nickkkkkkkkk
nickkkkkkkkk

数学建模--多元线性回归分析

学习自：b站 清风数学建模

一、回归分析的介绍和分类

1 回归分析

研究X与Y之间相关性的分析

1.1 相关性

相关性≠因果性

1.2 Y

因变量/核心变量
连续数值型变量
0-1型变量
定序变量
计数变量
生存变量
数学建模--多元线性回归分析_第1张图片

1.3 X

研究X与Y的相关关系,得到Y的形成机制,通过X去预测Y
数学建模--多元线性回归分析_第2张图片

2 回归分析的使命

数学建模--多元线性回归分析_第3张图片

3 回归分析的分类

数学建模--多元线性回归分析_第4张图片

二、数据的分类以及数据的来源

1 数据的分类

1.1 横截面数据

在同一时间点收集的不同对象的数据
在这里插入图片描述

1.2 时间序列数据

对同一对象在不同时间连续观察得到的数据
在这里插入图片描述

1.3 面板数据

综合了横截面数据和时间序列数据
在这里插入图片描述

1.4 不同数据类型的处理方法

数学建模--多元线性回归分析_第5张图片

2 数据的收集(宏观数据)

详见pdf第14页

三、对于线性的理解以及内生性问题的探究

1 一元线性回归

本质上和拟合是一样的
数学建模--多元线性回归分析_第6张图片
残差
在这里插入图片描述

2 对于线性的理解

数学建模--多元线性回归分析_第7张图片

3 回归系数的解释

数学建模--多元线性回归分析_第8张图片
只需要分析回归系数的意义.即0.19和-1.74,无需分析没有意义的5.3
遗漏的变量,即价格!
所以加入了价格这个变量,就改变了产品品质评分的回归系数.

4 外生性的概念以及内生性的探究

数学建模--多元线性回归分析_第9张图片
误差项包含了什么? 它包含了价格
在这里插入图片描述

5 内生性的蒙特卡罗模拟(内生性的危害)

如果我们忽略了一个变量,就会出现这个问题.
相关系数越大,说明内生性越严重(误差项u和所有的自变量x的相关性)
数学建模--多元线性回归分析_第10张图片

6 核心解释变量和控制变量

数学建模--多元线性回归分析_第11张图片
保证核心解释变量和扰动项不相关.
在这里插入图片描述
控制变量:
在这里插入图片描述

四、四种模型的解释、虚拟变量的设置以及交互项的解释

1 回归系数的解释

数学建模--多元线性回归分析_第12张图片

2 什么时候取对数

数学建模--多元线性回归分析_第13张图片
即百分比的变化而不是数值的变化.

3 四类模型回归系数的解释

3.1一元线性回归

数学建模--多元线性回归分析_第14张图片

3.2双对数模型

数学建模--多元线性回归分析_第15张图片

3.3半对数模型 y = a+b ln(x)

数学建模--多元线性回归分析_第16张图片

3.4半对数模型 ln(y) = a+bx

数学建模--多元线性回归分析_第17张图片

4.定性变量如何处理

引入虚拟变量
当famale = 1表示女性,famale = 0 表示男性
f数学建模--多元线性回归分析_第18张图片

数学建模--多元线性回归分析_第19张图片

5.例:是否存在歧视

数学建模--多元线性回归分析_第20张图片
想要计算出回归系数,必须不存在完全多重共线性的影响,引入的东西多了就会存在这个问题.
在这里插入图片描述
就是为了防止这个问题.

6.含有交互项的自变量

偏导 bdrms
数学建模--多元线性回归分析_第21张图片
6.17的结果,说明了住房面积越大,价格上升越多.

交互效应
显著大于0就是正向的.

五、回归的应用_奶粉例题讲解(stata)

1.回归实例

数学建模--多元线性回归分析_第22张图片

2.stata入门

2.1 导入excel数据

文件-导入-excel-勾选 将第一行作为变量名.

2.2 数据的描述性统计

2.2.1定量数据

summarize 变量1,变量2…
也可以简写为sum
数学建模--多元线性回归分析_第23张图片
得到数据之后,使用三线表,弄进论文.

2.2.1定性数据

数学建模--多元线性回归分析_第24张图片
tabulate
数学建模--多元线性回归分析_第25张图片
频数,频率,累计频率

定型数据的虚拟变量
数学建模--多元线性回归分析_第26张图片

2.3 Excel中的数据透视表?论文中需要的图表

11个指标的总体情况介绍(论文)
数学建模--多元线性回归分析_第27张图片

数据交互
数学建模--多元线性回归分析_第28张图片

3.Stata回归的语句

数学建模--多元线性回归分析_第29张图片
df自由度
数学建模--多元线性回归分析_第30张图片
residual 残差

使用t检验统计量
数学建模--多元线性回归分析_第31张图片
coef. 回归系数
_cons :β0
团购价元:β1
商品毛重kg:β2
std.Err 标准误
t= 回归系数 / 标准误
原假设H0: B1= 0 ,检验它是不是等于0,p值=0 < 0.05> 拒绝原假设
商品毛重 p=0.475>0.05 ,无法拒绝原假设.

95%概率落入如下区间
数学建模--多元线性回归分析_第32张图片

解读
数学建模--多元线性回归分析_第33张图片

G1:段位为1
G4:段位为4,作为对照组
G1与G4进行比较,G1-G4

若R-squared 大于0.05,那么就没办法拒绝原假设,也是这个回归没有什么意义.
一般不用R方,而是使用adj R-squared ,放在论文中.

在这里插入图片描述
都是避免完全多重共线性.所以自动剔除一个,作为对照组.

数学建模--多元线性回归分析_第34张图片

拟合度低怎么办?
回归分为解释性和预测性.,
他们的关注点不一样,解释性关注显著性如果不显著就没有意义。,预测性关注R方。
R方很小,说明模型设置有问题,
在这里插入图片描述
数据的问题.
在这里插入图片描述
数学建模--多元线性回归分析_第35张图片
拟合优度和调整后的拟合优度,论文中一般使用调整后的拟合优度.
在这里插入图片描述

4. 标准化回归系数.

数学建模--多元线性回归分析_第36张图片
取出量纲的影响.
在这里插入图片描述
如何标准化?
数学建模--多元线性回归分析_第37张图片
比较的回归系数一定要是显著的回归系数,不然就没有多大的意义.

5.Stata标准化回归命令

决定越大 --Beta绝对值越大
数学建模--多元线性回归分析_第38张图片
SSR—MODEL
SSE—RESIDUAL
SST—total

六、点评一篇很多错误的论文：期末数学成绩的影响因素探究

R方:拟合优度

数学建模--多元线性回归分析_第39张图片
数学建模--多元线性回归分析_第40张图片
不要轻易加入高次模型,不能仅考虑R方的大小.
而且这是解释性回归,应该更关注自变量统计的显著性
仅仅是为了解释,不需要复杂的模型.

七、多元回归在我毕业论文中的运用

数学建模--多元线性回归分析_第41张图片

数学建模--多元线性回归分析_第42张图片
30个都等于0,才能说明他们和内蒙古没什么区别.不存在地域歧视

数学建模--多元线性回归分析_第43张图片

数学建模--多元线性回归分析_第44张图片

数学建模--多元线性回归分析_第45张图片

数学建模--多元线性回归分析_第46张图片

数学建模--多元线性回归分析_第47张图片

数学建模--多元线性回归分析_第48张图片

八、异方差、多重共线性以及逐步回归的介绍

1.扰动项要满足的条件

同方差,无相关
数学建模--多元线性回归分析_第49张图片

2.异方差

数学建模--多元线性回归分析_第50张图片
随着x变大,方差在逐渐变大.

给予信息量大的数据更大的权重(即方差较小的数据给予更大的权重)

2.1 检验异方差

数学建模--多元线性回归分析_第51张图片

2.2 拟合值出现负数的原因

分布极度不均匀
数学建模--多元线性回归分析_第52张图片

3.异方差的假设检验

检验扰动项是否存在异方差

2.1 BP检验

数学建模--多元线性回归分析_第53张图片
数学建模--多元线性回归分析_第54张图片

2.1 怀特检验

优点:可以检验任何形式的异方差

原假设:不存在异方差

数学建模--多元线性回归分析_第55张图片

4.异方差的处理方法

数学建模--多元线性回归分析_第56张图片

数学建模--多元线性回归分析_第57张图片
标准误std .err 变成了文件的标准误

剔除了异方差的影响,就多了很多显著的评价量(p值小于0.05就是显著)

5.多重共线性会出现的问题

数学建模--多元线性回归分析_第58张图片

5.1 检测多重共线性

数学建模--多元线性回归分析_第59张图片
m作为因变量,对剩下的k-1个自变量回归得到拟合优度

在这里插入图片描述
大于10,就认为它存在多重共线性

stata命令在这里插入图片描述

5.2 多重共线性处理方法

数学建模--多元线性回归分析_第60张图片

6. 逐步回归分析

剔除多重共线性的影响!(论文需要使用并说明)

显著才引入回归模型在这里插入图片描述

推荐使用向后逐步回归数学建模--多元线性回归分析_第61张图片

向前逐步回归
数学建模--多元线性回归分析_第62张图片
数学建模--多元线性回归分析_第63张图片

向后逐步回归
数学建模--多元线性回归分析_第64张图片

7.逐步回归说明

数学建模--多元线性回归分析_第65张图片

作业

逐步回归
数学建模--多元线性回归分析_第66张图片

你可能感兴趣的:(数学建模)

  • LRU缓存算法在搜索引擎中的应用 数据结构与算法学习 缓存算法搜索引擎ai
    LRU缓存算法在搜索引擎中的应用关键词：LRU算法、缓存淘汰、搜索引擎、哈希表、双向链表、性能优化、访问频率摘要：本文深入探讨了LRU(最近最少使用)缓存算法在搜索引擎中的关键应用。我们将从基本概念出发，通过生活化的比喻解释LRU的工作原理，分析其在搜索引擎架构中的具体实现方式，并通过Python代码示例展示如何构建一个高效的LRU缓存系统。文章还将讨论LRU算法的数学建模、实际应用场景以及未来发
  • AtCoder Beginner Contest 412(ABCDE)
    前言回来喽！！前一阵子期末周快复习疯了，接下来还想准备数学建模，感觉高中都没这么忙过T^T。中间参加了一场百度之星的比赛，只AC了两题，感觉好难啊还是太菜了，希望能混个牌呜呜呜。图论和数论题好难，还得多练啊……一、A-TaskFailedSuccessfully#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairpii;voidsolve(
  • 分布式领域后端服务的限流算法实现 大厂资深架构师 SpringBoot开发实战分布式算法wpfai
    分布式领域后端服务的限流算法实现关键词：分布式系统、限流算法、令牌桶、漏桶、滑动窗口、Redis、高并发摘要：本文深入探讨分布式系统中后端服务的限流算法实现。我们将从基础概念出发，详细分析各种限流算法的原理和适用场景，包括计数器算法、滑动窗口算法、令牌桶算法和漏桶算法。文章将提供Python实现代码和数学建模，并通过实际案例展示如何在分布式环境中使用Redis实现高效的限流机制。最后，我们将讨论限
  • 数学建模_非线性规划
    matlab求解调用示例第二道例题建模matlab求解1.matlab只能处理min问题：max两边取负号变成min2.>=>=>=号变成<=<=<=：两边取负号调用示例第二道例题建模目标函数取平方而不取绝对值后面省略
  • 数学建模_插值 wwer142526363 数学建模
    什么是插值拉格朗日插值法埃尔米特插值法三次样条插值法matlab应用分段三次埃尔米特插值法三次样条插值法（更好更光滑二维插值详见上机篇什么是插值省略插值法定理拉格朗日插值法牛顿插值法省略埃尔米特插值法三次样条插值法省略样条插值法matlab应用分段三次埃尔米特插值法详见上机篇三次样条插值法（更好更光滑二维插值详见上机篇上机篇24分钟开始
  • 回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出 matlab科研社 神经网络回归matlab
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体，擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系，而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法，能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
  • 【锂电池SOC估计】 Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计 天天Matlab代码科研顾问 matlab神经网络开发语言
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍摘要:电池荷电状态(StateofCharge,SOC)的精确估计对于电动汽车、储能系统等应用至关重要。传统的SOC估计方法存在精度受限、算法复杂等问题。本文提出了一种基于反向传播(BackPropagation,BP)神经网络的锂电池SO
  • 分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测 matlab科研社 分类matlab神经网络
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍近年来，随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升，人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中，反向传播神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络）凭借其强大的非
  • 重排利器：行列式点过程（DPP）在推荐系统中的应用 Jay Kay 推荐算法数学建模推荐算法
    在推荐系统的重排阶段，我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆，导致用户体验单调。行列式点过程（DeterminantalPointProcesses,DPP）通过数学建模相关性与多样性的平衡，成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程，其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)（精排输出的Top-N物料），DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
  • 机器学习中的数学：数学建模常用知识点-1 数字化与智能化 机器学习中的数学机器学习凸函数泰勒公式Jensen不等式
    一、凸函数1、凸函数讲解设函数f(x)是定义在区间X上的函数，若对于区间上任意两点x1、x2和任意实数��∈(0,1)，总有如下表达式成立：则称为f(x)是X上的凸函数；反之，如果下式成立：则称为f(x)在X上的凹函数。如图所示：Python实现凸函数：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义凸函数defconvex_function(x):re
  • 前端领域前端框架的优缺点大剖析 前端视界 前端大数据与AI人工智能前端艺匠馆前端前端框架ai
    前端领域主流框架的优缺点大剖析关键词：React、Vue、Angular、Svelte、虚拟DOM、响应式编程、前端工程化摘要：本文深入解析React、Vue、Angular、Svelte四大主流前端框架的核心设计原理，通过架构图解、算法源码剖析、数学建模和实战对比，揭示各框架在性能优化、开发体验、工程实践等方面的本质差异。文章包含6个完整项目案例和20+性能基准测试数据，为技术选型提供科学决策依
  • 数学建模-模糊性综合评价模型 viperrrrrrr 数学建模
    前言hellohello~，这里是viperrrrrrr~，欢迎大家点赞关注收藏个人主页：viperrrrrrr的博客欢迎学习数学建模算法、大数据、前端等知识，让我们一起向目标进发！对于算法的都可以在上面数据结构的专栏进行学习哦~有问题可以写在评论区或者私信我哦~目录2.1指标体系构建2.2数据收集及预处理我将通过以下的问题求解来介绍模糊性综合评价：中医药是中国传统文化的重要组成部分，凝聚了中华民
  • 清风数学建模个人笔记--模糊综合评价 fvdj0 数学建模笔记
    目录一、量二、分类三、模糊函数的三种表示方法四、应用：模糊综合评价（评判）一、量①确定性：经典数学（几何、代数）②不确定性：随机性（概率论、随机过程）灰性（灰色系统）模糊性（模糊数学）二、分类：偏小型：年轻、小、冷中间型：中年、中、暖偏大型：年老、大、热三、模糊函数的三种表示方法（1）模糊统计法（设计调查问卷，不推荐，主观性最弱）（2）借助已有的尺度（需要已有的指标，并能收集到数据）论域模糊集隶属
  • 第十六届蓝桥杯C/C++程序设计研究生组国赛 国二 岁忧 刷题那件三两事蓝桥杯蓝桥杯c语言c++算法
    应该是最后一次参加蓝桥杯比赛了，很遗憾，还是没有拿到国一。大二第一次参加蓝桥杯，印象最深刻的是居然不知道1s是1000ms，花了很多时间在这题，后面节奏都乱了，抗压能力也不行，身体也不适。最后省二。大三第二次参加蓝桥杯，中间也打了其他比赛，数学建模、ccpc这些，抗压能力提升很大，哈哈哈哈，刷的题也很多啦，印象当中，做出来了很多道dp题，很有成就感，最后国二。大四保研，gap了一年。研一第三次参加
  • 基于高灵敏度熔断机制的新旧协议自动回滚体系（2025技术实现） 百态老人 数学建模
    一、核心设计原理与数学建模1.高灵敏度熔断触发机制为满足0.1%错误率阈值检测与30ms级响应要求，构建基于滑动窗口的实时统计模型：\text{实时错误率}=\frac{\sum_{i=1}^{N}\mathbb{I}(Status_i=Error)}{\sum_{i=1}^{N}\mathbb{I}(Status_i\neqPending)}\times100\%\quad\text{其中}\N
  • 2024年数学建模比赛题目及解题代码 yz_518 Nemo 数学建模算法
    目录一、引言1.1竞赛背景介绍1.1.1数学建模竞赛概述1.1.2生产过程决策问题在竞赛中的重要性1.2解题前准备1.2.2工具与资源准备1.2.3心态调整与策略规划二、问题理解与分析三、模型构建与求解3.1模型选择与设计3.1.1根据问题特性选择合适的数学模型类型3.1.2设计模型框架，定义变量、参数和方程3.2模型构建3.2.1构建目标函数，反映生产决策的优化目标3.2.2将所有约束条件转化为
  • 机器学习、深度学习在数学建模的应用 「已注销」 数学建模机器学习深度学习
    数学建模，作为借助数学语言描述现实、解析系统行为并进行预测的关键方法论，长久以来是科学探索与工程实践的智力引擎。与此同时，机器学习，特别是深度学习的崛起，以其从海量数据中萃取复杂模式与高级表征的卓越能力，正在深刻变革知识发现的图景。当前，一个显著的学术趋势是将深度学习的数据驱动洞察与数学建模的机理演绎框架进行深度融合。这种融合并非简单的技术叠加，而是旨在基本原理层面寻求互补，在应用实践中催生创新，
  • Transformer-BIGRU多输入多输出 | Matlab实现-Transformer-BIGRU多输入多输出预测，运行环境为Matlab2023及以上 Matlab算法改进和仿真定制工程师 transformermatlab深度学习
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于Transformer和循环神经网络(RNN)的混合模型在时间序列预测领域展现出强大的优势。本文将深入探讨一种结合Transformer和双向门控循环单元(BiGRU)
  • 从理论到实践：情感分析如何提升量化价值投资收益率？ 量化价值投资入门到精通 ai
    从理论到实践：情感分析如何提升量化价值投资收益率？关键词：情感分析、量化价值投资、自然语言处理、投资组合优化、收益率提升、金融文本分析、量化策略摘要：本文系统解析情感分析技术在量化价值投资中的理论基础与实践路径。首先构建情感分析与价值投资的理论关联模型，揭示金融文本情感数据对资产定价的影响机制。其次通过数学建模和算法实现，演示如何将情感得分嵌入经典量化模型（如CAPM、Black-Litterma
  • 数学领域的数学建模团队协作 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战AIAgent应用开发数学建模ai
    数学领域的数学建模团队协作关键词：数学建模、团队协作、模型构建、算法设计、问题解决摘要：本文聚焦于数学领域的数学建模团队协作，深入探讨了团队协作在数学建模中的重要性及关键要素。首先介绍了数学建模的背景知识，包括其目的、适用范围、预期读者和文档结构等。接着阐述了数学建模团队协作涉及的核心概念，如团队角色、沟通机制等，并给出相应的原理和架构示意图。详细讲解了核心算法原理及操作步骤，结合Python代码
  • MATLAB 中常用的微分函数介绍 士兵突击许三多 matlab基础matlab
    MATLAB中常用的微分函数介绍在MATLAB中，微分运算是数值计算和符号计算中常用的功能。无论是在进行数据分析、优化算法，还是数学建模时，微分都扮演着重要的角色。本文将介绍MATLAB中常用的微分函数，并通过简单的示例帮助大家理解如何在实际应用中使用这些函数。引言微分是数学中重要的运算之一，广泛应用于物理学、工程学、经济学等领域。在MATLAB中，微分函数可以帮助我们对数据进行分析，提取变化趋势
  • 从单模态到多模态：空间智能新趋势 AI天才研究院 ai
    从单模态到多模态：空间智能新趋势关键词：多模态学习、空间智能、跨模态融合、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示摘要：本文深入探讨了从单模态到多模态的空间智能演进过程。我们将首先回顾单模态系统的局限性，然后详细分析多模态学习的核心原理和技术实现，包括跨模态表示学习、对齐和融合策略。文章将提供数学建模、算法实现和实际应用案例，展示多模态空间智能如何通过整合视觉、语言、听觉等多源信息实现更接近人
  • 基于双层优化的微电网系统规划设计方法（Matlab代码实现） wytm matlab开发语言
    ‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述微电网系统结构微电网系统双层规划设计结构双层优化模型上层容量优化模型下层调度优化模型一、双层优化方法的基本原理及在微电网规划中的作用二、微电网系统规划设计的关键要素三、双层优化在微电网中的具体应用场景与案例四、数学建模方法与约束条件处理（一）典型双层模
  • 2024年中科院一区极光优化算法+分解对比！VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 算法transformerlstm
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍摘要:光伏功率预测对于提高电力系统稳定性和可再生能源的有效利用至关重要。本文针对多变量时间序列光伏功率预测问题，提出了一种基于变分模态分解(VMD)、极光优化算法(PLO)、Transformer和长短期记
  • 基于KAN+Transformer的专业领域建模方法论 乡土老农 transformer深度学习人工智能
    一、专业领域KAN方法创新路径领域函数分解策略•数学建模：针对专业领域特性设计专用基函数组合•医学影像：采用小波变换基函数分解图像特征```pythonclassWaveletKAN(nn.Module):def__init__(self):self.wavelet_basis=nn.Parameter(torch.randn(8,32,3))#8通道小波基defforward(self,x):r
  • 路径=算法=操作：复杂系统行为的统一数学框架 geneculture 融智学应用场景全球语言定位系统全球知识定位系统算法数学建模融智学的重要应用人工智能课程设计复杂系统智慧系统
    路径=算法=操作：复杂系统行为的统一数学框架融智学应用场景领军人才实训实操实践示范课题组：邹晓辉摘要:本文提出复杂系统研究一个基础性假设：路径=算法=操作。通过整合数学建模、拓扑分析与动力系统理论，证明复杂系统的行为轨迹（路径）、形式化数学描述（算法）及物理/生物实现过程（操作）本质上是统一的。再结合数学生物学、量子力学、信息传输与意识研究的案例，通过关键公式、对比表格与示意图对此框架进行系统解读
  • 2025年第二届仿真与电子技术国际学术会议（ICSET 2025） 鸭鸭鸭进京赶烤 仿真与电子技术电子技术会议推荐
    仿真与电子技术：虚实共生的创新引擎仿真技术是电子创新的“虚拟沙盘”，通过数学建模在虚拟空间预演技术演进。数字孪生技术模拟复杂系统全生命周期，某无人机飞控系统经虚拟验证后，飞行稳定性显著提升；电磁仿真优化5G基站天线布局，信号覆盖效率大幅增强。这种“先模拟后实现”的模式，让设计缺陷在代码阶段即被修正，避免了实体制造的试错成本。电子技术则是仿真落地的“物理链条”。FPGA可编程芯片为实时仿真提供灵活硬
  • Spring Security 让后端系统的安全管理更高效 AI大模型应用实战 spring安全javaai
    #SpringSecurity让后端系统的安全管理更高效>关键词：SpringSecurity、安全认证、权限控制、过滤器链、OAuth2、JWT、RBAC>摘要：本文深入探讨SpringSecurity如何通过其模块化架构和丰富的安全功能提升后端系统安全管理效率。从核心过滤器链机制到OAuth2集成，从基础表单登录到JWT令牌验证，结合算法原理、实战案例和数学建模，全方位解析现代Web应用安全防
  • 基于Python的量化止损策略回测框架搭建指南 量化价值投资入门到精通 python数学建模开发语言ai
    基于Python的量化止损策略回测框架搭建指南关键词：量化交易、止损策略、Python回测、金融科技、风险管理、算法交易、Pandas摘要：本文详细介绍如何使用Python构建一个完整的量化止损策略回测框架。我们将从基础概念出发，逐步讲解止损策略的核心原理、数学建模方法，并通过实际代码示例展示如何实现移动止损、百分比止损等多种策略。文章还将涵盖数据处理、性能优化、可视化分析等关键环节，帮助读者建立
  • 【WSN】无线传感器网络（WSN）的AODV路由协议研究附Matlab代码GUI Matlab科研辅导帮 网络matlab开发语言
    ✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍摘要:无线传感器网络(WSN)作为一种新型的网络技术，因其在环境监测、军事侦察、医疗保健等领域的广泛应用而备受关注。然而，WSN的节点能量有限、带宽受限以及拓扑结构动态变化等特点，对路由协议的设计提出了严峻
  • web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释 老A不折腾 web报表finereport代码可视化工具
    在使用finereport制作报表，若预览发生错误，很多朋友便手忙脚乱不知所措了，其实没什么，只要看懂报错代码和含义，可以很快的排除错误，这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释，如果有说的不准确的地方，也请各位小伙伴纠正一下。   NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计 NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
  • Java的WeakReference与WeakHashMap bylijinnan java弱引用
    首先看看 WeakReference wiki 上 Weak reference 的一个例子： public class ReferenceTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { WeakReference r = new Wea
  • Linux——（hostname）主机名与ip的映射 eksliang linuxhostname
    一、 什么是主机名 无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的； 主机名是用于什么的呢？ 答：在一个局域网中，每台机器都有一个主
  • oracle 常用技巧 18289753290
    oracle常用技巧 ①复制表结构和数据   create table  temp_clientloginUser as   select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into  mytable  select  * &nb
  • 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException 酷的飞上天空 exception
    有一个线上环境使用的是c3p0数据库，为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现 com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
  • IT系统分析师如何学习大数据 蓝儿唯美 大数据
    我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢？学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手，尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具，如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
  • spring学习——简介 a-john spring
    Spring是一个开源框架，是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发，从简单性，可测试性和松耦合的角度而言，任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security 为了降低Java开发的复杂性，
  • 自定义颜色的xml文件 aijuans xml
    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
  • 运营到底是做什么的？ aoyouzi 运营到底是做什么的？
    文章来源：夏叔叔（微信号：woshixiashushu），欢迎大家关注！很久没有动笔写点东西，近些日子，由于爱狗团产品上线，不断面试，经常会被问道一个问题。问：爱狗团的运营主要做什么？答：带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢？究竟什么是运营？运营到底是做什么的？那么，我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么？以爱狗团为例，绝大部分的移动互联网公司，对运营部门的考核分为三块——用
  • js面向对象类和对象 百合不是茶 js面向对象函数创建类和对象
    接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下  ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似   下面介绍一些js的类和对象的创建的技术   一:类和对
  • web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref bijian1013 javaweb.xmlservlet
    resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明，该对象与servlet环境中的资源相关联 <resource-env-ref> <resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name> <resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
  • Create a composite component with a custom namespace sunjing
    https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace   When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
  • 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter bit1129 mongodb
     一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题，要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber？ An arbiter does not have a copy of data set and cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
  • Javascript开发笔记 白糖_ JavaScript
    获取iframe内的元素 通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素，这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的，唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
  • Web浏览器Chrome打开一段时间后，运行alert无效 bozch Webchormealert无效
    今天在开发的时候，突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了，很是怪异。 试了试其他浏览器，发现都是没有问题的。 开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的，就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。 这样开发的结果，如果客户在使用的时候没有提示，那会带来致命的体验。哎，没啥办法了 就关闭浏览器重启。   结果就好了，这也太怪异了。难道是cho
  • 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法 bylijinnan 编程之美
    import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.Random; public class GraphColoringProblem { /**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法 * 假设要用很多个教室对一组
  • 机器学习相关概念和开发工具 chenbowen00 算法matlab机器学习
    基本概念： 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 开发工具 M
  • [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性 comsci 经济
           大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........        所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
  • oracle 11g database control 证书错误 daizj oracle证书错误oracle 11G 安装
    oracle 11g database control 证书错误  win7 安装完oracle11后打开 Database control 后，会打开em管理页面，提示证书错误，点“继续浏览此网站”，还是会继续停留在证书错误页面 解决办法： 是 KB2661254 这个更新补丁引起的，它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告：
  • Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件 游其是你 FilenameFilter
    在Java中，你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。 在这个例子中，我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
  • C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例，二维数组简单示例 dcj3sjt126com carray
    # include <stdio.h> int main(void) { int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; //a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数，并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4] int i; for (i=0; i<5; ++i) printf("%d\n",
  • PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引，普通的 UNIQUE 唯一索引 dcj3sjt126com primary
    PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引，普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引，用于在一篇文章中，检索文本信息的。举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段：会员编号   INT会员姓名  
  • java集合辅助类 Collections、Arrays shuizhaosi888 CollectionsArraysHashCode
      Arrays、Collections   1 ）数组集合之间转换 public static <T> List<T> asList(T... a) { return new ArrayList<>(a); }      a）Arrays.asL
  • Spring Security（10）——退出登录logout 234390216 logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
           要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素，这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的，此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
  • 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model 逐行分析JS源代码 backbone源码分析js学习
    Backbone 分析第三部分  Model 概述： Model 提供了数据存储，将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里， 但重点功能在于其提供了一套功能强大，使用简单的存、取、删、改数据方法，并在不同的操作里加了相应的监听事件， 如每次修改添加里都会触发 change，这在据模型变动来修改视图时很常用，并且与collection建立了关联。
  • SpringMVC源码总结（七）mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter 乒乓狂魔 springMVC
    这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter，然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。 HttpMessageConverter接口介绍： public interface HttpMessageConverter<T> { /** * Indicate
  • 分布式基础知识和算法理论 bluky999 算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
      分布式基础知识和算法理论 BY [email protected] 本文永久链接：http://nodex.iteye.com/blog/2103218   在大数据的背景下，不管是做存储，做搜索，做数据分析，或者做产品或服务本身，面向互联网和移动互联网用户，已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍，在完善自我知识体系的同
  • Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决 bell0901 androidgitignore
    　　github上.gitignore模板合集，里面有各种.gitignore ： https://github.com/github/gitignore 　　自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件，对github上的android.gitignore添加了 　　　　　　# OSX files　　　　　　//mac os下　　　　　　.DS_Store
  • 成为高级程序员的10个步骤 tomcat_oracle 编程
    What 软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段：初级、中级，最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。   Why 得到更多的报酬！因为你的薪水会随着你水平的提高而增加 提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后，就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进 历经更大的挑战。随着你的成长，各种影响力也会提高。
  • mongdb在linux下的安装 xtuhcy mongodblinux
    一、查询linux版本号： lsb_release -a  LSB Version:    :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他