识消化后自己的见解，不是很学术研究的博文。3.配置：Window 7旗舰版+64位操作系统+StataIC 14（64-bit）二、数据描述性统计分析1.导入数据
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2024-01-25 09:24:54
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参考和摘录自： 狄小云 生物等效均衡剂量理论在放疗临床中的应用EUD的概念和定义概念用于求解一个不均匀的剂量分布的等效平均剂量，这个剂量不同于数学上的算术平均剂量，它具有生物效应上的意义。因此EUD也可以称为生物等效均匀剂量。定义EUD的定义为：对于两种能够产生和同生物效应的不同剂量分布，它们在放射生物效应上是等效的，生物等效具体指在两种不同剂量照射下造成的细胞损害是一样的，即两者细胞存活分数相同
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2023-12-13 21:55:38
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一、基本了解（一）定义汇总1、稳健性（robustness）是产品对各种噪声的抵抗能力，反应为产品质量特性的变异程度。变异程度小的产品稳健性高。2、噪声噪声是引起质量变异的干扰因素，有三种形式：①外部噪声。比如温度、湿度等使用环境因素。②内部噪声。比如产品在存储和使用过程中发生的材料变质、老化、磨损。③零件间噪声。严格地说，任何两件产品的同一零件都不会完全一样。3、稳定性（stability）当一
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2024-02-21 15:29:20
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正态分布也叫常态分布，在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线，中间隆起，对称向两边下降。
SPSS里输入好）
SPSS里执行“分析—>描述统计—>频数统计表”(菜单见下图，英文版的可以找到相应位置)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”，再点下面的“图表”按钮，弹出图中右边的对话框，选择“直方图”，并选中“包括正态曲线”
设置完后点“确定”，
# 平稳性检验：Python 实现与应用
## 引言
在时间序列分析中，平稳性是一个重要的特征。我们通常希望我们的时间序列数据是平稳的，这样才能使用许多统计模型和预测技术进行分析。本文将探讨平稳性检验的基本概念，如何在Python中实施，以及相应的代码示例。最后，我们将使用流程图和序列图来帮助理解这个过程。
## 什么是平稳性？
平稳性是指一个时间序列的统计性质（如均值、方差等）不随时间而
# Python平稳性检验
## 介绍
在统计学中，平稳性是指数据序列的统计特性在时间上是不变的。如果一个时间序列具有平稳性，那么它的统计特性，如均值和方差，在不同时间段内应该是相似的。平稳性是进行时间序列分析的重要前提，因为很多时间序列模型都要求数据是平稳的。
在Python中，我们可以使用多种方法来检验时间序列的平稳性。本文将介绍两种常用的平稳性检验方法：**ADF检验**和**KPSS
原创
2023-07-18 13:28:31
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# Python 平稳性检验
## 引言
平稳性检验是时间序列分析中的重要步骤之一。时间序列数据是按照时间顺序排列的数据点集合，例如股票价格、气温变化等。平稳性是指时间序列在统计学意义下不随时间变化而变化，即均值和方差保持不变。平稳性检验的目的是确认一个时间序列是否是平稳的，以便进行后续的时间序列分析。
本文将介绍常见的平稳性检验方法，并使用Python代码示例来说明如何进行平稳性检验。
#
原创
2023-11-29 09:44:29
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# 平稳性检验的Python实现
## 引言
在时间序列分析中，平稳性是一个非常重要的概念。平稳时间序列的统计特性（如均值和方差）不随时间改变。这使得平稳序列成为许多统计模型的基础，比如自回归移动平均模型（ARMA）。如果序列不平稳，通常需要进行差分或其他转换以实现平稳。本文将介绍如何使用Python进行平稳性检验，并包含代码示例和图表。
## 平稳性检验的基本概念
最常用的平稳性检验方法
# Python检验平稳性
## 简介
在时间序列分析中，平稳性是一个重要的概念。一个时间序列被认为是平稳的，如果它的统计特性（如均值和方差）在时间上是不变的。平稳性是许多时间序列分析技术的前提条件，因此在进行任何进一步的分析之前，我们需要检验数据的平稳性。
本文将介绍如何使用Python进行时间序列数据的平稳性检验。我们将使用`statsmodels`库来实现这个目标。
## 流程概览
原创
2024-01-15 11:05:58
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原标题：SPSSAU描述性分析指标如何选择？描述性统计分析，就是用来概括、描述数据整体状况以及数据各特征的统计方法。对于定量数据，比如量表评分(非常不满意,不满意,非常满意等)或者身高体重的值，可以通过描述性分析，计算数据的集中性特征和波动性特征等。在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性分析，再选择进一步分析的分析方法。常见指标分类描述性统计指标大致可分为三类：集中趋势指标、离散趋势指标、分
只是python代码方便以后调用，理论部分需要看其他人的回归模型的预测import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import statsmodels.api as sm
from sklearn import model
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2023-08-23 10:16:17
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PyTorch的强大并不仅局限于自身的易用性，更在于开源社区围绕PyTorch所产生的一系列工具包（一般是Python package）和程序，这些工具包极大地方便了PyTorch在特定领域的使用。例如对于图像处理时一般会使用torchvision，对于视频处理会使用torchvideo，对于文本的处理
时间序列系列文章：时间序列（一）：时间序列数据与时间序列预测模型时间序列（二）：时间序列平稳性检测时间序列（三）：ARIMA模型实战在上一篇文章时间序列（一）：时间序列数据与时间序列预测模型中我们介绍了时间序列及一些时间序列预测模型。我们可以看到在进行预测时有一些模型表现较好，而另一些模型的预测结果却不尽人意。这是因为不同的时间序列模型对原始数据的要求是不同的，例如之前提到的ARIMA模型，要求时
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2023-10-19 11:09:14
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目录1 背景2 单位根3 单位根检验4 ADF检验5 python 实现与结果解释1 背景 在使用很多时间序列模型的时候，如 ARMA、ARIMA，都会要求时间序列是平稳的，所以一般在研究一段时间序列的时候，第一步都需要进行平稳性检验，除了用肉眼检测的方法，另外比较常用的严格的统计检验方法就是ADF检验，也叫做单位根检验。 &nbs
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2023-10-25 15:17:40
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本文是论文《A Conditional Adversarial Network for Change Detection in Heterogeneous Images》的阅读笔记。文章针对异质SAR（合成孔径雷达）图像变化检测问题提出了一个基于条件生成对抗网络的模型，该模型包含一个翻译网络（生成器1）、一个评估网络（生成器2）和一个判别器，翻译网络用来将光学图像转换成SAR图像，评估网络用来减少
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2023-12-31 15:23:15
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在安装RAC的CRS软件的过程中，建立用户的等效性是非常重要的一部。 下面是摘自于Oracle的官方文档里的RAC的安装 在每个主机上，以 oracle 用户身份登录： 在节点inth-rac02上 [oracle@inth-rac02 ~]$ mkdir ~/.ssh [oracle@inth-rac02 ~]$ chmod 7
原创
2022-08-12 20:45:15
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'''
【课程1.6】 正太性检验
利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。
直方图初判 / QQ图判断 / K-S检验
''' import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline # 直方图
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2024-07-17 11:17:22
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## 最近两天的成果'''
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# 不忘初心 砥砺前行. #
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2023-08-24 20:15:11
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