设计模式是前人多年总结出来的经验，而反设计模式（Anti-Pattern）就是那些违反正确方式写代码的方法，往往这样的代码从可读性、安全性、正确性等方面都有问题。今天列一些平时写代码的坏习惯，避开这些问题使得我们的代码效率更高，可读性更强，Bug更少。1、使用标准库中的名字py文件名跟系统自带的模块名一样导致找不到模块是初学者犯错最多的时候，我最开始也犯这样的错，比如学 random 模块时，将自
当序列经过预处理被认为是一个平稳非白噪声的时序，那么我们可以通过建立一个线性模型来拟合这个时序。一 数学方法1.1 差分运算p阶差分对原始时序序列，记为一阶差分序列 对一阶差分序列，记为二阶差分序列 同理类推，对p-1阶差分序列，记为p阶差分序列k步差分对原始时序序列，记为k步差分，其中k为采样点的间隔步数采用延迟算子表示定义B为延迟算子，有依次类推带入上述p阶差分公式，我们有: 一阶差分: $\
内容提要:1 齐次线性差分方程 1-1 一阶齐次线性差分方程 1-2 二阶齐次线性差分方程(容许复数解) 1-3 二阶齐次线性差分方程(容许实数解) 1-4 齐次线性差分方程 2 线性差分方程3 例子本文主要参考文献.由于最近需要用到一些线性差分方程，所以这里做一个复习小结.注:由于阶数为 或者 以上，处理方法毫无区别，所以我们集中火力搞定 阶
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2024-05-10 13:06:49
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在使用SPSS进行时间序列分析时，发现网上的信息量较少，而且不够全面，在这里记录一下学习心得，如有错误，望指正。在进行时间序列分析之前，我们需要考察数据的一些性质，先附上百度百科的arima介绍：ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（
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2024-05-10 16:10:26
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差分方程简介适用对象事物发展有明显阶段性。如：生物周期、环境周期、经济周期差分的形态一阶前向差分 一阶后向差分 二阶差分 =差分方程的形态一阶差分方程 二阶差分方程 更一般的形态 差分方程的解若向量 x=(x(0),x(1),…x(n)) 让上面的方程成立，则次向量称为差分方程的一个解一阶线性常系数差分方程 若a≠-1,0,则其通解为=C+二阶线性常系数差分方程 若 r=0，有特解 =0若 r≠0
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2024-04-10 12:45:29
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差分进化算法1.1 概述差分进化算法（Differential Evolution, DE）是有Kenneth Price和Rainer Storn在尝试解决切比雪夫多项式拟合问题时提出的。是近年来最为流行的进化算法，性能非常优秀！在连续优化问题领域效果出类拔萃，而蚁群算法在组合问题、离散问题优化上极其优秀。在进化计算领域的知名学术会议IEEE CEC中的多节优化竞赛中，改进的DE算法排名前列。1
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2024-04-10 12:30:13
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# 使用Python对序列进行一阶差分
一阶差分是时间序列分析中的一种常见技术，用于计算相邻数据点之间的变化量。对于刚入行的小白而言，实现一阶差分的过程可能有些复杂。本文将清晰地为你描述整个流程，并将具体的代码示例一一展示。
## 整体流程概述
在进行一阶差分之前，我们首先需要明确需要进行差分的对象——一个序列。下面是一个简要的步骤说明和对应的代码部分。
| 步骤 | 描述
一、单项选择题(本大题共 15 小题，每小题 2 分，共 30 分)在每小题列出的四个备选项中只有一个选项是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选.多选或未选均无分。1.MTTR 是衡量计算机性能指标中的( )A.运算速度B.存储容量C.可靠性D.可维护性2.设异或非门的输入端为 A 和 B，其输出端为 F。若输出端的逻辑值为 F=0，则输入端 A 和B 的逻辑值可能是( )A.(A=
老规矩，数学原理什么的就不写了。直接贴代码和实例演示，以下代码基于python和numpy。在这里，我将用代码实现改进的欧拉公式、标准（经典）的四阶龙格-库塔法（改进的 Euler 公式和标准（经典）的四阶 Runge-Kutta 法）和线性常微分方程第一边值问题的差分解法。没时间看的同学，可以直接跳到总结。 文章目录改进的 Euler 方法定义函数参数说明实例运行标准（经典）的四阶 Runge-
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2023-10-20 23:04:57
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一．边缘检测综述1.1基本概念介绍开篇的一些废话……
其实，这里面介绍的整体还是比较基础、偏向新手入门的概念，不过本身自己也对这个领域了解的没多少，可能写的并不怎么样，但是对于自己而言，确实也花了不少时间，在写这个文档的过程中，因为有很多不明白的地方，倒逼着我去查一些资料。这里需要感谢很多人在网上分享的优质的博客，以及学长、老师的对我疑问的解答，也希望这之后这里的介绍能够帮一些新人入门，日后他人再
双重差分分析方法在经济领域多用于对于公共政策或项目实施效果的评价。1 标准双重差分模型估计原理1.1 估计原理1.1.1 原理1.1.2 模型1.1.3 绝对值差分vs相对值差分在实证过程中，尽管用了“差分的差”，但是得到的依旧是绝对值，因此用相对量（如增长率）的差分更合理。实际操作是：对绝对值取对数，再进行第一次和第二次差分。如1.2 假定假定1：“平行趋势假定”（parallel trend
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2023-10-12 17:17:04
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分数阶累加的Python实现分数阶累加是分数阶差分的逆运算，它不仅可用于分数阶差分方程的分析 ，也可以用于建立分数阶灰色模型。然而许多初学者在动手实现分数阶灰色模型时经常发现非常困难，究其原因其实是对定义公式的分析不够，对相应程序语言的特性不熟悉。本文将从分数阶累加的定义出发，深入分析其计算过程，结合Python语言的特性，详细讲解其实现过程。1、 分数阶累加的定义对任意原始序列 ，其分数阶累加定
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2023-12-12 23:02:00
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一维差分是为了解决访问一个数组中的几个区间，降低时间复杂度使用的差分就是前缀和的逆运算（a[i]=b[1]+b[2]+…b[i]）差分的作用就是快速实现将数组部分加上一个数。例如
给定一个数组 A 和一些查询 Li,Ri，求数组中第 Li 至第 Ri 个元素之和。
小蓝觉得这个问题很无聊，于是他想重新排列一下数组，使得最终每个查询结果的和尽可能地大。
小蓝想知道相比原数组，所有查
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2024-06-04 16:21:00
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# Python 列表的一阶差分
在数据分析和时间序列分析中，一阶差分是一种常用的操作，用于消除数据中的趋势。简而言之，一阶差分是计算相邻元素之差的过程。这在处理时间序列数据时，尤其是当你希望检验数据的平稳性时，会非常有用。本文将探讨如何在 Python 中实现一阶差分，包含代码示例和流程图。
## 一阶差分的基本概念
一阶差分的计算公式如下：
\[ \Delta x_t = x_t -
原创
2024-10-16 05:14:02
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# Python一阶滞后差分
在时间序列分析中，滞后差分是一种常用的技术，用于将非平稳时间序列转变为平稳时间序列。一阶滞后差分是指对时间序列中的每个元素，将其与前一个元素相减得到的差值。
在Python中，可以使用pandas库中的`shift()`函数来实现一阶滞后差分。下面我们将通过一个简单的例子来演示如何使用Python进行一阶滞后差分。
```python
import pandas
原创
2024-04-27 04:11:54
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# Python一阶差分diff实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python实现一阶差分（diff）操作。一阶差分是一种常见的时间序列分析技术，用于计算相邻数据之间的差异。下面是实现一阶差分的流程以及每个步骤所需的代码和注释。
## 流程概述
首先，我们来概述一下实现一阶差分的流程。具体步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入
原创
2023-08-03 08:45:51
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# 用Python做一阶差分方程图像
差分方程是描述离散动态系统的重要工具，特别在信号处理、控制理论和经济学中有广泛应用。一阶差分方程是差分方程的一种简单形式，通常用于描述系统在时间上变化的规律。在本文中，我们将通过Python绘制一阶差分方程的图像，并详细阐述相关概念。
## 一阶差分方程的基本概念
一阶差分方程的一般形式为：
\[
y(t) = ay(t-1) + b
\]
其中
在数据分析和信号处理领域，波谷和一阶差分是常用的处理技术。波谷代表数据中的最低值，而一阶差分用于检测数据变化的趋势。在这篇文章中，我们将通过“python 波谷 一阶差分”的问题，记录如何进行技术实现和优化，以及最后的故障复盘和总结。
在初期，我们面临的痛点是如何有效地从大量数据中提取波谷信息。对于某些任务，简单的图形化和数据处理方法无法满足需求。
> “我需要快速找到时间序列数据中的波谷，确
文章目录一、概述1.引例2.定义（函数的差分）3.定义（差分方程）4.差分方程的阶5.差分方程的解6.差分方程与微分方程的联系二、一阶常系数线性差分方程1.一阶常系数齐次线性差分方程（一）一般形式（二）解法——迭代法（三）解法——特征根法2.一阶常系数非齐次线性差分方程（一）一般形式（二）解法三、二阶常系数线性差分方程1.二阶常系数齐次线性差分方程（一）一般形式（二）解法——特征方程法2.二阶常
# Python 实现一阶差分
一阶差分是一种常见的数据预处理技术，通常用于时间序列分析中。通过计算相邻观测值之差，一阶差分帮助我们消除数据中的趋势成分，使得时间序列数据更平稳，从而便于后续的分析和建模。
## 一阶差分的基本概念
一阶差分是指一组时间序列中相邻两个值之差的集合。假设我们有一个时间序列 \(X_t\)，其一阶差分可以表示为：
\[ Y_t = X_t - X_{t-1} \
