排序算法是《数据结构和算法》中非常基础的算法，但却占据着十分重要的位置，几乎可以说是我们在日常编程代码中使用最频繁的基础算法。本文对常见的十大经典排序算法进行了详细的知识点梳理，从排序思路、动图演示、代码实现、复杂度分析、算法优化等多个方面分别对不同的排序算法进行讲解，内容详实，一篇文章几乎囊括了排序算法所有必知必会的知识点，夸张点说，算得上是 “史上最全” 排序算法讲解。1.排序算法的分析和评价
代码分享方法介绍：Sen 斜率估计用于计算趋势值，通常与MK非参数检验结合使用。即首先计算Sen趋势值，然后使用MK方法判断趋势显著性示例：1984-2018NDVI年最大值趋势分析注意：在对NDVI进行趋势分析时，绝对值0.1以下的NDVI值需要去除代码1：MKTrend(代码2会用)function MKResult = MKTrend(X,Alpha)
%tic
% 时间序列数据的Mann
转载
2023-11-23 12:55:32
1165阅读
在 07 课时，我介绍了案例 1：PyEcharts 实时数据监控指标卡的设计和使用。接下来，我们进入案例 2：历史数据变化趋势图设计。该案例在整个数据可视化分析构成模型中的位置如下图所示： 图 1：章节内容定位 上图中，橙色部分是我们本节将要进行介绍的内容：历史数据变化趋势图。实时监控数据指标卡用于呈现业务和发现业务问题，一旦发现指标异常，就需要引入多个不同的维度，对问题进行分析和判断。时间维度
转载
2024-01-14 15:15:20
215阅读
前端开发如何看待“别更新了，学不动了”？Deno、TypeScript 等新轮子层出不穷，未来前端重点方向在哪？前端开发在大前端浪潮下如何持续学习、成长？SpriteJS 3.0 的特性和规划SpriteJS 是由 360 奇舞团开源的跨平台高性能图形系统，它能够支持 web、node、桌面应用和小程序的图形绘制和实现各种动画效果，不久前刚发布了 3.0 版本。与 SpriteJS 2.0 相比，
转载
2024-09-13 00:05:52
33阅读
# Java数据趋势分析算法实现指南
## 引言
数据趋势分析在数据科学领域中起着重要的作用。对于一名刚入行的Java开发者来说，学习和掌握数据趋势分析算法是一项重要的技能。本文将指导你如何使用Java实现数据趋势分析算法。
## 流程图
首先，我们来看一下整个实现数据趋势分析算法的流程图，如下所示：
```mermaid
flowchart TD
start(开始) --> inp
原创
2024-01-20 06:53:49
649阅读
2、深色主题的 UI移动应用程序中已经出现了这种趋势，现在 Web 网站也在朝着这个方向发展。深色主题、黑暗模式可以降低眼部疲劳感，节省电池时间，同时易于营造时尚前卫的风格。3、人工智能驱动的聊天机器人2021 年，对 AI 通信的需求将不断增长，网站会更专注于构建基于 AI 的聊天机器人和虚拟助手，以改善客户体验。4、单页网站冗长的 Web 结构时代一去不复返。单页网站更易于浏览，设
时间序列的趋势 线性趋势和非线性趋势
线性趋势预测 a、线性趋势是指现象随着时间的推移而呈现出稳定增长或下降的线性变化规律 b、当现象按照线性趋势变化，可以用线性趋势方程来描述 其中 代表时间序列 Yt的预测值， t 代表时间标号 ， 代表趋势线在 Y轴上的截距 是
转载
2024-01-03 13:04:09
221阅读
# Python 趋势算法实现指南
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现 Python 趋势算法。在这篇文章中，我将介绍整个实现流程，并为每个步骤提供具体的代码示例。
## 实现流程
下面是实现 Python 趋势算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 获取数据源 |
| 3 | 计算移动平均线 |
原创
2024-05-12 03:30:19
56阅读
趋势分析是一种统计方法，它通过将从某个观察目标获得的数据视为一个时间序列来估计数据趋势。趋势分析的方法很多，我们本次实验使用称为“主题模型”（topic model）的方法进行趋势分析 我们将会对漏洞信息进行趋势分析并估算漏洞趋势。具体来说，我们使用主题模型分析2018年报告的漏洞信息，并掌握2018年的漏洞趋势。本次实验涉及到机器学习中的两个关键词，即Topic model和LDA，这两者是什么
工作中，销量预测我们经常能碰到，如电商平台，会根据之前几个月销量和往年销量，预测未来几个月的销量，及时调整备货，细分到具体每个商品厂家，也会根据过往订单销量，有计划的生成商品，避免滞销或脱销。本篇文章，会结合案例，由浅入深，逐步探索销量预测方法和模型。案例一某智能音箱生产商，上半年销量分别为5100、6030、7500、6800、7100、8200，如果预测未来三个月销量？分析：考虑
转载
2023-10-09 16:43:14
1054阅读
Java一直位居编程语言的榜上首位，最近的排行榜显示的使用率又有大幅增长。这个20多年的语言在焕发第二春。回首Java过去的20年，首先是经历了微机时代的兴与衰，然后进入服务器领域及智能电话领域，继而在DHS的“不安全”定义下艰难前行，最后投入Oracle怀抱。Java的诞生1991年，James Gosling带领着名为“Green Team”的团队着手研发一种新的语言以及专为下一代数字设备和计
转载
2024-10-13 17:41:23
41阅读
# Java 趋势分析算法简介
Java 是一种广泛应用的编程语言，拥有许多强大的工具和库，可以用于各种不同的领域和应用。其中之一就是趋势分析，这是一种用于分析数据的算法，可以帮助我们理解数据的变化趋势和模式。
## 什么是趋势分析算法？
趋势分析算法是一种用于分析和预测时间序列数据的方法。时间序列数据是按照时间顺序排列的数据，例如每日的股票价格、气温变化等。通过分析时间序列数据，我们可以发
原创
2023-07-24 08:13:43
292阅读
1. 利用matlab进行趋势面分析并绘图%% 方法1 仅二次趋势面模型clc;clear;
num = xlsread("G:\Data\灾损曲线\趋势面分析-数据.xlsx",'B21:N37');
volume = num(:,1);
magnitude = num(:,3);
pop = num(:,8);
gdp = num(:,13);
% 绘制三维散点图
scatter3(volum
转载
2024-03-12 20:39:26
95阅读
1.直线趋势法概述直线趋势法又称直线趋势预测法、线性趋势预测法，是对观察期的时间序列资料表现为接近于一条直线，表现为近似直线的上升和下降时采用的一种预测方法。关键是求得趋势直线，以利用趋势直线的延伸求得预测值。直线趋势法是假设所要预测的变量与时间之间成线性函数关系，并以此为基础预测未来。因此，用这种方法时，应先计算相关系数，以判别变量与时间之间是否基本上存在线性联系。只有存在线性联系时，才能采用这
转载
2023-10-28 09:49:24
264阅读
小麦是中国最重要的口粮之一，小麦的播种面积及其产量直接关系到国家粮食安全和社会稳定。同时，小麦播种面积是开展小麦长势监测和估产工作的重要环节。随着遥感技术的发展，其为快速、准确提取小麦播种空间分布提供了有效手段。本文利用ENVI深度学习图像分类工具，从39/43景10米分辨率的哨兵2卫星影像上提取河南省2018~2019年度、2019~2020年度冬小麦的播种面积。1 &nb
## Python中的数学趋势分析
在数据分析和预测中，趋势分析是一种常用的方法。通过分析数据的趋势，可以帮助我们预测未来的走势和做出相应的决策。在Python中，我们可以利用一些数学库来进行趋势分析，比如numpy和matplotlib库。
### numpy库的使用
numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了许多数学函数和工具，可以方便地进行数据处理和分析。我们可以使用
原创
2024-07-01 03:28:20
57阅读
上两篇我们讲了数据分析方法中最基础的对比思维和细分思维，不少同学都私信问我：为什么自己在做对比分析的时候，只能做现有问题的原因分析和对比差异，得到的数据结果很难为下一步的工作决策做辅助，不知道是哪里出了问题？我们在进行对比分析的时候，往往会忽略一个重要的分析方法——趋势分析。这时候还会有同学说，自己也经常做数据趋势图，并没有忽略。其实，单纯的数据趋势图是根本没有任何价值的，趋势分
转载
2024-07-04 15:55:53
171阅读
本内容将介绍 梯度下降法 以及其三种类型（ 批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD） 和 小批量梯度下降法（MBGD））。最后将给出使用随机梯度下降法拟合一个线性回归模型的 Python 代码。 在机器学习中，为了学得一个能够较好反映实际的模型，通常的方法：针对模型构建损失函数，然后使得损失函数最小化。在实际任务中，梯度下降法 是使用较多的一种方法。一、梯度下降法 梯度下降法（G
转载
2023-10-07 15:19:15
143阅读
Java 发行版根据 JetBrains 公司的一项调查，我们发现，尽管年代久远，但 Java 8 仍然是最受欢迎的版本，而且比例高达受访者的 75％！而 Java 11 作为另一个稳定版本，排名第二，比例占受访者的 32%。也就是说，这两个 LTS（长期支持）版本，基本覆盖了所有的 Java 开发者！虽然如今 Java 16 都已经发布，并且一次性发布了十几个新特性，但是绝大多数的企业仍然在使用
转载
2023-05-24 14:32:48
150阅读
3.2 分析特征间的关系3.2.1 绘制散点图 scatter()例子1：绘制2000-2017年各季度国民生产总值散点图例子2：使用不同颜色不同形状的点，绘制2000-2017年各产业各季度国民生产总值散点图3.2.2 绘制折线图 plot()例子1：绘制2000-2017年各季度国民生产总值折线图例子2：使用不同颜色不同形状的点，绘制2000-2017年各产业各季度国民生产总值折线图3.2.
转载
2023-12-16 14:47:28
305阅读
