一、数据标准化(归一化)首先，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理(中心化处理)和无量纲化处理。同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。无量纲化处理主要为了消除不同指标量纲的影响，解决数据的可比性，防止原始特征中量纲差异影响距离运算(比如欧氏距离的运算)。它是
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2024-09-28 10:31:02
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https://blog.csdn.net/junmuzi/article/details/79860000Loss曲线震荡:分析原因: 1:训练的batch_size太小 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大，内存不够
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2021-04-22 22:59:53
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# 项目方案：Python如何判断区间震荡
## 1. 简介
在金融市场和数据分析领域，震荡（Oscillation）是一个重要的概念。震荡通常指的是价格、指标或其他数据在一定的区间内来回波动的情况。对于投资者和交易者来说，判断区间震荡是一个重要的技术分析工具，可以帮助预测市场的趋势和挑选交易时机。
本项目方案旨在使用Python开发一种判断区间震荡的算法和工具，帮助用户快速、准确地判断给定数
原创
2023-07-27 07:17:44
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目录简介如何确定模型是否过拟合？如何防止过拟合交叉验证用更多数据进行训练移除特征早停正则化Dropout总结参考简介在机器学习中，过拟合（overfitting）会使模型的预测性能变差，通常发生在模型过于复杂的情况下，如参数过多等。本文对过拟合及其解决方法进行了归纳阐述。 正如巴菲特所言：「近似的正确好过精确的错误。」在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型
信号采集是非常常见的需求，我们也总是希望采集到的数据是纯净而真实的，但这只是我们的希望。环境中存在太多的干扰信号，为了让我们得到的数据尽可能地接近实际值，我们需要降低这些干扰信号的影响，于是就有了滤波器的用武之地。这里我们讨论的主要是软件实现的数字滤波器，这一篇我们就来讨论基于递推算术平均算法的平滑滤波器。1、问题的提出在我们通过AD采集获取数据时，不可避免会受到干扰信号的影响，而且很多时候我们希
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2024-07-10 22:20:04
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# 如何实现“Python 震荡”效果
在Python中实现“震荡”效果可以通过图形库来完成，比如 `matplotlib`。在这篇文章中，我将指导你通过几个简单的步骤来实现这一效果。为了更好地理解整个流程，我们将其分解为多个步骤，并附上代码和注释。最后，我们还会用序列图和甘特图来帮助你理解流程。
## 整体流程
以下是实现“震荡”效果的主要步骤：
| 步骤 | 描述
问题描述： 给定两个由一些闭区间组成的列表，每个区间列表都是成对不相交的，并且已经排序。返回这两个区间列表的交集。 （形式上，闭区间 [a, b]（其中 a <= b）表示实数 x 的集合，而 a <= x <= b。两个闭区间的交集是一组实数，要么为空集，要么为闭区间。例如，[1, 3] 和 [2, 4] 的交集为 [2,
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2021-12-06 15:07:00
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在数据分析与处理的过程中，极值（outlier）常常会对结果产生重大的影响。如何剔除这些极值一直是数据清理的重要任务之一。在本篇文章中，我们将详细探讨如何有效地剔除极值，尤其是使用Python中的相关技术，以确保我们能够得到更加可靠和有效的数据分析结果。
### 问题背景
在许多业务场景中，数据分析的结果直接关系到决策的正确性。例如，在金融领域，极值数据可能导致资产评估的错误，从而造成巨额损失
Loss曲线振荡:分析原因: 1:训练的batch_size太小 1. 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大，内存不够。但盲目减少会导致无法收敛，batch_size=1时为在线学习。2. batch的选择，首先决定的是下降方向，如果数据集比较小，则
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2023-10-18 23:54:20
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# 如何实现 Python 震荡函数
## 引言
震荡函数是数学和信号处理中的一个重要概念，常用来模拟各种周期性的变化。在Python中实现一个震荡函数并不复杂，但我们需要理解其基本原理和步骤。本文将详细介绍实现武汉震荡函数的步骤，并附带相应的代码、说明以及图示，以便你更好地理解。
## 整体流程
以下是实现Python震荡函数的基本步骤：
| 步骤 | 描述
通过NewMark方法对得到的地震动进行处理得到各个时程曲线、反应谱，以及对地震动进行基线校正和高通滤波数据格式： 处理代码：# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as p
# Python震荡衰减的科普探讨
在科学与工程领域，震荡衰减是描述系统在受到外部激励后，如何随时间减少振幅的现象。典型的实例包括摆动的弹簧、振动的电路和振荡的机械臂等。在本文中，我们将探讨震荡衰减的原理，并通过Python代码示例演示这一现象。
## 震荡衰减的基本原理
震荡衰减的数学描述通常以二阶微分方程的形式存在。考虑一个简单的阻尼振动系统，其运动方程可以表示为：
\[ m\frac
# Python 震荡形态分析
在金融市场分析中，震荡形态是一种常见的技术分析方法，它可以帮助投资者识别市场趋势的转变。震荡形态通常表现为价格在一定范围内上下波动，但未能形成明显的上升或下降趋势。本文将介绍如何使用Python进行震荡形态的分析，并提供代码示例。
## 震荡形态的基本概念
震荡形态主要包括以下几种类型：
1. **三角形震荡**：价格在逐渐收窄的区域内波动。
2. **矩形
原创
2024-07-23 12:04:33
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# 使用 Python 识别震荡信号的入门指南
在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Python 识别震荡信号。这一过程涉及数据预处理、信号处理和数据分析。对于刚入行的小白开发者来说，我们将一步步分解这个流程，并提供相应的代码示例。
## 流程步骤
首先，我们来看看整个流程的步骤。以下是一个简单的流程表：
```markdown
| 步骤 | 任务 | 描述
文章目录数值类型的常用指标含义
总量误区误差模板变量
模板变量的写法新建模板变量模板变量的隐藏玩法grafana 面板编辑器
MetrcisLegendDisplay高级函数
聚合单个查询的多条匹配曲线的总量 Combine -> sumSeries时间线迁移 Transf
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2024-01-29 21:30:34
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# 如何在Python列表中剔除NaN值
在数据分析和处理的过程中，缺失值（例如`NaN`）是一个常见的问题。特别是在使用Python进行数据处理时，如何有效地从列表中剔除这些`NaN`值显得尤为重要。这不仅有助于提高数据的可靠性，也能使后续的分析更加准确。本文将探讨如何在Python列表中剔除`NaN`值，并通过示例进行实际操作。
## 什么是NaN？
`NaN`（Not a Number
原创
2024-08-24 06:09:37
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OSPF如何防止路由震荡
在计算机网络中，路由震荡是一个常见的问题，特别是在使用动态路由协议时。OSPF（Open Shortest Path First）是一种常用的链路状态路由协议，它通过维护链路状态数据库并计算最短路径来实现路由选择。然而，由于网络拓扑的变化或者配置错误，可能会导致路由震荡的发生。那么，OSPF如何防止路由震荡呢？
首先，为了理解路由震荡的产生原因，我们需要了解OSPF的
原创
2024-03-07 09:37:52
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目标：爬取大盘数据，并简单预测本次忽略了股市的其他影响因素，仅对数据进行移动平滑预测，文末会附上自己写的几个常用函数和完整的整个过程代码1.解析网页，找到目标数据 找到日K线图，点开开发者工具，数据量这么大的肯定就是这个日数据了 点开看下，一目了然 找到数据对应的位置日期开盘收盘最高最低成交量成交额振幅2019-09-192992.922999.282999.282975.401626906161
# Python查找震荡区间
在金融市场中，震荡区间是指价格在一定范围内波动，没有明显的上涨或下跌趋势。这种情况的发生往往意味着市场的不确定性，投资者需要谨慎决策。本文将介绍如何使用Python查找震荡区间，并提供相应的代码示例。
## 震荡区间的识别
震荡区间通常是指价格在一定范围内波动，未能有效突破上方阻力或下方支撑。为了实现震荡区间的识别，我们可以使用一系列算法来分析价格数据。我们主要
（一）选题背景地震（earthquake）又称地动、地振动，是地壳快速释放能量过程中造成的振动，期间会产生地震波的一种自然现象。地球上板块与板块之间相互挤压碰撞，造成板块边沿及板块内部产生错动和破裂，是引起地震的主要原因。 地震开始发生的地点称为震源，震源正上方的地面称为震中。地震常常造成严重人员伤亡，能引起火灾、水灾、有毒气体泄漏、细菌及放射性物质扩散，还可能造成海啸、滑坡、崩塌、地裂缝等次生灾
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2023-09-07 20:39:29
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