时至今日，深度学习早已成为数据科学的新宠。即便往前推10年，SVM、boosting等算法也能在准确率上完爆线性回归。那么，为什么我们还需要线性回归呢？一方面，线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。线性回归中的“线性”指的是系数的线性，而通过对特征的非线性变换，以及广义线性模型的推广，输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。另一方面，也是更为重要的一点，线性模型的易解释性使得它在物理学、
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2023-11-21 20:50:23
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原标题：全国首个高速收费计算器上线！ETC过路费终于算明白了4月30日消息，据国内媒体报道， 交通运输部路网监测与应急指挥中心和高德地图达成合作，共同推出国内首个高速收费计算器“ETC对账助手”(高德地图搜索“ETC对账助手”即可查询)。双方合作后，相比之前高德上线的1.0版本。“ETC对账助手”的费用预估将变得更精准，既能在用户出行前为其出行决策提供参考，又能在行程结束后让用户及时了解整个行程的
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2023-12-15 21:22:07
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# 教你如何实现python高速groupby
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴有机会指导你，一位刚入行的小白，如何实现“python高速groupby”。在本文中，我将逐步介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。希望这篇文章能帮助你更好地理解和应用这个技术。
## 流程图
```mermaid
gantt
title 实现python高速groupby流程图
sec
原创
2024-07-04 04:21:59
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# Python高速SQLite
SQLite是一种轻量级的数据库管理系统，常用于嵌入式设备和移动应用程序中。Python提供了对SQLite的支持，使得在Python中操作SQLite数据库变得简单而高效。
本文将介绍如何使用Python进行高速的SQLite操作，并提供代码示例。首先，我们需要安装Python的SQLite库。
## 安装SQLite库
在使用Python操作SQLit
原创
2024-01-19 04:55:56
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第一部分 Spark Core第1节 Spark概述1.1 什么是SparkSpark 是一个快速、通用的计算引擎。Spark的特点：
速度快。与 MapReduce 相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬
盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内
存来高效处理数据流；
使用简单。Spark支持 Scala、Java、Python、R的API，
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2021-03-15 23:13:33
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高速公路的一些线路坐标、高程计算公式(缓和曲线、竖曲线、圆曲线、匝道)一、缓和曲线上的点坐标计算已知：①缓和曲线上任一点离ZH点的长度：l②圆曲线的半径：R③缓和曲线的长度：l0④转向角系数：K(1或－1)⑤过ZH点的切线方位角：α⑥点ZH的坐标：xZ，yZ计算过程：说明：当曲线为左转向时，K=1，为右转向时，K=-1，公式中n的取值如下：当计算第二缓和曲线上的点坐标时，则：l为到点HZ的长度α为
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2024-02-27 13:18:54
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在图像处理中每秒钟都要做大量的运算，所以你的程序不仅要能给出正确的结果，同时还必须要快。所以这节将要学习： • 检测程序的效率 • 一些能够提高程序效率的技巧 1.使用 OpenCV 检测程序效率cv2.getTickCount（） 函数返回从参考点到这个函数被执行的时钟数。所以当你在一个函数执行前后都调用它的话，你就会得到这个函数的执行时钟数。cv2.getTickFrequency
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2023-11-19 11:48:06
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# Python高斯峰拟合
## 介绍
高斯峰拟合是一种常用的数据分析方法，用于对实验数据进行曲线拟合和参数估计。Python提供了许多强大的工具和库，可以方便地进行高斯峰拟合。本文将为你介绍Python中的高斯峰拟合方法，并提供代码示例。
## 什么是高斯峰拟合
高斯峰拟合是一种对实验数据进行曲线拟合的方法，通常用于分析数据中的峰值位置、峰值强度和峰宽等参数。高斯峰函数是一个连续的函数，其形
原创
2023-09-08 10:42:01
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## Python 与高速 COM 通信
在许多工业与科研应用中，COM（串行通信）是一个广泛使用的通信协议。用 Python 实现高速的 COM 通信可以帮助开发者高效地处理数据传输。本文将介绍如何使用 Python 进行高速 COM 通信，并提供示例代码。
### 什么是 COM 通信？
COM 通信是一种通过串行端口进行数据交换的技术。一般用于连接计算机与各种设备，例如传感器、控制器等
原创
2024-08-11 04:37:39
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摘要：ADC作为连接模拟世界与数字世界的桥梁，是现代雷达系统中必不可少的一环，其性能的好坏直接决定雷达的好坏。激光测风雷达作为现代雷达系统大家庭中的一员，必然也会使用到ADC。为了保证其性能，除了良好的设计外，设计完成之后充分的测试也是必不可少的。在测试之前，首先简单介绍下ADC的种类以及其主要指标。ADC种类 类型优点缺点逐次逼近型速度高，功耗低，低分辨率价格低分辨率提升困难Σ-Δ调制
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2024-09-14 13:25:58
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import java.util.Scanner;/*2012年11月17日 11:34:10高级计算器覃唐弢 * example：{2.2-2/[3-(34-32)+2.3]+2.2}+2.3 * 1.2*{2.2-2/[3-(34-32)+2.3]+2.2}+2.3=6.852727272727273 * */public class Counter {
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2023-08-29 10:23:53
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一、SERDES的作用1.1并行总线接口 在SerDes流行之前,芯片之间的互联通过系统同步或者源同步的并行接口传输数据,图1.1演示了系统和源同步并行接口。 随着接口频率的提高，在系统同步接口方式中,有几个因素限制了有效数据窗口宽度的继续增加。a)、时钟到达两个芯片的传播延时不相等(clock skew)b)、并行数据各个bit的传播延时不相等(data sk
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2024-09-03 11:25:33
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该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这
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2024-08-23 13:32:50
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静态数据：比如数据仓库中的数据, 类似三峡水库中的水. (数据挖掘, OLAP 分析工具) 流数据: 网络监控, 传感检测, 大量的, 流式的数据(不断的产生, 源源不断的到达). 比如 PM2.5 的检测， 这种需要实时的监控和处理(分析). 流数据的特性 推送的方式: 实时查询的结果 流计算应用
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2020-02-29 19:21:00
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# Python SQLite 高速写入
SQLite 是一种小型的嵌入式数据库引擎，非常适合在轻量级应用中使用。在Python中，我们可以使用内置的`sqlite3`模块与SQLite数据库进行交互。然而，当需要大量数据写入时，如何高效地使用SQLite成为了一个关键问题。本文将介绍如何在Python中高速写入SQLite数据库，并提供相应的代码示例。
## SQLite 写入的性能瓶颈
原创
2024-01-16 07:16:43
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# 如何实现 Python 的 MSS 高速版本
在现代开发中，许多应用程序需要进行屏幕捕获。Python 的 MSS 库提供了一种高速的屏幕捕获方法，适用于各类项目。接下来，我将带你逐步了解如何实现 Python 的 MSS 高速版本。
## 流程概述
在开始之前，你需要了解整个实现过程。以下是实施 MSS 高速版本的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---------|--------
原创
2024-09-04 04:00:49
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# 使用 Python 遍历 ClickHouse 查询结果的高速方法
在大数据时代，ClickHouse 被广泛应用于实时数据分析。通过 Python 客户端访问 ClickHouse 数据库，可以方便快捷地获取数据并进行处理。本文将介绍如何利用 Python 高速遍历 ClickHouse 查询结果，适合刚入行的小白开发者。
## 流程概览
在实现过程中，我们可以将整个流程拆分为几个步骤
原创
2024-09-20 11:09:29
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# 使用Python实现SPI高速数据发射
在嵌入式系统和硬件通信中，SPI（Serial Peripheral Interface）是一种常见的同步串行通信接口。本文将帮助你理解如何使用Python实现SPI高速数据发射。
## 实现流程
以下是实现SPI高速数据发射的步骤：
| 步骤 | 描述 |
# Python 并行计算提高速度的方案
## 1. 引言
在现代计算领域，数据量日益增加，以及对计算速度的需求不断提升，使得单线程计算已经无法满足要求。利用并行计算技术，可以充分利用多核 CPU 的优势，从而显著提高运算速度。本文将介绍一种基于 Python 的并行计算方案，通过采用 `multiprocessing` 模块和 `concurrent.futures` 模块来提升项目的计算效
sqlite是一个轻量级的数据库，与很多大型的数据库(例如DB2,Oracle,MSSQL,MYSQL,PostgreSQL)相比，它不需要一个 Server Process,因此更相像于其他的小型数据库，例如Access，而且事实上，它的作用很类似于Access，不过由于缺乏商业支持，没有像 Access一样提供丰富的界面组件，相信如果需要的话，其实不是很难做的。 前面也用到过sql
