前言 Python编程灵活方便，R的模型方法众多，如何将两者结合起来，发挥更大的作用，值得探索。 Python中可以直接调用R，利用R中的函数对数据进行处理。Rpy2提供了一个从Python到R的底层接口，使得Python可以很直接调用R中的包和函数进行数据分析。 以下将从window和linux两种不同的操作系统入手，简述rpy2的安装方法。目录1.win环境rpy2安装2.linux环境
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2024-02-26 18:37:14
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最近在搞hadoop，因为它用到了ssh，上网查了查，顺便把ssh所用到的RSA算法看了看，觉得很不错，写下来梳理一下，也算作备忘。RSA定理若P和Q是两个相异质数(即都为质数且最大公约数为1)，另有正整数e和d，其中d的值与( P - 1 )( Q - 1 )的值互质(即最大公约数为1)，并使得( ed ) mod ( P - 1 )( Q - 1 ) = 1。有正整数A，且A < PQ
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2024-08-12 20:37:01
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一. QQ图 分位数图示法（Quantile Quantile Plot，简称 Q-Q 图） 统计学里Q-Q图（Q代表分位数）是一个概率图，用图形的方式比较两个概率分布，把他们的两个分位数放在一起比较。首先选好分位数间隔。图上的点（x,y）反映出其中一个第二个分布（y坐标）的分位数和与之对应的第一分
原创
2021-07-08 16:00:59
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# 实现“Android P 和 Q”的教程
## 流程步骤
通过以下表格展示整个过程的步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载并安装Android Studio |
| 2 | 创建一个新的Android项目 |
| 3 | 更新项目的build.gradle文件 |
| 4 | 添加必要的依赖库 |
| 5 | 修改项目的minSdkVersion
原创
2024-02-18 07:12:45
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证明：(p->q)^(q->p) <=> (¬pvq)^(¬qvp) // 蕴含律<=>( ¬p^(¬qvp)) v (q^(¬qvp)) // 分配率<=>(¬p^¬q) v (¬p^p) v ((q^¬q)v(q^p)) // 分配率<=>(¬p^¬q) v F v (F v (q^p)) // 同一律<
原创
2022-07-07 16:07:23
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1 . Arima时序分析模型1.1 基础知识： 1.2 Arima模型原理：ARIMA模型是时间序列分析中应用最广泛的模型之一，ARIMA(p,d,q)由三个部分组成- AR(p):AR是autoregressive的缩写，表示自回归模型。含义是当前时间点的值等于过去若干个时间点的回归——因为不依赖与别的解释变量，只依赖于自己过去的历史值，故称为自回归；如果依赖过去最近的p个历史值，称
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2023-08-01 15:07:47
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25行代码实现完整的RSA算法（Python3.X版本） python2.7版本的请点击这里25行代码实现完整的RSA算法 网络上很多关于RSA算法的原理介绍，但是翻来翻去就是没有一个靠谱、让人信服的算法代码实现，即使有代码介绍，也都是直接调用JDK或者Python代码包中的API实现，也有可能并没有把核心放在原理的实现上，而是字符串转数字啦、或者数字转字符串啦、或者即使有代码也都写得特别烂
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2024-06-28 08:29:17
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自相关函数/自相关曲线ACF AR(1)模型的ACF：模型为：当其满足平稳的必要条件|a1|<1时（所以说，自相关系数是在平稳条件下求得的）： y(t)和y(t-s)的方差是有限常数，y(t)和y(t-s)的协方差伽马s &
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2024-09-13 16:18:42
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# 使用 Python 中的 ACF 和 PACF 图确定 ARIMA 模型参数 p 和 q
在时间序列分析中，ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是一种广泛使用的方法。ARIMA 模型的关键在于选择合适的参数 p 和 q。而自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图正是帮助我们确定这些参数的重要工具。本文将介绍如何使用 Python 绘制 ACF 和 PACF 图并从中提取信息。
##
原创
2024-10-17 13:39:52
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KL(q||p) 重视local的 big p(z), 不重视global，q(z)的z subspace 都对应p(z)的big probability m
原创
2023-06-29 10:03:58
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前言 在AndroidQ R及以上的适配（一）-分区存储的适配中主要对AndroidQ及以上的分区存储做了简单的适配分析，针对其他的适配在简单总结下。一 隐私权变更1. 权限一次性授权 在Android11中，对于
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2023-06-26 10:22:26
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# ARIMA模型的Python输出 p d q
## 什么是ARIMA模型？
ARIMA模型是一种用于时间序列预测的经典统计方法，它能够有效地捕捉数据中的趋势和季节性变动。ARIMA模型由自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三部分组成，分别用p、d、q三个参数表示。
- p：自回归项的阶数，表示模型中考虑的历史观测值的数量。
- d：时间序列进行差分的次数，用于使数据稳定。
- q
原创
2024-02-24 04:26:59
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# Python计算条件熵：概念与实例
在信息论中，熵是度量信息量的一种方法，条件熵则是用于量化在已知某一事件（如随机变量P）条件下另一个事件（如随机变量Q）的不确定性。本文将介绍条件熵的概念，并提供使用Python进行条件熵计算的代码示例。
## 条件熵的定义
条件熵\(H(Q|P)\)定义为给定事件P的情况下事件Q的不确定性。数学表达式为：
\[
H(Q|P) = -\sum_{p \
# ARIMA模型的Python实现
## 简介
ARIMA（自回归滑动平均模型）是一种常用的时间序列分析方法，用于预测未来的数据值。ARIMA模型可以通过拟合历史数据来捕捉数据中的趋势、季节性和周期性。
ARIMA模型由三个参数组成：p、d和q。其中，p表示自回归项的阶数，d表示差分的次数，q表示滑动平均项的阶数。在确定这些参数时，可以使用多种方法，如观察自相关图（ACF）和偏自相关图（P
原创
2023-08-18 12:33:25
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# 如何实现“arimaresults python输出 p t q”
## 介绍
在时间序列分析中，ARIMA模型是一种常用的预测方法。当我们使用ARIMA模型进行建模后，我们通常会得到模型的参数p、d、q，分别代表自回归项、差分阶数和移动平均项。本文将向你介绍如何使用Python中的arimaresults库来输出ARIMA模型的参数p、d、q。
## 流程图
```mermaid
jo
原创
2024-02-29 06:51:17
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原理请查阅相关图书本文建立于Anaconda 可能部分代码不适用于IDLE编译器需要轻微改动首先应导入所需要的第三方库。import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
from statsmodels.graphics.tsapl
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2024-06-07 13:29:54
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# Docker中的Ctrl + P + Q操作实现
## 引言
Docker是一种常用的容器化技术，可以用于快速构建、部署和运行应用程序。在使用Docker时，经常会遇到需要退出Docker容器但保持容器的运行状态的情况。这时，可以使用Ctrl + P + Q操作来实现。本文将向你展示如何使用这一操作。
## 操作流程
下面是使用Ctrl + P + Q操作的步骤：
```mermaid
原创
2023-11-30 10:14:09
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# Python中的ARIMA模型：q、d、p的确定
在时间序列分析中，ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是一个非常重要的工具。它广泛应用于经济学、气象预测、金融分析等领域。ARIMA模型由三个参数构成：p、d、q。本文将详细介绍这三个参数的含义以及如何在Python中使用它们来构建ARIMA模型，并通过代码示例进行说明。
## ARIMA模型参数概述
- **p（自回归项）**：表示模型
原创
2024-10-20 06:54:30
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# 使用Python自动确定ARIMA模型中的p和q参数
在时间序列分析中，ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是一种广泛应用的方法。有效地选择模型的参数p（自回归项数）和q（滑动平均项数）是建立ARIMA模型的关键。然而，手动确定这些参数可能非常繁琐，幸运的是，Python为我们提供了一些工具来自动选择最优参数。
## ARIMA模型参数概述
* **p**：自回归项数，表示模型使用的过去
原创
2024-09-13 05:34:12
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Time Series: Autoregressive models AR, MA, ARMA, ARIMAMingda Zhang University of Pittsburgh mzhang@cs.pitt.edu时域vs频域 This lecture will focus on univariate, linear, discrete time series.
