在某个项目中，我发现了一个比较常见的问题，涉及到“python的优化系数”。这个问题对系统的性能产生了显著的影响，导致了处理速度的下降和资源的浪费，直接影响了我们的用户体验和业务流程。现在，我将把这个问题的解决过程详细记录下来，以便将来参考。
## 问题背景
在最近一次性能测试中，我们的团队发现，由于 Python 代码中优化系数设置不当，导致服务器响应时间明显延长。此问题不仅增加了用户的等待
python性能优化01 在列表里面计数性能：第二种计数方法比第一种快不要太多，因为Python原生的内置函数都是优化过的，所以能用原生的计算的时候，尽量用原生的函数来计算，所以能用原生的内置的数据结构，一定要用原生的（集合set去重也类似）。02 过滤一个列表性能：第二种方法有可能比第一种慢，有人可能觉得filter应该会快一些，其实filter增加了复杂度，返回一个迭代对象
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2023-11-11 23:01:54
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线性回归模型“回归”这个词，既是Regression算法的名称，也代表了不同的计算结果。当然结果也是由算法决定的。
不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归，线性回归模型的结果是一个连续的值。
实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法，如果把这个模型用于预测，结果是一个连续值而不是有限的分类。
从代码上讲，那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路，我不想在这个系列的
文章目录@[toc]PID算法简介比例P：积分I：微分D：PID控制器结构参数调整一般规则PID调试一般原则参数调整一般步骤a.确定比例增益b.确定积分时间常数Tic.确定微分时间常数Tdd.系统空载、带载联调，再对PID参数进行微调，直至满足要求。PID常用口诀PID算法简介 P指的是比例(Proportion)，I指的是积分(Integral)，D指的是微分(Differential)。在电机
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2024-07-03 07:04:52
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文章目录一、理论基础1、鲸鱼优化算法(WOA)2、耦合中心游移和双权重因子的鲸鱼优化算法(C-A-WWOA)2.1 耦合中心游移初始化及边界邻域更新策略(C-WOA)2.1.1 耦合中心游移的初始化策略2.1.2 耦合边界邻域更新的修正策略2.2 耦合非线性收敛因子的改进策略(A-WOA)2.3 耦合双权重因子的随机更新策略(W-WOA)2.4 算法流程二、仿真实验与结果分析三、参考文献 一、理
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2024-09-26 22:19:21
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引言系统运行的表现通常会受到多种参数变量的影响。参数取值的两两组合，其可能的组合数是非常大的。如何比较好且快速地找到合适的参数呢？今天要讨论的就是使用优化技术来试图解决这样一种问题。由于python对计算和算法提供了很好支持，本文采用python来进行问题的描述和解决。问题描述在如下图所描述的服务模型中，分为交易层-创建需要处理的交易任务，服务层-异步处理交易任务。其中，交易层需要配置交易处理的并
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2024-10-26 11:45:35
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1.背景Dice 系数是常用的分割的评价标准之一 后面还会介绍其他的评价标准。 而且我发现大家的东西都是互相抄来抄去没有意思2.Dice系数原理及定义公式1 假设 X 是 Output【也就是我们输出结果】 维度为（3，3） Y 为lable【标签】 维度为（3，3）单一分类 首先我们需要明白Dice系数使用判断两个图片（这里我就指的是X Y）的相似度的，但是在我们的分割任务当中我们通常将0 代表
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2024-01-11 09:22:33
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# 教你使用 Python 中的 LinearRegression 和提取系数
线性回归是机器学习中最基础的回归算法之一，在 Python 中，你可以通过 `scikit-learn` 库轻松实现线性回归模型。本文将详细介绍如何使用 `LinearRegression` 类，并提取模型的系数（weights）和截距（intercept）。
## 整体流程概览
在进行线性回归分析之前，我们需要
原创
2024-10-27 05:17:23
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关系查询优化是影响关系数据库管理系统性能的关键因素。一、查询优化概述查询统计信息改变了，系统可以自动对查询进行重新优化以选择相适应的执行计划。在非关系系统中则必须重写程序，而重写程序在实际应用中往往...
原创
2021-12-29 16:28:13
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皮尔逊相关系数要理解 Pearson 相关系数，首先要理解协方差（Covariance）。协方差表示两个变量 X，Y 间相互关系的数字特征，其计算公式为：Pearson 相关系数公式如下：由公式可知，Pearson 相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的，虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度（协方差大于0的时候表示两者正相关，小于0的时候表示两者负相关），但其数值上受量纲的影响很大，不能简
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2023-07-07 22:04:24
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轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
轮廓系数找最佳n_cluster(基于sklearn)# -*- encoding : utf-8 -*-
"""
@project = sklearn_learning_01
@file = 轮廓系数找最佳n_cluster
@author = wly
@create_time = 2022/12/7 23:15
"""
from sklearn.datasets import make_bl
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2024-01-12 13:18:01
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1. 变差函数定义1.1 二阶平稳假设：由于统计推断一般都要进行重复采样，但储层属性参数有其特殊性，每个位置不可能有多个样本，所以对随机函数Z(u)提出了本征假设，试图采用随机函数理论来接近空间插值。 二阶平稳性是指同时满足下面两个条件：1.2 变差函数定义通常将地质变量在空间两位置处取值之差的方差之半定义为变差函数，记为：从公式可以看出，变差函数揭示了距离h的空间两位置，其地质变量取值的相似度。
1 引言 随着计算机应用技术的不断普及和发展，数据库系统正越来越多的走进人们的日常生 活。在要求查询结果正确无误的同时，人们越来越关心查询的效率问题。影响查询效 率的因素很多，诸如处理器的速度、I/O速度、存储器的容量、操作系统、采取何种的 数据库服务系统等。但是对于特定服务器来说查询的效率主要取决于DBA（数据库管理 员）所给定的查询语句。 2 合理使用索引 数据库服务器对数据进...
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2009-04-22 10:51:00
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数据画像中，根据算法定性计算了很多标签，而最后展示出来的，是定量的标签，如星级标签，这就需要进行定性的评价。一、离差法 离差法，是依据正态分布的原理，以大数量横剖面调查资料的平均数为基准值，以标准差为离散距，对某一体质指标进行分等评价的方法。离差法只适用于测试数据呈正态分布时。 （一）离差法划分评价等级的标准 &n
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2024-01-31 15:46:24
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实验题目：计算聚集系数和邻里重叠度利用变成编写计算聚集系数和邻里重叠度的算法，使用大数据分析社会网络中的邻里关系实验步骤与内容：输入： 任意图的邻接矩阵输出： 1）每个节点的聚集系数 聚集系数：节点A的聚集系数定义为A的任意两个朋友彼此也是朋友的概率——也就是A相邻的节点之间边的实际数/与A相邻节点对的个数之比 2）每个节点对的邻里重叠度 邻里重叠度:定义一条边的邻里重叠度为:与A,B均为邻居的节
### Python 皮尔森系数的 P-Value
在统计学中，皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）是用来衡量两个变量之间线性关系强度的一种方法。其取值范围在-1到1之间，值越接近于1或-1，表示线性关系越强。为了判断这个相关性的显著性，我们可以使用 P 值。
P 值是一种用于表达假设检验中观察结果的显著性水平的指标。小于某个阈值（通常取0.05）的
节点度(degree)、度分布(degree distribution). 度是对节点互相连接统计特性最重要的描述, 也反映重要的网络演化特性. 度 k 定义为与节点直接相连的边数. 节点的度越大则该节点的连接就越多, 节点在网络中的地位也就越重要. 度分布 P(k)是网络最基本的一个拓扑性质, 它表示在网络中等概率随机选取的节点度值正好为 k 的概率, 实际分析中一般用网络中度值为 k 的节点占
在数据科学和统计学中，决定系数（Coefficient of Determination），通常用符号 R² 表示，是一种用于衡量回归模型优劣的指标。它表示模型预测的结果与真实数据的拟合程度，R² 的取值范围在0到1之间，值越接近1表示模型越好。本博文将详细记录如何在 Python 中计算和运用决定系数的事项。
## 环境预检
在进行决定系数计算之前，我们需要确保环境的配置符合要求。
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1. 聚类K-means算法是一种常用的聚类算法，所谓的聚类就是指给定个样本的数据集，需要构造 个簇（类），使得这 2. K-means算法基本步骤随机初始化个点，作为聚类中心在第次迭代中，对于每个样本点，选取距离最近的聚类中心，归为该类遍历一遍之后，更新聚类中心，其中更新规则为：聚类中心取当前类的平均值重复步骤2、3，直到满足迭代次数，或者聚类状态不发生改变3. 算法优化3.1 轮廓系数轮廓系
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2024-01-03 22:59:12
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