关于robotframework做自动化是否需要校验数据库，业界一直都有争论，大多数人会选择校验数据库，而也有部分人认为无论是做UI测试还是接口测试，都应以用户的角度来测试，不能采用手工测试的思路作自动化测试。我也请教过自动化的前辈虫师，他给我的回复如下： 我个人而言，在思想上支持后者，但在实际工作中，还是会去校验数据库，心里踏实些。以下是以连接mysql数据库为例讲解：一．安装DatabaseL
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2024-10-11 21:30:31
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简介ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) 模型是一种广泛用于时间序列数据分析和预测的统计模型。ARIMA 模型结合了自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 模型，并且可以处理非平稳时间序列数据，通过差分操作来使其平稳。ARIMA 模型的三个主要参数是 ( p ), ( d ), 和 ( q )。( p ): 自回归 (AR) 项数，即模型
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2024-09-14 13:28:37
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# ARIMA 自动确定参数
ARIMA（自回归综合移动平均模型）是一种常用的时间序列预测模型，可以用于对未来的数据进行预测。ARIMA模型的参数需要根据时间序列数据来确定，而自动确定参数是一个非常重要的任务，因为它可以减少参数选择的主观性和繁琐性。在Python中，我们可以使用`statsmodels`库来自动确定ARIMA模型的参数。
## ARIMA模型简介
ARIMA模型是由AR（自
原创
2023-08-14 12:32:59
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# Python SARIMA 参数使用
## 1. 概述
在时间序列预测中，SARIMA模型是一个常用的模型，用于对时间序列数据进行建模和预测。它是ARIMA模型的拓展，可以处理季节性变化的时间序列数据。本文将介绍如何使用Python中的SARIMA模型进行参数调优。
## 2. 参数调优流程
下面是使用Python SARIMA模型进行参数调优的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| -
原创
2024-01-25 08:51:55
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前言ARMA模型可以说是平稳时间序列建模中很常用的方法了，但是局限性也很明显---“平稳”。一般生活中的数据很难满足平稳性要求，比较常用的转化为平稳序列的做法就是差分，一阶差分不行二阶差分，几次差分后终能平稳，所以ARIMA(p,d,q)在ARMA(p,q)的基础上把差分的过程包含了进来，多了一步差分过程，对应就多了一个参数d，也因此ARIMA可以处理非平稳时间序列。因此ARIMA有一个不足之处，
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2024-05-10 10:06:36
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# 如何在Python中手动求解SARIMA参数
SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型）是一种对时间序列数据进行建模和预测的强大工具。对于刚入行的开发者，可能对如何手动求解SARIMA模型的参数感到困惑。本文将通过一个流程化的步骤帮助你实现这一目标。
## 流程概述
以下是手动求解SARIMA参数的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 |
时序分析 35时序预测 从ARIMA到SARIMAX(四) SARIMA接上Step 5. SARIMA 现在我们来增加季节性因素。我们需要确定季节性因素的参数 P,Q,D.S。 从前面的ACF图中我们得到了提示，季节周期为7，也就是 S=7。季节差分 我们已经知道为了使时序数据平稳，可以使用差分。对于AR
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2023-12-07 09:55:24
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一般最开始接触也就是最简单的函数参数形如 def fuc(x) ,但是也有复杂的函数参数传递方式，总结一下python的传参方式，先介绍一下参数的基本类型，最后讲到最复杂的（**params）类型。1. 位置参数一个最简单的函数形式，其中x,y就是位置参数： def add_both(x, y):
return x+y2. 默认参数最大的好处是能降低调用函数的难度；必选参数在前，
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2023-10-27 01:40:13
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本文假设你对pycharm和github都有一定的了解，并且希望在pycharm下直接使用github的版本控制功能。废话不多说，下面图文详解，全是干货。windows和linux一样配置的，有些路径不一样而已环境：pycharm 2016，git 2.8，github账户，windows一、配置Pycharm不管你用哪种方法，进入pycharm的配置菜单。选择上图中的version contro
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2023-06-14 08:42:32
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时间序列就是以时间为索引的数据，比如下面这种形式数据链接：https://pan.baidu.com/s/1KHmCbk9ygIeRHn97oeZVMg 提取码：s0k5python使用ARIMA建模，主要是使用statsmodels库首先是建模流程，如果不是太明白不用担心，下面会详细的介绍这些过程 首先要注意一点，ARIMA适用于短期 单变量预测，长期的预测值都会用均值填充，后面你会看到这种情况
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2023-08-17 17:10:49
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简介:梯度下降是神经网络中流行的优化算法之一。一般来说，我们想要找到最小化误差函数的权重和偏差。梯度下降算法迭代地更新参数，以使整体网络的误差最小化。梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非 ...梯度下降是神经网络中流行的优化算法之一。一般来说，我们想要找到最小化误差函数的权重和偏差。梯度下降算法迭代地更新参数，以使整体网络的误差最小化。梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小
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2024-05-09 15:56:18
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动机传统时间序列预测中最常使用到的时间序列模型有以下五种，包括：自回归(AR)模型移动平均(MA)模型自回归移动平均(ARMA)模型差分自回归移动平均模型(ARIMA)季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)模型。自回归AR模型以时间序列的前一个值和当前残差来线性地表示时间序列的当前值，而移动平均MA模型则用时间序列的当前值和先前的残差序列来线性地表示时间序列的当前值。ARMA模型是AR模型和
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2023-08-12 20:01:46
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# 使用 Python 实现 SARIMA 模型
SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型）是一种用于分析和预测时间序列数据的强大工具。在本文中，我们将逐步指导你如何使用 Python 实现 SARIMA 模型，包括步骤、需要的代码及相关说明。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-------
原创
2024-10-09 03:41:39
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# 如何在Python中实现SARIMA模型
SARIMA（季节性自回归积分滑动平均）模型是一种常用的时间序列预测模型。它能够处理具有季节性的时间序列数据。本文将指导你如何使用Python实现SARIMA模型，以下是整个流程的概览。
## 流程步骤
| 步骤 | 说明 |
|------|--------------------------|
| 1
ARMA/ARIMA/SARIMA模型预测a基本原理：这三种模型都是用来预测时序性数据。其中ARIMA和SARIMA是由ARMA模型演变过来的，而ARMA是由AR模型(自回归模型)和MA模型(移动平均模型)组合出来的（AR模型和MA模型会在下文讲解）。假设有一个时间节点t。AR做的事是利用t之前的随机变量来预测t之后随机变量；MA做的事是利用t之前（包括t）的随机误差项和滞后误差项，来形成一个误差
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2023-10-31 12:44:45
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# Python SARIMA模型实例实现
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(获取数据) --> B(数据预处理)
B --> C(建立SARIMA模型)
C --> D(模型拟合)
D --> E(模型预测)
```
## 步骤
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
原创
2024-04-25 07:10:50
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如何从零开始氵一篇数据处理的论文我是真的不怎么会，纯粹入门级，画个图交个论文就完事，下面介绍我到底时怎么做的（仅参考）并且，一直给我报这个错，不过感觉好像问题不大，估计是因为时间间隔不相等引起的ValueWarning: A date index has been provided, but it has no associated frequency information and so wil
本章内容概要1. 队列与堆栈2. 用户权限讲解3. 常见内置函数4. 可迭代对象5. 迭代器对象6. for循环的本质本章内容详解1. 队列与堆栈1.1 队列：先进先出，后进后出1.2 堆栈：先进后出，后进先出1.3 用列表实现队列与堆栈的效果1. 队列# 先定义一个空列表
new_list = []
# 先放数据
new_list.append(111)
new_list.append(222)
# SARIMA模型的实现流程
## 概述
在介绍SARIMA模型的实现流程之前，我们需要了解SARIMA模型的基本原理。SARIMA模型是一种时间序列预测模型，用于对具有季节性变化的数据进行建模和预测。它是ARIMA模型的扩展，具有更好的适应性和预测能力。
SARIMA模型的核心是确定模型的阶数，包括自回归阶数(p)、差分阶数(d)、移动平均阶数(q)以及季节性自回归阶数(P)、季节性差分阶
原创
2023-08-21 08:39:43
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python中的数组 与 js中的数组格式无异如下面数组spam = [1,2,3,4,5,6]使用下标可以取得数组的中的值,下标从0开始,spam[0] 就是1也可以使用多重数组spam = [['cat','bat], [1,2,3]]
spam[0][1] // bat下标不能超出数组的中,不能用浮点数,必须是正整数.切片:切片可以从列表中获取多个值,返回一个新的列表.spa
