XPS测试分峰操作的基本步骤1. 将所拷贝数据转换成txt格式：把所需拟合元素的结合能和峰强两列数据复制到一空的记事本文档中，并保存。2. 打开XPS Peak，引入数据：点Data--Import(ASCII)，引入所存数据，则出现相应的XPS谱图。3. 选择本底：点Background，在所出现的小框中的High BE和Low BE下方将出现本底的起始和终点位置(因软件问题，此位置最好不改，否
拟合拟合：拟合是指逼近目标函数的远近程度。泛化：机器学习模型学到的概念在遇到新的数据时表现的好坏（预测准确度等）。分类欠拟合（Underfitting），模型拟合不够，在训练集（training set）上表现效果差，没有充分的利用数据，预测的准确度低。就是和样本点的分布存在很大误差，成因大多是模型不够复杂、拟合函数的能力不够。正确拟合（Just right）过拟合（Overfittin
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2024-06-28 10:07:59
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应朋友之约，在这里简要谈一下过拟合的问题。 给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。这是Tom Mitchell在Machine Learning中对过拟合给出的定义。 为啥会出现上面的情况呢？一切都要从哲学说起！ 辩证法讲矛盾的对立统一性无处不在，同样，在
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2024-08-02 09:41:16
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在数据分析和信号处理的领域，算法求解问题常常会遇到“高斯分峰”的需求。这种情况通常涉及将数据集中的重叠信号分解为多个高斯分布，更好地进行数据解释与后续分析。以下将详细介绍如何使用Python解决高斯分峰的问题，整体分为多个模块，从环境配置到最佳实践，让大家能轻松上手。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境符合高斯分峰的运行要求。以下是系统要求：
| 系统要求 |
上一节课主要介绍了曲线拟合与插值，曲线拟合主要包括线性拟合（单特征线性回归和非线性拟合（非线性方程特征变换、高阶多项式拟合），插值包括多项式插值（拉格朗日形式、牛顿形式）、样条插值（线性插值、二次样条插值、三次样条插值），其中三次样条插值还有一个便于求解的拉格朗日形式。这里的曲线拟合与机器学习中的回归问题非常相似，具有很大的参考意义。本节课主要介绍几种求解微分的数值方法。1. 有限差分法给定一个函
看过吴恩达的对过拟合和欠拟合的分析，这里做一下小小的总结：课程主要从验证误差和训练误差着手分析，高的variance意味着过拟合，高的bias意味着欠拟合。 （1）随着多项式的阶数的增加，交叉验证误差先减小，后增大；训练误差不断减小，当交叉验证误差和和训练误差都很大时候，交叉验证误差大约等于训练误差，此时欠拟合；随着多项式的阶数的不断增大，到交叉验证误差远远大于训练误差，属于过拟合的情况。 （2）
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2024-08-20 15:01:28
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Abstract Although not commonly used, correlation filters can track complex objects through rotations, occlusions and other distractions at over 20 times the rate of current state-ofthe-ar
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2024-08-19 11:18:58
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穿越博士1.原始数据的处理:Ａ，与C1s比较标准化数据:将excel表格中的C1s数据的最高点对应的结合能与标准C1s结合能(一般为284.6)比较，算差值+(-)α；将需拟合元素(如Ir)的结合能-(+)α，得标准化数据。注：若得到的C1s不平滑，先怀疑是否测试过程出现问题。若无测试问题，数据可信，将C1s进行拟合得到一个最高点(可用XPSPEAK, origin等)。拟合元素结合能-
为什么要用函数现在python届发生了一个大事件，len方法突然不能直接用了。。。让你计算'hello world'的长度，你怎么计算？这个需求对于现在的你其实不难，我们一起来写一下。 s1 = "hello world"
length = 0
for i in s1:
length = length+1
print(length) 好了，功能实现了，非常完美。然后现在又有了一个
# 如何实现“Python 峰”教程
## 整体流程
首先，让我们看一下实现“Python 峰”的整体流程：
```mermaid
erDiagram
PARTICIPANT --> STEP1: 安装Python
PARTICIPANT --> STEP2: 安装pip
PARTICIPANT --> STEP3: 安装virtualenv
PARTICIP
原创
2024-05-03 04:43:51
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爬虫工作流程：1.将种子URL放入队列 2.从队列获取URL，模拟浏览器访问URL，抓取内容 3.解析抓取的内容，将需要进一步抓取的URL放入工作队列，存储解析后的内容。(可以用文件、MySQL、SQLite、MongoDB等存储) ps：去重：Hash表，bloom过滤器抓取策略：深度优先、广度优先、PageRank（SEO干的事儿）、大站优先爬虫口头协议-robots协议，如www.taoba
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2024-01-06 22:47:43
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1. 基音周期：基音周期： 表示声带的震动周期，每隔这么长时间（震动周期），有一个气流通过，“每隔”就体现了周期性，这就是基音周期。基音频率： 是基音周期的倒数， 谱图上就应该有这个频率的信号分量，而且这个频率的幅度（能量）不应该很小，因为每隔一段时间“就有”一团能量通过声带。
图1： 上 ：语音波形 ， 下边： 对应的窄带语谱图
图1小图可明显看到，基音频率也不是不变的，其也
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2023-12-13 12:42:24
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python学习笔记4（廖学峰）——模块1.简介 为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。在Python中，一个.py文件就称之为一个模块（Module）。使用模块还可以避免函数名和变量名冲突。相同名字的函数和变量完全可以分别存在不同的模块中，因此，我们自己在编写模块时，不必考虑名字会与其他模块冲突。
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2023-08-28 15:05:56
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数学上已经证明，任何一组数据都可以用多项式来拟合import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
y=[1,4,9,13,30,25,49,70]
a=np.polyfit(x,y,2)#用2次多项式拟合x，y数组
b=np.poly1d(a)#拟合完之后用这个函数来生成多项式对象
c=b(x)#生成多
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2023-07-27 15:46:25
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一、高阶函数A.函数式编程函数式编程的一个特点就是，允许把函数本身作为参数传入另一个函数，还允许返回一个函数！B.高阶函数把函数作为参数传入，这样的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。C.匿名函数关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，
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2023-11-06 10:45:47
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# Python寻峰：探索数据中的最高点
在数据分析和信号处理中，寻找数据中的“峰值”是一个常见的需求。峰值可以表示数据中的局部最大值，通常代表着数据的高点或极值点。在Python中，我们可以使用不同的方法来寻找数据中的峰值，从而更好地理解数据的特征和趋势。
## 寻峰方法
### 峰值检测
在数据分析中，峰值检测是一种常见的数据处理方法，用于识别数据集中的极大值或局部最大值。常用的峰值检
原创
2024-07-08 04:57:16
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# 寻峰Python：探索数据科学的一座高峰
在当今这个数据驱动的时代，Python被广泛应用于各种科学计算、数据分析和机器学习等领域。无论是初学者还是经验丰富的开发者，Python都提供了丰富的库和工具，使得数据处理和分析变得更加简单。本文将通过简单易懂的代码示例，带你了解Python在数据分析中的应用，特别是使用 `pandas` 和 `matplotlib` 等库来处理和可视化数据。最后，
任务：已完成2017年6月8日16:23:491.函数的作用：写较少的代码实现较多的功能，可以多次被调用。2.可见，借助抽象，我们才能不关心底层的具体计算过程，而直接在更高的层次上思考问题。3.写计算机程序也是一样，函数就是最基本的一种代码抽象的方式。4.argument是参数的意思。5.比较函数cmp(x, y)就需要两个参数，如果x<y，返回-1，如果x==y，返回0，如果x>y，
# 如何实现“千峰Python”项目
作为一名刚入行的小白，实现一个实际项目可能看起来有些棘手。我们的目标是实现“千峰Python”案例，以下是整个实施的流程指导。
## 实施流程
| 步骤 | 描述 | 时间估计 |
|------|----------------------------|----------|
| 1 | 确定项目需求
# 用 Python 寻找数据的峰（Peak Detection）
在数据分析中，“峰”通常指的是数据序列中某些特定的高点，它们能够提供我们重要的信息，可以帮助我们识别趋势、异常值或任何关键的变化点。本文将探讨使用 Python 寻找数据中的峰，提供代码示例，并展示如何使用合适的可视化工具更好地理解结果。
### 峰的定义
在信号处理和数据分析中，峰可以被定义为序列中某个点，其值大于其相邻的
原创
2024-10-21 06:03:42
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