文章目录基于机器学习的地震预测模型数据可视化拆分数据集地震预测神经网络在本文中，我将带您了解如何使用机器学习和 Python 编程语言为地震预测任务创建模型。预测地震是地球科学中尚未解决的重大问题之一。随着技术使用的增加，许多地震监测站增加了，因此我们可以使用机器学习和其他数据驱动的方法来预测地震。基于机器学习的地震预测模型众所周知，如果一个地区发生灾难，很可能会再次发生。一些地区地震频繁，但这只
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2024-07-22 13:55:35
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BGP ORF1、产生背景RFC 5291、RFC 5292规定了BGP基于前缀的ORF能力，能将本端设备配置的基于前缀的入口策略通过路由刷新报文发送给BGP邻
原创
2022-06-24 20:55:22
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orf（outbound route filtering ）
原创
2024-03-16 20:17:29
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此实验 是为了验证ORF（出站路由过滤） R1配置：Loopback0 1.1.1.1Loopback1 192.168.1.1/24Loopback2 192.168.2.1/24Loopback3 192.168.3.1/24Loopback4 192.168.4.1/24E1/0 10.1.12.1R2配置：Loopback 2.2.2.2E1/0 10.1.12.2&
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2015-07-12 15:30:19
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StatQuest学习笔记23——RNA-seq简介前言——主要内容这篇笔记是StatQuest系列笔记的第58节，主要内容是讲RNA-seq的原理。StatQuest系列教程的58到62节是协录组测序的内容。RNA-seq研究的是什么我们先来看一个案例，在下面的这个案例中，蓝色的细胞是一群正常的神经细胞，红色的细胞是一群突变的神经细胞。其中，突变的神经细胞表型与正常的神经细胞表型不同，此时，我们
【基本知识】
1、BGP出站路由过滤概述
BGP出口路由过滤功能，以最大限度地减少对等路由器之间发送的BGP更新的数量。该功能，可以帮助减少过滤掉不必要的路由更新以及源路由更新的生成和处理所需的资源量。例如，这个功能可以使用，以减少处理路由条目的数量量，不接受那些来自ISP的不完整的路由。
2、BGP出口路由过滤的前提条件
在路由器可以发送或接收ORF公
原创
2012-06-23 22:09:31
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First off let’s talk a little bit about what BGP ORF (Outbound Route
Filtering) is designed to do for us, and then we’ll take a look at some
implementation examples.
From a customer’s point of vie
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精选
2009-10-21 17:13:40
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在R1与R4之间配置BGP ORF，使R1不能广播155.1.5.0/24 到R4
【实验拓扑】
【实验基本配置】
1：
int
原创
2012-06-26 22:28:07
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RFC5291、RFC5292规定了BGP基于前缀的ORF能力，能将本端设备配置的基于前缀的入口策略通过路由刷新报文发送给BGP邻居。BGP邻居根据这些策略构造出口策略，在路由发送时对路由条目进行过滤。这样不仅避免了本端设备接收大量无用的路由，降低了本端设备的CPU使用率，还有效减少了BGP邻居的配置工作，降低了链路带宽的占用率。
原创
2019-10-21 15:21:59
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FRR支持BGP-4，BGP-4+协议，BGP协议本身的知识点，可以参考很多资料，TCP/IP路由技术是一本不错的书，建议多看几次，还有红茶哥的博客和视频 http://blog.sina.com.cn/vinsoney初始化在bgp_main.c的main函数里开始，其他协议也类似，比如ospf的main函数就在ospf_main.c.main里最重要是初始化，包含：事件驱动的初始化事
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2024-05-10 18:41:28
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《OTFS 技术研究现状与展望 》背景： 正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）技术由于其高频谱效率及抗多径干扰能力，在 4G 和 5G 系统中广泛应用，但是其在时频双选（高时延、高多普勒频移）信道下性能不佳。高速移动和高频段带来的高多普勒频移会严重破坏 OFDM 子载波之间的正交性。虽然 5G 系统中的OFDM 采用了更大、
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2024-03-23 13:31:23
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配置基于前缀的BGP ORF如下图所示，R1和R2都属于AS 1，要求R2不必维护出口策略就
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2022-06-24 20:41:25
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基于Python的房价预测项目波士顿房价预测数据集描述本作品所用数据是一份源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房价( Boston House Price)的数据集。数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的描述： CRIM: 城镇人均犯罪率 ZN: 住宅用地所占比例 INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例 CHAS: CHAS 虚拟变量,用于回归分析 NOX: 环保指数 RM: 每栋住宅
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2023-08-30 12:19:43
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Python基于LSTM预测特斯拉股票 提示：前言 Python基于LSTM预测特斯拉股票股票预测是指：对股市具有深刻了解的证券分析人员根据股票行情的发展进行的对未来股市发展方向以及涨跌程度的预测行为。这种预测行为只是基于假定的因素为既定的前提条件为基础的。LSTM的全称是Long Short Term Memory，顾名思义，它具有记忆长短期信息的能力的神经网络。LSTM首先在1997年由Hoc
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2023-07-05 22:40:44
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21.7 贡献源码¶除了使用Python语言开发生物学相关的程序外，任何人都可以没有限制地加入Biopython源码的开发。任何人若对某方面的编程感兴趣，Biopython邮件列表是讨论此事最合适的地方——只需告知我们你的兴趣所在或工作内容。通常来讲，在开发某个模块之前，我们会在邮件列表里讨论此事，因为这样做会有助于产生好的想法，讨论完成之后，就剩下编程了！主要的Biopython发布版本会尽量做
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2024-08-29 17:30:50
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Python 当中的 itertools 模块在程序员中的存在感一直不高，可能是大家真正用到的时候并不多。然而，最近它却成功引起了我的注意，它在 Python 求列表的所有 k 阶子列 时大放异彩，所以，不妨再来看一看，学一学，不求别的，只求在解决问题的过程当中至少能成功想到它一次。我会把自己觉得很有用的函数标红。官方还给出了每个方法的实现方式：itertools --- 为高效循环而创
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2024-03-31 07:25:54
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python简单脚本之概率计算发布时间：2018-06-10 17:16:25编辑：Run阅读(2628)编写一个ball.py文件，代码如下#!/usr/bin/env python# coding: utf-8__author__ = 'www.py3study.com'import randomclass selectball(object):def __init__(self):self.
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2023-06-14 22:19:43
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y = pd.Series([1,2,1,2])
arima = ARIMA(y, order=(0, 0, 1)).fit()
print(arima.summary())
plt.figure()
plt.plot(y)
plt.plot(arima.fittedvalues, color='red')
plt.plot(arima.forecast(3), color='blue')
plt
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2023-05-31 19:22:05
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说明：本文用途只做学习记录：参考书籍：从零开始学Python数据分析与挖掘／刘顺祥著．—北京：清华大学出版社，2018数据下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1VhnNfUNgNLICIFRyrlteOg提取码：m1dl首先看一下刘老师介绍的数据分析和数据挖掘的区别：1. 预览数据集，明确分析目的通过Excel工具打开income文件，可发现该数据集一共有 32 561条样
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2023-07-02 11:57:50
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作者为hsm_computer
在笔者的新书里，将通过股票案例讲述Python知识点，让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识，所谓一举两得。这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。
本文先以波士顿房价数据为例，讲述线性回归预测模型的搭建方式，随后将在这个基础上，讲述以线性预测模型
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2023-08-24 13:57:30
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