磊叔：2，逻辑和统计学篇热身问题，难度，区分度，什么是描述性统计：描述数据的基本情况，事实，平均数，中位数，分位数，方差，偏度，峰度加权平均数的应用场景：多指标分配权重方便计算，比如各省成绩，催收员排名指标，回款金额，金额回收率，笔数回收率，外访次数，有效外访率加权平均数的前提是：标准化，把不同指标的考察基准拉倒同一水平线对比。例如：播放完成率，播放时长，播放次数，怎么评估样本中的异常值？评估日
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2024-07-11 17:20:27
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# 用Python求二次积分的流程与实现
在计算机科学与数学交叉的领域，二次积分是一个重要的概念。今天我们将用Python来计算二次积分（也称为双重积分）。本文将提供详细的步骤、需要的代码，以及相应的注释，帮助刚入行的小白了解整个过程。
## 流程概述
在进行二次积分计算之前，我们需要了解整个过程。以下是实现二次积分的基本步骤：
| 步骤 | 操作
参考：《机器学习与应用》 文章目录微积分与线性代数导数向量与矩阵向量代数余子式伴随矩阵偏导数与梯度雅克比矩阵Hessian矩阵泰勒展开行列式特征值与特征向量奇异值分解向量与矩阵求导 微积分与线性代数导数导数定义为函数的自变量变化值趋向于0时，函数的变化量与自变量的变化量比值的极限，即 如果上面的极限存在，则称函数在该点处可导。导数的几何意义是函数在某一点处的切线的斜率，物理意义是瞬时速度。各种基本
# Python求二次函数的解
二次函数是数学中一个重要的概念，通常以标准形式表示为：\( f(x) = ax^2 + bx + c \)，其中 \( a \)、\( b \) 和 \( c \) 是常数，且 \( a \neq 0 \)。二次函数可以描述许多现实世界中的现象，如物理学中的抛物运动、经济学中的成本收益分析等。了解如何求解二次函数的解，对于学习和应用数学非常有帮助。
## 一、二
# Python中求二次根式函数
在数学中，二次根式是指一种带有平方根的表达式，常见的形式为 `√x`。在开发应用时，我们经常要对数值进行平方根运算，这时Python提供了便捷的工具。本文将介绍如何在Python中实现求二次根式的函数，并解释相关的数学背景及应用。
## 一、二次根式的数学基础
二次根式的主要功能是从一个非负数中提取平方根。对于绝大多数实际应用，平方根运算主要用于解决问题，例
原创
2024-10-02 03:33:51
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线性代数分享方程f(x)=0的根函数F(x)=0的重根与F'(x)=0的根有什么关系？有些人一旦错过了，就是一辈子不再主动联系，不愿打扰你的生活，连偶尔的寒暄都没有，成长就是这样的，不断的告别，不断的遇见。请问罗尔定理为什么能证明根的存在呢?f'(ξ)=0 和根先贴上来罗尔定理的证明过程： 证明：因为函数 f(x) 在闭区间[a,b] 上连续，所以存在最大值与最小值，分别用 M 和 m 表示，分两
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2024-01-12 19:22:24
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## Python 二次约束二次规划的实现指南
二次约束二次规划是一种优化问题，目标是最小化二次目标函数，同时满足线性约束。本文将指导刚入行的小白实现这个问题，介绍步骤及相关代码。
### 整体流程
首先，我们定义解决问题的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 定义目标函数 |
| 3 | 设置约束条件
一、背景1994年，Ghiglia和Romero提出了加权最小二乘迭代解包裹算法，其基本原理是通过加权系数来构造基于泊松方程的迭代公式，该算法运算速度快，并且稳健，还可以通过加权系数去控制平滑误差的传播。加权最小二乘解包裹算法中的加权系数由质量图决定。随后，学者们对质量图进行了创新及改善，提出了各种各样的加权最小二乘解包裹算法，比如有学者提出了基于相位导数方差相关图的加权最小二乘解包裹算法，Agu
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2024-06-04 19:45:17
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有不少同学学完Python后仍然很难将其灵活运用。我整理15个Python入门的小程序。在实践中应用Python会有事半功倍的效果。01 实现二元二次函数实现数学里的二元二次函数：f(x, y) = 2x^2 + 3y^2 + 4xy，需要用到指数运算符**"""
二元二次函数
"""
x = int(input('输入x：'))
y = int(input('输入y：'))
z = 2 *
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2023-12-07 15:56:28
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# 使用 PyTorch Autograd 进行二次导数计算
在深度学习与机器学习中，自动求导是一个非常重要的功能，尤其是对于优化算法而言。PyTorch是一个流行的深度学习框架，其核心功能之一就是能够方便地进行自动求导。本文将介绍如何使用PyTorch的自动求导功能（Autograd）来计算二次导数，并提供相关代码示例。
## 1. 什么是自动求导？
自动求导是一种计算导数的技术，它可以通
在使用pytorch训练模型，经常需要加载大量图片数据，因此pytorch提供了好用的数据加载工具Dataloader。为了实现小批量循环读取大型数据集，在Dataloader类具体实现中，使用了迭代器和生成器。这一应用场景正是python中迭代器模式的意义所在，因此本文对Dataloader中代码进行解读，可以更好的理解python中迭代器和生成器的概念。本文的内容主要有：解释python中的迭
# R语言中的加权Kappa：一个应用示例
在统计学中，加权Kappa系数（Weighted Kappa）是用来衡量两个分类者（或测量工具）对同一组数据的一致性程度的指标。当分类不是完全相同而是有不同的级别时，加权Kappa显得尤为重要。本文将介绍如何在R语言中计算加权Kappa，包括代码示例和必要的概念说明。
## 1. 加权Kappa的基本概念
Kappa系数的取值范围从−1到1：
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文章目录一、概述（一）二次规划标准形式（二）输入参数（三）输出参数二、MATLAB基础语法三、MATLAB典型求解样例（一）具有线性不等式约束的二次规划（二）具有线性等式约束的二次规划（三）具有线性约束和边界的二次规划 一、概述二次规划是指约束为线性的二次优化问题。在Matlab中，quadprog是具有线性约束的二次目标函数求解器。（一）二次规划标准形式其实H是Hessian 阵，是n乘n的对
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2023-10-25 18:10:22
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分析好即可我分析此题的关键在于：如果是2的幂次方，那么在不断的连除过程中，一直都会是整数，不会有小数。因此，判断是否会产生小数，在除的过程中，即可判断是否是2的次幂。 代码如下：class Solution:
def isPowerOfTwo(self, n: int) -> bool:
# class Solution:
# def isPowerOfTwo(self, n
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2023-06-28 16:15:07
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基于Python的delmia二次开发系列 文章目录前言一、基础概念1、对象、集合、属性、方法2、继承、聚合二、Python连接Delmia三、简单示例 前言delmia和catia属同一公司产品，对delmia中对象的操作与对catia中对象的操作类似。一、基础概念1、对象、集合、属性、方法Delmia帮助文档中给出了对象图，其描述了对象从属关系的整体结构：在Catia或Delmia中，文档、窗
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2024-03-14 06:14:30
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作者：Daniel时间：2020年7月30日写给Matlab小白的教程。如果你已经安装了Matlab，手头有一堆Matlab教程，面对书中一堆术语和命令不知所措，那么，请看本教程，从零开始，快速上手。1 本文要点初等代数计算：求函数值，求代数方程的根；画函数图像；代数运算符号：+、、*，/，sqrt，^；常数: pi命令：roots, fplot.
Karl最近对Matlab产生了浓厚的兴趣，刚刚
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2023-12-15 10:01:44
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我们将在本文中介绍的模型属于称为高斯判别分析（GDA）模型的类别。 请注意，高斯判别分析模型是生成模型！ 尽管它的名字叫做判别模型，但是他是生成模型。 给定N个输入变量x和相应的目标变量t的训练数据集，GDA模型假设类条件密度是正态分布的其中μ为类特有的均值向量，σ为类特有的协方差矩阵。利用贝叶斯定理，我们现在可以计算类后验然后我们将把x分类数学推导对于每个输入变量，我们定义k个二元指标变量。此外
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2023-12-26 15:18:14
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首先还是把握大的系统框架： 我要实现的部分不包括DA以及AD的转换，主要是将SSP接收到的数据送入到FIFO中，然后经过FIR带通滤波器的处理后对该信号计算幅值并做PSD，然后处理的信号经过积分够一方面送入到FIFO一方面进行均值滤波（实际上就是在一定的积分门时间内做累加操作）。最后结果通过通信模块RS232 送入到上位机，此外信号源2经过缓冲放大然后AD转换后送入到FIFO，也是通过R
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2023-12-18 20:56:00
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前面提到，当概率密度函数满足高斯分布或正态分布的情况，贝叶斯决策的分类面就是一个二次函数，这篇博客来学习有关二次判别。
首先给出二次判别函数的一般形式：
（
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2023-11-11 20:17:14
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用Excel和Python编程，实现梯度法求解二次函数极小值和漫画书中“店铺多元回归”问题（还有牛顿法）梯度下降法定义：梯度下降算法最速下降法又称为梯度法，它是解析法中最古老的一种，其他解析方法或是它的变形，或是受它的启发而得到的，因此它是最优化方法的基础。作为一种基本的算法，他在最优化方法中占有重要地位牛顿法：在最优化的问题中，线性最优化至少可以使用单纯行法求解，但对于非线性优化问题，牛顿法提供
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2023-10-18 18:42:45
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