工作中主要是在写python2，把python作为用户逻辑的载体的，一般是C++写好底层，导出成python模块使用，或者是可执行程序带起来一个python虚拟机，把函数注入进去，然后加载python代码执行。我接触的这部分python，没有太多的框架，几乎不使用基本数据结构之外的标准库，因为很多东西都是C++封装好给python的，性能比纯python好很多。因此下面的文字也主要围绕着我使用的这
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2023-08-27 23:05:26
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对于Python初学者来说，Python Project的结构和模块之间的调用方法难以理解和掌握。这里进行举例测试，在Python中自建模块，并由其他模块进行调用，来分析自建模块的使用方法以及出现的一些问题。1. 分析Python Project的文件层次结构这是一个Python Project，其结构如下图所示：其中每个Python文件被称为一个模块。为了便于管理和使用，可以将同种类型的多个Py
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2023-10-12 11:14:05
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本章首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些最优化算法，其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法，这些最优化算法将用于分类器的 训练。最后给出一个Logistic回归的实例，预测一匹病马是否能被治愈。5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类5.2 基于最优化方法的最佳回归系数确定5.2.1 梯度上升法 梯度上升法基于的思想是：要找到某函数的最大值，最好的方法就是
目录1 定义目标2 数据采集2.1 抽取数据的标准2.2 衡量数据的质量标准2.3 基于挖掘目标需要的数据源2.4 在这些数据源中抽取用于建模的主要内容3、数据探索3.1 数据质量分析3.2 数据特征分析3.3 主要数据探索函数4 数据预处理4.1 数据清洗4.2 数据集成4.3 数据变换4.4 数据规约5 构建模型6 模型发布1 定义目标例如：针对餐饮行业的数据挖掘应用：
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2023-08-11 14:31:16
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介绍 比起业务分析与建模来，UML在过去与软件工程和系统设计的联系更加紧密。并且，UML2.X标准提供了丰富的行为模型，这对于过程、活动、及对每一个业务都重要的人与信息等的建模非常有用。 除标准的UML规范外，还有两个备受关注的UML扩展，它们进一步强化了对业务过程和相关结构的建模。第一个是业务过程
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2019-03-04 17:55:00
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维度模型：1.星形模型 2.雪花模型维度建模的步骤：1. 选择业务流程2. 声明事
原创
2022-12-07 14:51:26
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# Python 中的 ARCH 模型建模过程
在金融时间序列分析中，条件异方差是一个非常重要的概念。它描述了数据的波动性（即方差）不是恒定的，而是随着时间而变化。自承型条件异方差（ARCH）模型是捕捉此类现象的有效工具。在这篇文章中，我们将探讨如何在 Python 中构建 ARCH 模型，并提供相应的代码示例。
## 什么是 ARCH 模型？
ARCH 模型由罗伯特·恩格尔（Robert
abaqus复合材料建模与应用技术，开展新型复合材料研发、复合材料性能预测、先进复合材料应用以及工业化生产等各个环节，提高复合材料研发与应用效率 1、ABAQUS 建模基础操作入门学习-以复合材料层合结构建模、静力分析为例，建模计算流程考虑刚度退化的层合结构建模分析 2、ABAQUS纤维增强复合材料层合板分层和界面损伤与扩展分析 基于虚裂纹闭合技术(VCCT)的分层扩展模拟 基于cohesive单
经过前面两篇文章。已经讲清楚了LR语法分析中最重要的分析表的构造过程。先补充一个小问题，就是LR(0)项目的分类 根据圆点所在的位置和圆点后是终结符还是非终结符或为空把项目分为以下几种： 移进项目： 形如 A→α .a β ，a是终结符, a ,b∈V* 以下同 待约项目：A→α .B β , 其中B是非终结符 归约项目：A→α . 表明产生式已分析完成。 接受
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2024-06-07 13:45:44
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PKPM结构设计软件案例教学题目打开软件，新建项目绘制轴网注意逗号为英文逗号结果如下进行轴线命名（该操作不影响后续计算以及建模，仅影响最后施工图纸导出）结果如下标注轴号，点击tap键，成批输入轴号，并去掉不标的轴线点击Esc键，输入起始轴号用同样的方法对其他轴线进行标注1/3符号标注结果如下绘制构件，梁，柱等，点击构件柱，添加规定尺寸类型的柱子结果如下梁布置，梁布置应考虑主梁次梁高度的影响，该参数
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2024-01-15 21:51:38
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LR性能测试分析流程一、 判断测试结果的有效性（1）在整个测试场景的执行过程中，测试环境是否正常。（2）测试场景的设置是否正确、合理。（3）测试结果是否直接暴露出系统的一些问题。（4）确定测试结果有效之后，就要对测试数据进行深入的分析。二、 分析思路（1）分析原则：由外到内，由表到里，层层深入。拆分问题
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2024-04-12 22:19:48
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# 线性回归模型（LR模型）在Python中的应用
线性回归（Linear Regression）是一种基础且常用的统计分析方法，用于研究自变量（独立变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系。在机器学习与数据科学领域，线性回归被广泛应用于预测与模型构建方面。本文将通过代码示例，介绍如何在Python中实现线性回归模型。
## 什么是线性回归？
线性回归的目标是寻找一个线性方程，通过该方程将自
原创
2024-09-09 06:50:44
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# Python安装线性回归（LR）
线性回归（Linear Regression）是一种基本的线性模型，用于描述变量之间的关系。在Python中，使用`scikit-learn`库可以轻松实现线性回归模型的构建、训练和预测。以下是Python安装和使用线性回归模型的详细说明。
## 1. 安装Python和相关库
在使用线性回归之前，首先需要确保你的环境中安装了Python以及相关的第三方
# Python中的LR算法
## 前言
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中最常用的分类算法之一，其主要应用于二分类问题。它使用一个线性回归模型和一个sigmoid函数，将输入映射为0和1之间的概率值，根据概率值进行分类。
在本文中，我们将介绍Python中如何使用逻辑回归算法进行分类。我们将从理论上介绍逻辑回归算法的原理，并使用Python代码实现一个简单的二分
原创
2023-09-14 03:23:31
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# 如何在Python中实现逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。在本教程中，我将指导你通过以下步骤来实现一个基本的逻辑回归模型。
## 实现流程
我们将逻辑回归的实现分成以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|--------
原创
2024-10-17 13:35:37
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# 如何用Python实现Logistic Regression（LR）算法
## 摘要
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现Logistic Regression（LR）算法。LR是一种经典的机器学习算法，常用于二分类问题。我们将通过示例代码和步骤详细解释如何实现LR算法，适合初学者入门学习。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --
原创
2024-03-12 06:05:02
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数据建模
数据建模是将现实世界中的某个业务系统的数据抽象为一组规范化的数据模型。以下是数据建模的基本步骤：
明确过程：首先需要对业务系统的业务流程和业务规则进行全面了解和分析，以明确业务数据的来源和去向。了解业务过程可以帮助确定数据模型中需要包含的实体和关系。
粒度：确定数据模型中实体的粒度。数据粒度是指数据描述的事物的最小可分辨单元。合理的粒度可以保证数据的准确性和完整性，同时也可以提高数据
原创
2023-04-27 22:34:57
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1、内容简介略352-可以交流、咨询、答疑2、内容说明Ph中和过程建模正在上传…重新上传取消
原创
2022-06-28 09:18:16
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# Python中LR参数详解
在Python的数据科学和机器学习领域，LR（学习率）是一个至关重要的参数。学习率决定了每次更新模型时步长的大小。今天我们将深入探讨LR参数的概念、如何选择合适的LR值，以及如何在Python中进行调优。通过一系列的代码示例和理论讨论，读者将能更好地理解学习率的重要性及其应用。
## 什么是学习率？
学习率（Learning Rate）是优化算法中控制参数更新
1 研究背景和现状IRC是Internet Relay Chat 的英文缩写，中文一般称为互联网中继聊天。它是由芬兰人Jarkko Oikarinen于1988年首创的一种网络聊天协议。经过十年的发展，目前世界上有超过60个国家提供了IRC的服务。IRC的工作原理非常简单，您只要在自己的PC上运行客户端软件，然后通过因特网以IRC协议连接到一台IRC服务器上即可。它的特点是速度非常之快，聊天时几乎
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2023-09-19 20:33:45
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