1.简介1.1 时间序列包括：AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型 MA(移动平均模型)，MA(q)，q阶的移动平均模型 ARIMA(差分自回归移动平均模型)1.2 运用对象这里四种模型都是变量y，针对时间变化而发生的改变，这四种模型的运用对象都是平稳的时间序列。也就是随着时间的变化，在一定范围内动态波动。 不平稳序列如下图所示： 平稳序列如下图所示：AR,MA,ARMA都是运用
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2024-03-30 21:13:58
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# Python ARIMA自动定参
## 引言
在时间序列分析中，ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种用于预测时间序列数据的常见方法。ARIMA模型中的参数p、d和q分别代表自回归、差分和移动平均的阶数，是需要手动调参的关键参数。然而，手动调参耗时耗力，因此有了自动定参的需求。
Python中的`pmdarima`库提供了
原创
2024-05-29 05:33:47
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API介绍： int createTrackbar(const String& trackbarname, const String& winname,
int* value, int count,
TrackbarCallback onChange =
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2024-07-10 22:29:42
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前言随着人工智能技术的日益发达，我们的生活中也出现了越来越多的智能产品。我们今天要关注的是智能家居中的一员：扫地机器人。智能扫地机器人可以在主人不在家的情况下自动检测到地面上的灰尘，并且进行清扫。有些更为对路线进行规划，找到可以清理灰尘的最短路径，达到省电的效果。当然，绕过障碍物也是必须拥有的技能。我们今天就来看一下扫地机器人自动寻路的算法的简单实现。这里我们不对机器人如何识别出灰尘进行讨论，我们
背景：在自动化化测试过程中，不方便准确获取页面的元素，或者在重构过程中方法修改造成元素层级改变，因此通过设置id准备定位。一、python准备工作：功能：用自动化的方式进行批量处理。 比如，你想要在大量的文本文件中执行查找/替换，或者以复杂的方式对大量的图片进行重命名和整理。语法用例：#!/usr/bin/python //脚本语言的第一行，只对 Linux/Unix 用户适用，用来指定本脚本用什
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2023-09-10 14:22:22
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本篇文章是机器人自动寻路算法实现的第三章。我们要讨论的是一个在一个M×N的格子的房间中，有若干格子里有灰尘，有若干格子里有障碍物，而我们的扫地机器人则是要在不经过障碍物格子的前提下清理掉房间内的灰尘。具体的问题情景请查看人工智能: 自动寻路算法实现(一、广度优先搜索)这篇文章，即我们这个系列的第一篇文章。在前两篇文章里，我们介绍了通过广度优先搜索算法和深度优先算法来实现扫地机器人自动寻路
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2024-08-27 16:14:19
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在这个博文中，我们将探讨如何用 Python 创建一个寻仙游戏的过程。本篇文章将涵盖问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化的各个方面，形成一个完整的复盘记录，以帮助开发者在同样的项目上少走弯路。
### 问题背景
随着游戏行业的快速发展，寻仙类游戏因其丰富的故事背景和多样的玩法受到玩家的青睐。很多开发者希望能使用 Python 开发类似的游戏，而如何架构和实现这一目标就成了
前言这篇文章主要讲述如何使用python实现时间序列ARIMA预测算法一、代码代码如下（示例）：#跟着视频学习的代码，记录一下。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import itertools
from IPython.core.intera
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2023-08-17 16:55:04
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# 使用Python进行ARIMA模型自动化分析
时间序列分析是数据科学中的一项重要任务，ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的方法，可以有效地对时间序列数据进行建模和预测。Python提供了强大的库来简化这一过程，特别是`statsmodels`库，使得ARIMA模型的实现变得更加容易。本文将带您一步步了解如何自动化ARIMA模型的建立与预测，并展示如何可视化这些结果。
## 什么是A
时间序列就是以时间为索引的数据，比如下面这种形式数据链接：https://pan.baidu.com/s/1KHmCbk9ygIeRHn97oeZVMg 提取码：s0k5python使用ARIMA建模，主要是使用statsmodels库首先是建模流程，如果不是太明白不用担心，下面会详细的介绍这些过程 首先要注意一点，ARIMA适用于短期 单变量预测，长期的预测值都会用均值填充，后面你会看到这种情况
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2023-08-17 17:10:49
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本文讲解如何使用Python工具制作会员营销预测的模型，希望能通过数据预测在下一次营销活动时，响应活动会员的具体名单和响应概率，以此来制定针对性的营销策略。当然了，也可以基于现有的CRM平台系统将会员数据筛选和查看功能和该模型结合起来应用，下面一张图介绍机器学习的模型步骤 一 提出问题通过数据预测在下一次营销活动时，响应活动会员的具体名单和响应概率二 理解数据1，数据集名称为full
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2023-08-24 17:30:35
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# -*- coding: utf-8 -*-
import math
import random
import copy
import time
import sys
import tkinter
import threading
# 地图
tm = [
'############################################################',
'#S...
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2023-09-16 11:21:32
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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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穿透障碍，到达对面的点 ，，这里只是粗率的实现了一下，好像还是有bug的import math
import sys
import time
import numpy as np
map_be_search = np.array([
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 0, 0, 0, 0,
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2023-12-15 09:52:24
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6.1 常用定位方法讲解对象定位是自动化测试中很关键的一步，也可以说是最关键的一步，毕竟你对象都没定位那么你想操作也不行。所以本章节的知识我希望大家多动手去操作，不要仅仅只是书本上的知识，毕竟这个我只能够举例说明。下面我们来看我们常用的一些定位方式。6.1.1 ID定位无论是在web自动化还是app自动化中id都是唯一的，可能有的小伙伴看到这里会有疑问，因为有的资料说是通过name定位是唯一的，为
机器学习模型的求解最终都会归结为求解一个最优化问题，最优化的目标为模型误差，它是模型参数的函数。例如线性回归的优化目标是均方误差，参数是每个特征的系数。根据目标函数的特点(凸与非凸)，样本数量，特征数量，在实践中会选择不同的优化方法。常见的优化方法包括解析法、梯度下降法、共轭梯度法、交替迭代法等。本案例将对常见的优化算法进行分析，以便理解不同优化方法的特点和适用场景，帮助我们在机器学习实践中选择最
如何在Python中为时间序列预测创建ARIMA模型 ARIMA模型是一种流行且广泛使用的时间序列预测统计方法。ARIMA是AutoRegressive Integrated Moving Ave
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2023-08-03 10:26:11
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# Python自动寻峰教程
自动寻峰（Peak Finding）是一种广泛应用于信号处理和数据分析的技术，能够帮助我们识别数据中的重要特征。本文将以一个简单的Python实例为基础，教你如何实现自动寻峰的功能。
## 流程概述
下面是一张流程图，展示了实现自动寻峰的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[导入库] --> B[读取数据]
B -->
1、作用ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。2、输入输出描述输入：特征序列为１个时间序列数据定量变量输出：未来Ｎ天的预测值4、案例示例案例：基于1985-2021年某杂志的销售量，预测某商品的未来五年的销售量。5、案例数据ARIMA案例数据6、案例操作Step1：新建分析； Step2：上传数据； Step3：选择对应数据打开后进行预览，
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2023-09-19 21:07:15
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1、python导入相应的库这里我们导入python数据分析相关的库，并配置画图模块%matplotlib inline
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import matplotlib.pylab as plt
import seaborn as sns
import itertools
import statsmo
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2023-09-19 11:14:43
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