目录1、重载1.1方法的动态性2、 私有属性和私有方法（实现封装）3、@property装饰器3.1将一个方法调用方式变为“属性调用”。3.2装饰器的用法4、面向对象的三大特征4.1继承4.2方法重写5、object的根类6、重写__str()__方法7、多重继承8、super()获得分类的定义9、多态10、特殊方法和运算符重载11、特殊属性12、对象的浅拷贝和深拷贝13、组合14、设计模式_工厂
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2024-04-10 05:15:47
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统计学习基础回顾 1. 后验概率 2 2. . 极大似然法 (MLE) 信息论基础 1. （互）信息 2. 熵、条件熵 3. 交叉熵、相对熵 最大熵模型 1 1 . 凸优化理论推导 Maxent 2. 与 MLE 的关系 EM 算法 1 1 . GMM 实例 2. MLE 推导我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为
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2024-05-13 13:38:25
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EM算法在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用概率模型参数的现有估计值，计算隐藏变量的期望；
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2023-12-01 12:46:01
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EDM营销：全称Email Direct Marketing，即电子邮件营销。企业可以通过使用EDM软件向目标客户发送EDM邮件，建立同目标顾客的沟通渠道，向其直接传达相关信息，用来促进销售。EDM软件有多种用途，可以发送电子广告、产品信息、销售信息、市场调查、市场推广活动信息等。身为一名会修电脑的数据分析师，总是要想着怎样把公司电脑搞坏，顺便给公司创造点价值刚好python有个 import
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2024-08-18 16:27:48
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EM算法：最大期望算法是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法，通常作为牛顿迭代法的替代，用于对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。在进行了解之前，我们先通过一个抛硬币的经典例子来解释EM算法的由来： 现在我们有两枚硬币 A 和 B，这两枚硬币和普通的硬币不一样，他们投掷出正面的概率和投掷出反面的概率不一定相同。我们将 A 和 B 投掷出正面的概率分别记为θA和θB。独立地做 5 次试验：
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2023-11-15 20:28:13
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SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信
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2023-09-26 15:35:16
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EMD是时频分析常用的一种信号处理方式，EMD经过发展到现在也有很多不同的发展，本文总结了已知的各种优化和变种。分类：EMD(经验模态分解)：基本模态分解 EEMD(集合经验模态分解)：EMD+白噪声 CEEMD(互补集合经验模态分解)：加正负成对的辅助白噪声 CEEMDAN(完全自适应噪声集合经验模态分解)：分解过程加白噪声经EMD分解得到的各阶IMF分量 ESMD(极点对称模态分解)：外部包络
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2024-04-21 15:49:56
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目录EMD分解解析一、 EMD初步介绍1.什么是EMD?2.EMD的工作原理是什么？3.EMD的基本分解过程二、EMD的分解三、EMD工具包的安装参考文献 EMD分解解析希望能通过这篇文章，让你对EMD分解具有初步的了解。一、 EMD初步介绍1.什么是EMD?经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）方法被认为是2000年来以傅立叶变换为基础的线性和稳态
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2024-01-26 09:32:13
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问题节选自<<数据结构、算法与应用(C++语言描述)>>, 思路与代码为原创, 如有疏漏及问题欢迎指正 问题描述: 一辆列车有n节车厢, 车厢排列乱序(如: 284657139), 但整体车厢序号连续(序号整体没有断), 每节车厢要停靠不同的站台.现有n个车站从1到n编号, 列车按照从1到n的顺序经过车站, 列车要在车厢号和车站号相同时, 将车厢卸下,
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2023-10-21 22:08:34
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# Python中的经验模态分解（EMD）及其安装
在数据分析和信号处理中，经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）是一种重要的方法。EMD可以有效地将复杂信号分解成一组本征模态函数（IMF），便于后续分析。本文将介绍如何在Python中安装EMD库，以及如何使用该库进行信号处理。
## 1. 什么是EMD？
经验模态分解是一种时域信号处理技术，旨
原创
2024-10-14 06:25:56
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关于“EMD分解Python”的实现过程，今天我们将详细聊聊如何一步一步实现这个功能。从环境准备到优化技巧，保证大家能够轻松上手。在每个步骤中，我们都会加入一些图表和代码块，以帮助理解。
### 环境准备
在开始之前，首先要确保你的软硬件环境能够支撑EMD（经验模态分解）的实现。以下是我们的基本要求：
#### 软件要求
- Python 3.7或更高版本
- NumPy库
- SciPy
在数据分析和信号处理领域中，经验模态分解（EMD）是一种强大的工具，广泛用于从复杂信号中提取有用信息。本文将探索如何在 Python 中实施 EMD，具体内容包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及扩展讨论。
## 背景描述
EMD 是一种用于分析非平稳或非线性信号的技术，它通过将复杂信号分解为若干个固有模态函数（IMF）来帮助分析和理解信号特性。EMD 的核心在于局部特征的提取
郑重声明：本文档只是方便自己学习记录1.EMD 工具包安装下载地址：://github./laszukdawid/PyEMD2.解压工具包，将文件复制到自己的python（Anaconda）的Lib的site-packages3.cmd切换到包的目录4.输入python setup.py install安装5.EMD分解实验# 导入工具库
import numpy as np
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2023-07-03 18:09:29
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之前我们有了十几篇文章讲述了EMD算法的基础理论、IMF的含义、EMD的MATLAB实现方法，EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、ICEEMDAN、LMD、EWT、SWT的理论及代码实现，还讲到了HHT算法理论及其代码实现。上一篇介绍了IMF分量的方差贡献率、平均周期、相关系数，今天这篇讲一下也很常用和好用的IMF处理方法。一、关于IMF的重构有很多同学问IMF的重构要怎么做，信号重构确
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2023-12-29 16:46:43
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# Python实现EMD的步骤详解
## 导言
欢迎小白开发者加入Python开发的行列！在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现EMD（Earth Mover's Distance）算法。EMD是一种用于衡量两个概率分布之间的相似性的方法，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。通过学习这个算法，你将更深入地理解Python的使用和数据处理的概念。
## 整体流程
在开始编
原创
2024-01-05 10:15:25
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# Python向量重组：探索数据结构的灵活性
在数据科学和机器学习领域，向量是一种常见的数据结构，用于表示一组有序的数据。Python作为一门灵活的编程语言，提供了多种方式来处理和重组向量。本文将介绍Python中向量重组的基本概念和方法，并通过代码示例展示如何实现。
## 向量重组的概念
向量重组是指对向量中的元素进行重新排列或组合，以满足特定的需求。这可能包括元素的排序、过滤、合并等操
原创
2024-07-26 10:36:24
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# Python 数据重组
数据重组是数据处理过程中的重要环节，它可以将数据按照不同的维度进行组合、聚合和转换。在 Python 中，有许多强大的工具可以帮助我们进行数据重组，如 pandas、NumPy 和 itertools 等库。本文将介绍一些常用的数据重组技术，并提供相应的代码示例。
## 1. 列转行
有时候，我们需要将数据从列转换为行，这在数据分析和可视化中非常常见。pandas
原创
2023-07-20 08:49:47
153阅读
# Python车厢重组
在现实生活中，我们经常会遇到需要对一组数据进行排序、筛选或重组的情况。而在Python编程中，我们可以利用各种数据结构和算法来实现这些操作。本文将介绍如何使用Python对车厢进行重组的示例，以加深对Python中数据结构和算法的理解。
## 车厢重组示例
假设有一列火车车厢，每节车厢上都标有一个数字。我们的任务是将这些车厢按照数字大小重新排列，从小到大排列。下面是
原创
2024-04-26 04:03:20
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# 车厢重组与Python的应用
## 引言
在现代铁路运输中，车厢重组是一项重要的操作。即便是在信息技术快速发展的今天，合理规划车厢的组合以应对不同的运输需求依然是一项挑战。本文将探讨车厢重组的基本概念，并介绍如何使用Python来有效地解决这一问题。在讨论过程中，我们还将了解状态图与饼状图的应用，通过这些可视化工具更好地理解车厢重组的方方面面。
## 什么是车厢重组？
车厢重组顾名思义
车厢重排过程详解，c++实现对应《数据结构，算法与应用》p190，书上写得太笼统了，因此自己写了很多注释，以便于日后查看，温故知新。 下面展示一些 算法代码。// An highlighted block
/*本程序主要模拟车厢重排过程，有以下说明：
1.重拍过程在转轨站进行
2.转轨站有一个入口和一个出口，并有多个缓冲区
3.一个缓冲区可以放多节车厢
4.每节车厢可以直接从入到出或者塞入
