1.项目背景时间序列分析中的简单指数平滑（Simple Exponential Smoothing, SES）模型是一种用于短期预测的统计方法，特别适用于没有明显趋势或季节性模式的时间序列数据。该方法通过给予最近观测值不同的权重来估计当前水平，并以此作为对未来时间点预测的基础。简单指数平滑模型的核心思想是：最新的观测值具有较高的权重，而较早的观测值权重逐渐递减，权重的衰减依赖于一个平滑系数α（al
# 三阶指数平滑法
## 简介
三阶指数平滑法（Triple Exponential Smoothing）是一种用于时间序列预测的方法，它可以捕捉到趋势和季节性的变化。它是指数平滑法的一个扩展，通过引入递归式来对趋势和季节性进行建模。
指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，它基于过去观测值的加权平均来预测未来的值。一阶指数平滑法只考虑了过去观测值的加权平均，而三阶指数平滑法除了考虑过去观测
原创
2023-11-13 09:34:02
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文章目录打乱魔方还原魔方第一步：白色小花，背面是中心白第二步：背面白色十字第三步：白色底层（上左下右）第四步：中间棱层（使中层也和底层颜色一样）第五步：顶面十字第六步：顶面还原第七步：顶层角块（如果没有眼睛，多做一次）第八步：顶层棱块 打乱魔方朝向：白顶绿前B’ L2 B2 F’ D2 F2 R U’ B2 U2 B2 R B L’ D2 F’ L还原魔方第一步：白色小花，背面是中心白第二步：背
矩阵的行列式在任意方阵中都存在一个标量，称作该方阵的行列式。线性运算法则方阵M的行列式记作|M|或“det M”，非方阵矩阵的行列式是未定义的。n x n阶矩阵的行列式定义非常复杂，让我们先从2 x 2，3 x 3矩阵开始。公式9.1给出了2 x 2阶矩阵行列式的定义：注意，在书写行列式时，两边用竖线将数字块围起来，省略方括号。下面的示意图能帮助记忆公式9.1，将主对角线和反对角线上的元素各自相乘
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2023-08-28 20:02:46
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二阶魔方 三阶魔方还原法 二阶魔方归正： 1 下面蓝色 不停用 上右下左，直到下面全蓝 2 翻动蓝色到上方， 找到左右的上侧 两个相同的颜色固定 ，然后 上右下推 上右下左 下压上 上左下左（如果没有：上右下推 上右下左 下压上 上左下左）
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2023-09-11 21:12:25
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指数平滑法其实我想说自己百度的… 只有懂的人才会找到这篇文章… 不懂的人…看了我的文章…还是不懂哈哈哈指数平滑法相比于移动平均法，它是一种特殊的加权平均方法。简单移动平均法用的是算术平均数，近期数据对预测值的影响比远期数据要大一些，而且越近的数据影响越大。指数平滑法正是考虑了这一点，并将其权值按指数递减的规律进行分配，越接近当前的数据，权重越大；反之，远离当前的数据，其权重越小。指数平滑法按照
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2023-09-15 17:16:18
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魔方总览https://blog.csdn.net/nameofcsdn/article/details/103866632〇，三阶魔方： 一，三阶魔方的公式几乎所有初学者都会学的：层先法进阶方法：CFOP盲拧：盲拧公式我只学了最基础的层先法，层先法易学，但是步骤多，所以慢，我基本上都是1-2分钟。https://pan.baidu.com/s...
原创
2021-12-27 12:00:30
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## Python编写三阶矩阵的步骤
本文将教会刚入行的小白如何使用Python编写一个三阶矩阵。下面是实现这个任务的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. | 创建一个3x3的空矩阵 |
| 2. | 输入矩阵元素 |
| 3. | 打印矩阵 |
下面是每个步骤需要做的事情以及相应的代码和注释。
### Step 1: 创建一个3x3的空
原创
2023-08-21 10:46:48
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# 如何实现三阶幻方的Python代码
三阶幻方（3x3 magic square）是一个包含1到9数字的3x3矩阵，使得每一行、每一列和对角线的和都等于同一个值。在这篇文章中，我们将一起学习如何用Python来实现一个三阶幻方的生成。我们将把这个过程分为几个步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 任务 |
|------|--------------
## 三阶矩阵相乘 python
在线性代数中，矩阵相乘是一种常见的运算。在Python中，我们可以使用NumPy库来进行矩阵相乘的操作。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行三阶矩阵相乘的操作。
### 什么是三阶矩阵相乘？
三阶矩阵相乘指的是将两个3x3的矩阵相乘得到一个新的3x3矩阵的运算。在矩阵相乘中，第一个矩阵的列数要等于第二个矩阵的行数。例如，如果我们有一个3x3的矩阵A和
原创
2024-03-31 04:49:10
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**Python三阶幻方及其实现**
幻方是一种非常有趣的数学谜题，也是一种特殊的矩阵。在幻方中，每一行、每一列和对角线上的所有数字之和都相等。其中，最著名的幻方就是三阶幻方。
三阶幻方由一个3x3的矩阵组成，每个位置上填充1到9的数字，使得每一行、每一列和两个对角线上的数字之和都相等。如果我们用a、b、c、d、e、f、g、h和i来代表矩阵中的每个位置，那么三阶幻方可以表示为：
```
a
原创
2023-09-15 17:32:13
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IIR是无限长单位脉冲响应数字滤波器，其系统对应函数有如下形式：
在知道滤波器相应的系数b[]，a[]后可根据相应的差分方程，完成对数据的滤波，而滤波器的系数可以通过Matlab滤波器设计和分析工具箱Filter Design&Analysis Tool求得，下面以一个IIR三阶低通滤波器为例，介绍C语言IIR滤波器的实现方法：1、 &
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2023-10-01 19:26:18
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# 三次指数平滑的Python实现与应用
在时间序列分析中，三次指数平滑（Triple Exponential Smoothing，也叫Holt-Winters法）是一种常用的方法。它通过对时间序列数据的趋势和季节性进行建模，帮助我们更准确地进行预测。本文将探讨三次指数平滑的基本原理，Python中的实现方法，并提供示例代码和可视化结果。
## 一、基本概念
三次指数平滑是一种扩展了简单指数
原创
2024-09-04 04:31:11
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该帖主要介绍了一次指数平滑法、二次指数平滑法以及三次指数平滑法。1 简介指数平滑法是对单变量数据进行时间序列预测的一种方法，它可以推广到具有系统趋势或季节成分的数据。建模类似Box-Jenkins ARIMA的建模方式，但其预测是最近的过去观测或滞后的加权线性和。指数平滑预测法与用过去观测值的加权和进行预测相似，但是模型的过去观测值的权重是指数递减的。具体地说，过去的观测结果是按几何递减比例加权的
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2023-11-03 18:59:16
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# Java 三阶台阶问题
在计算机科学中，三阶台阶问题是一种经典的动态规划问题。在这个问题中，我们假设有一个人站在一个台阶上，每次可以选择迈上1步、2步或3步，问他有多少种走法可以到达第N阶台阶。
## 问题描述
给定一个整数N，表示台阶的高度。我们的任务是计算从台阶底部（第零阶）到达N阶的所有可能的走法。
### 示例
假设N = 4，则走法有：
1. 1 -> 1 -> 1 ->
# 指数平滑的Python包介绍
在数据分析和时间序列预测领域，指数平滑（Exponential Smoothing）是一种重要的技术。它能帮助我们平滑时间序列数据，预测未来的趋势。本文将简要介绍指数平滑的原理，分析其在时间序列预测中的应用，并介绍如何使用Python中的相关库来实现指数平滑。通过实例与图示，我们会全面解析这个强大的工具。
## 什么是指数平滑？
指数平滑是一种加权平均法，其
原创
2024-09-29 04:35:48
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时间序列平滑法包括：简单平均法、移动平均法（简单移动平均法和加权移动平均法）、一次指数平滑法（Single Exponential Smoothing）、布朗（Brown）单一参数线性指数平滑法、霍特（Holt）双参数指数平滑法、布朗三次指数平滑法、温特（Winter）线性和季节性指数平滑法等。下面介绍一次指数平滑法、布朗（Brown）单一参数线性指数平滑法（二次指数）和布朗三次指数平滑法、霍特双
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2023-10-17 08:16:54
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魔方总览https://blog..net/nameofcsdn/article/details/103866632三阶魔方https://blog.csdn.net/nameofcsdn/article/details/103885148三阶空心魔方
原创
2021-12-27 11:26:34
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# Java三阶魔方
## 简介
魔方（Rubik's Cube），又称魔方正方体，是由匈牙利建筑学家鲁本·埃尔内·鲁比克（Erno Rubik）发明的一种机械拼图玩具。它的外形为3x3x3的立方体，每个面都由9个小正方形组成。
Java是一种广泛应用于各种领域的编程语言，它的语法清晰简洁，非常适合用于实现各种算法和数据结构。在本文中，我们将使用Java编写一个简单的三阶魔方解法程序。
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原创
2023-09-04 03:58:50
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文章目录1. 一阶低通滤波算法原理2. 一阶滤波算法的特点3. 基本算法的例程4. 优化：减少乘、除的运算次数以提高运算速度5. 改进：动态调整滤波系数动态调整滤波例程 本文整理自网络，参考文献附在文末，侵权请联系！1. 一阶低通滤波算法原理一阶滤波，又叫一阶惯性滤波，或一阶低通滤波，软件实现RC低通滤波器的功能。式中：为滤波系数，为本次采样值，为上次滤波输出值，为本次滤波输出值 传递函数推导可
