arm概述及其基本编程模型
arm体系结构的版本及命名方法
arm体系统构的6个版本的特点
arm体系的变种
1 thumb指令集（t变种）
2 长乘法指令（M变种）
3 增强型dsp指令（E变种）
4 java加速器jazelle（J变种）
5 arm媒体功能扩展(SIMD变种)
arm/thumb体系版本的命名格式
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2024-06-09 08:09:17
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arma模型实例r语言
在时间序列分析中，ARMA（自回归滑动平均）模型是一种重要的方法，用于描述数据的生成过程。本文将详细介绍如何在R语言中实例化和使用ARMA模型，并提供详细的步骤和配置说明。
## 环境准备
在开始之前，确保你的环境能够支持R和ARMA模型的相关包。
### 软硬件要求
| 项目 | 要求
目录4. ARMA模型预测销量实践4.1. 统计分析包statsmodels4.2. 常用函数概述4.2.1. 绘制自相关、偏自相关图4.2.2. 白噪声检验4.2.3. 单位根检验4.2.3.1. 单位根如何确定数据是否平稳？4.2.4. 选定模型参数4.2.5. ARIMA模型函数4.2.5.1. 常用方法4.2.5.2. 常用属性/参数4.3. Python实践过程4.3.1. 时序数据平
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2023-10-17 17:30:33
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本文从传统的时间序列SARIMAX算法讲解销量预测模型。 主要涉及到python的pandas、statsmodels、joblib等模块，通过对多个模型进行并行网格搜索寻找评价指标MAPE最小的模型参数，虽然供应链销量预测可供使用的模型非常多，但是作为计量经济学主要内容之一，时间序列因为其强大成熟完备的理论基础，应作为我们处理带有时序效应数据时首要尝试的模型类型，且往往效果不错。本文只是从代码的
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2023-12-10 10:10:48
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前言第1章 概率统计模型11.1 数据的描述性分析11.1.1 数据的数字特征11.1.2 随机变量的分布51.1.3 常用的分布61.1.4 数据的图形描述91.2 参数的区间估计与假设检验131.2.1 单个总体的区间估计与假设检验131.2.2 两个总体的区间估计与假设检验141.2.3 区间估计与假设检验的计算161.2.4 两个正态总体方差比σ21/σ22的估计与检验221.3 非参数检
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2024-05-29 22:17:10
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R语言做滚动garch模型 roll-garch model前几天做了一个滚动garch模型，刚开始没搞清楚，走了很多弯路，最后终于搞好了。 接下来就是分析我写roll-garch的思路。其实roll-garch模型在rugarch里面其实是有的。但是，我也看了开发者写的文档，如果你希望更快，更复杂的滚动garach模型，你就要自己写函数。我的天，我哪里会，其实我连garch模型都没搞懂，但是我会
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2023-06-07 12:48:39
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在进行语音信号编码传输时，往往对语音信号信源进行建模，然后对模型参数进行编码，只传送编码后的模型参数。这样在解码端获得模型参数重建信源模型后，即可获得重建后的语音信号。信号的现代建模法是建立在具有最大的不确定性基础上的预测。其广义定义为：随机信号x(n)由白噪w(n)激励某一确定系统的响应。确定了白噪就，研究随机信号就等价于研究产生随机信号的系统。 对平稳随机信号，三种常用的线性模型为：AR模型（
基本思路用粗糙集理论对雷达辐射源信号进行离散化 、属性约简、规则提取, 达到分类的目的。用粗糙 K-均值聚类方法计算径向基神经网络 (RBFNN)的聚类中心, 然后用粗糙集理论约简得到的规则构建径向基神经网络对未知雷达辐射源信号进行识别。粗糙集理论能够通过约简减少冗余属性, 获得识别规则, 这些识别规则可以简化径向基神经网络;并且能改进 K-均值的聚类方法, 通过上近似和下近似得到新的聚类中心 。
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2024-10-24 09:00:44
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自从Python流行后，R貌似逐渐被人遗忘，可是，每款语言和工具都有它存在的价值，R也具有强大的可视化功能，你真的了解R吗？还是说，掌握了Python就不用再掌握R了。本文科普性的介绍下R，带你走进R的世界。R是一种应用统计软件和语言，主要为统计计算和绘图而生，而且R是一套开源的数据分析解决方案。它主要包括简单却很强大的R语言、数据存储和处理、数据运算工具、完整的统计分析工具、优秀的统计可视化以及
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2024-01-04 14:20:49
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之前的博文for循环与plyr包执行方差分析及其多重比较的批量分析里提到使用两种方法进行aov批量分析，但局限是方差分析模型是固定的，那么有没有办法将其改为通用型函数。答案是当然可以！1 首先改写通用函数// aov batch in R
aov.batch <- function(df,mod,nf=NULL,alpha=.05) {
library(agricolae)
r
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2023-05-26 10:04:44
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R 各种文档查询R Package Documentation (rdrr.io)1 MARS方法earth function - RDocumentationMultivariate Adaptive Regression Splines (sonic.net)理论回归算法 - 多元自适应回归(MARS) - 《Deeplearning Algorithms Tutorial（深度学习算法教程）
目录前言一、第1问1.1 计算模型中等待时间t2MATLAB程序1.2 计算模型中等待时间t2（灵敏度分析）MATLAB程序二、第2问2.1 代入t2到模型进行计算MATLAB程序2.2 代入t2到模型进行计算（灵敏度分析）MATLAB程序三、第3问3.1 第3问求解MATLAB程序3.2 第3问仿真MATLAB程序四、第4问4.1 第4
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2023-12-13 10:48:58
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一.摘要 第一篇文章我简要介绍了项目的设计框架和LINQ实现思想. 本篇文章将是最实际和具有技巧性的地方, 就是如何创建LINQ TO SQL 的模型对象. 二.前言1.LINQ与LINQ TO SQL姜敏同学提醒我要注意LINQ TO SQL和LINQ的不同.的确这两者就类似C#和.NET. 老赵曾写文章特别强调过两者的不同.这里再简单提一下.LINQ是Language-Integrated Q
本文介绍caret包中的建立模型及验证的过程。主要涉及的函数有train()，predict()，confusionMatrix()，以及pROC包中的画roc图的相关函数。建立模型在进行建模时，需对模型的参数进行优化，在caret包中其主要函数命令是train。 train(x, y, method = "rf", preProcess = NULL, ...,
weights
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2023-08-16 09:53:43
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目录0引言1、课本介绍1.1理论的书1.2 R语言的书2、构造数据3、相关性分析4、多元回归模型的建立4.1建立模型5.2模型分析5.3方差分析表5、变量选择5.1 逐步回归5.2所有子集法5.3套索法6、回归模型常用函数总结7、参考文献 0引言在毕业实用模型一1、二2、三3中介绍了时间序列模型的建模思路与在R语言中的调参，今天来讲解一下回归模型的建模思路和实现。 在这里你将会学到：推荐的回归模
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2023-10-25 21:22:28
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说话人识别这里，博主对说话人两个baseline模型应该matlab的MSR工具箱进行处理。1、GMM-UBM说话人识别
这里主要分为4个步骤：
1、训练UBM通用背景模型
2、最大后验准则MAP从UBM通用背景模型里面训练每一个说话人的声学模型
3、交叉得分
4、计算最终的测试效果，这里用AUC和EER表示，可以方便与最近的深度学习方法做比较。
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2024-07-06 11:15:18
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# R语言轨迹建模指南
## 1.简介
在本文中，我将向你介绍如何使用R语言进行轨迹建模。轨迹建模是一种分析和预测移动对象行为的方法。通过对移动对象的位置数据进行分析，我们可以了解它们的行为模式、趋势和未来的动态。
## 2.流程概述
下表展示了整个R语言轨迹建模的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据加载和预处理 |
| 2 | 轨迹可视化 |
| 3
原创
2024-01-09 08:51:57
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# R语言建模实例教程
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title R语言建模实例流程
section 开始
开始 --> 数据准备
section 建模
数据准备 --> 数据清洗
数据清洗 --> 数据分析
数据分析 --> 模型训练
模型训练 --> 模型评估
原创
2024-04-24 07:57:29
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# 习题2
# 2.1
x=c(1,2,3)
y=c(4,5,6)
e=c(rep(1,3))
z=2*x+y+e;z
x%*%y # 若x，y如答案那样定义为矩阵，则不能用%*%,因为，维数不对应，
x%o%y
# 答案
x<-matrix(1:3,nrow=3)
y<-matrix(4:6,nrow=3)
e<-matrix(c(1,1,1),nrow=3)
z<-
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2023-06-06 22:03:13
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波动率是众多定价和风险模型中的关键参数，例如BS定价方法或风险价值的计算。在这个模型中，或者说在教科书中，这些模型中的波动率通常被认为是一个常数。然而，情况并非如此，根据学术研究，波动率是具有聚类,厚尾和长记忆特征的时间序列变量。本博客比较了GARCH模型（描述波动率聚类），ARFIMA模型（ 长记忆），HAR-RV模型（基于高频数据 ），以及来自SSE 50指数和CME利率期货的样本。此外，本文
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2023-09-11 11:25:52
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