本文就数学原理，思想基础，python实现几个角度讲解反向传播的实现，需要部分基础，可能跟我差不多的小白会看的有点吃力。。。 文章目录一. 深度学习基础1. 深度学习2. 反向传播算法3. 梯度下降算法与链式求导法则①. 链式求导法则②. 梯度向量③. 梯度下降算法4. 最小二乘法二. 反馈神经网络1. 反馈神经网络原理与具体过程2. 反馈神经网络的激活函数3. 代码： 一. 深度学习基础1. 深
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2024-02-29 11:29:09
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一、变量和数据类型变量：来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的一个抽象概念（可以理解为一个代号）。 变量可以通过变量名来访问 在指令式语言中，变量通常是可变的命名规范：变量名就是一个非常典型的标识符。变量赋值：说明： Pyhton中变量赋值不需要类型声明 每个变量在内存中创建，都包括变量的标识、名称、数据这些信息 每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量
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2023-08-24 14:54:31
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时间序列分析相关概念一、用python生成时间序列1.几种常见的时间序列2.data_range()函数—创建时间序列3.truncate()过滤函数4.时间戳可以转化为时间周期二、数据重采样三、pandas滑动窗口1.制作pandas滑动窗口2.数据可视化四、数据平稳性与差分法1.平稳性2.差分法五、ARIMA模型1.ARIMA(p，d，q)模型2.ARIMA(p，d，q)阶数确定3.ARIMA
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2023-08-17 16:19:24
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【多方安全计算】差分隐私（Differential Privacy）解读 文章目录【多方安全计算】差分隐私（Differential Privacy）解读1. 介绍2. 形式化3. 差分隐私的方法3.1 最简单的方法-加噪音3.2 加高斯噪音（Gaussian noise）4. 差分隐私的分类4.1 本地化差分隐私4.2 中心化差分隐私4.3 分布式差分隐私4.x 本地化、中心化与分布式的区别与联
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2023-10-24 08:54:39
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# 差分(Difference)与Python
## 引言
差分(Difference)是一种常用的数学方法，用于求解离散函数的变化量。在计算机科学领域，差分常用于图像处理、数据压缩、算法优化等方面。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了多种方法来实现差分操作。本文将介绍差分的基本概念、Python中实现差分的方法以及应用场景。
## 差分的基本概念
差分是指离散函数在不
原创
2023-09-18 05:43:41
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文章目录QuestionIdeasCode
Question输入一个长度为 n 的整数序列。接下来输入 m 个操作，每个操作包含三个整数 l,r,c，表示将序列中 [l,r] 之间的每个数加上 c。请你输出进行完所有操作后的序列。输入格式 第一行包含两个整数 n 和 m。第二行包含 n 个整数，表示整数序列。接下来 m 行，每行包含三个整数 l，r，c，表示一个操作。输出
原创
2022-07-01 12:58:34
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【翻译自 ： Differential Evolution Global Optimization With Python】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 
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2023-09-06 20:38:53
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# Python中的差分运算
差分运算是时间序列分析中常用的一种方法，用于消除数据中的趋势，使得数据变得更加平稳。在使用Python进行数据分析时，我们常常需要对时间序列数据进行差分，以便更好地理解数据的特征。
## 什么是差分？
差分是指通过计算序列中相邻元素之差来得到新序列的操作。简单来说，给定一个序列 \(X = [x_1, x_2, x_3, \ldots, x_n]\)，一阶差分序
原创
2024-09-19 08:31:05
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# 差分Python：理解差分在数据科学中的应用
在数据科学和机器学习领域，数据预处理是一个关键的步骤，而差分（Differencing）是其重要的一部分。差分是一种常用的时间序列平稳化方法，它可以帮助我们消除数据中的趋势和季节性，使分析和建模更加准确。本文将介绍差分的概念、应用，并展示如何使用Python实现差分处理，包括一些代码示例。
## 什么是差分？
差分是对时间序列数据进行处理的一
一、递推关系——酵母菌生长模型 代码：import matplotlib.pyplot as plt
time = [i for i in range(0,19)]
number = [9.6,18.3,29,47.2,71.1,119.1,174.6,257.3,
350.7,441.0,513.3,559.7,594.8,629.4,640.8,
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2023-06-19 15:30:41
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leetcode刷题的差分数组技巧【Python】2 差分数组 差分数组的主要适用场景是频繁对原始数组的某个区间的元素进行增减。常规思路是用for循环实现，时间复杂度为O(n)。用差分数组可将时间复杂度降为O(1)。具体做法为先构建差分数组diff，diff[i]=nums[i]-nums[i-1]nums=[8,2,6,3,1]
diff =[nums[0]]
for i in range(1,
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2024-02-27 12:48:49
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ARIMA模型ARIMA模型（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（移动也可称作滑动），时间序列预测分析方法之一。ARIMA（p，d，q）中，AR是"自回归"，p为自回归项数；MA为"滑动平均"，q为滑动平均项数，d为使之成为平稳序列所做的差分次数（阶数）。“差分”一词虽未出现在ARI
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2023-07-06 13:43:45
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1.差集a = [1,2,3]
b = [2,3]
c = list(set(b).difference(set(a))) # b中有而a中没有的 2 .并集c = list(set(a).union(set(b))) 3.交集c=list(set(a).intersection(set(b)))
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2023-06-01 13:46:54
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波动现象在生活中非常常见，比如你随便扔一颗石子到平静的湖面上，一圈圈的波纹图案就会出现。波动现象的控制方程为波动方程，下面不要眨眼，请欣赏美丽的波纹： 正方形域内波反射图案 矩形区域波反射图案 三角形区域（一条边为无反射边界）波反射图案 只要我们求解出波动方程我们就可以得到上面美丽的图案，那么什么是波动方程呢，二维的波动方
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2023-08-22 09:17:13
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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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数组和链表代表着计算机最基本的两种存储形式：顺序存储和链式存储，所以他俩可以算是最基本的数据结构。 数组链表的主要算法技巧是双指针，双指针⼜分为中间向两端扩散的双指针、两端向中间收缩的双指针、快慢指针。&nbs
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2024-04-25 11:01:43
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HyDiff: Hybrid Differential Software Analysis# RemarksConference: ICSE 2020Full Paper: https://yannicnoller.github.io/publications/icse2020_noller_hydiff.pdfArtifact: https://github.com/yann
# Python List的差分
在Python中，List是一种非常常用的数据结构，它可以存储多个元素，并且可以进行增删改查等操作。其中，差分是List的一个重要操作，它可以用于计算List相邻元素之间的差值。本文将介绍Python List的差分操作，并提供代码示例。
## 什么是差分操作？
差分操作指的是计算List相邻元素之间的差值，即将每个元素替换为与前一个元素的差值。例如，对于L
原创
2023-11-29 10:13:25
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# Python差分间隔实现指南
## 引言
在实现“Python差分间隔”之前，我们首先需要了解什么是差分间隔。差分间隔是指计算一个序列中相邻元素之间的差值，常用于对时间序列或数据序列进行处理和分析。在Python中，我们可以使用一些库来实现差分间隔的计算，如numpy和pandas。
本篇文章将带领你了解差分间隔的实现步骤，并提供相应的代码示例和注释，帮助你快速上手。
## 差分间隔实
原创
2023-10-30 14:00:48
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# 使用 Python 进行差分 ADF 检验
在时间序列分析中，确保数据的平稳性是至关重要的。进行差分自相关检验，即 ADF (Augmented Dickey-Fuller) 检验，是一种常用的方法来判断时间序列是否平稳。本文将带您了解如何使用 Python 进行差分 ADF 检验，并为您提供相关的代码示例。
## 什么是 ADF 检验？
**ADF 检验**是由 David A. Di
原创
2024-09-19 03:51:27
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