【时间序列分析】知识总结第4页

【R>>Mfuzz】时间序列分析

时间序列分析：对不同时间点（状态）转录组或蛋白表达谱数据，进行模糊c均值聚类（fuzzyc-meansclustering,FCM），找出具有相似表达模式的基因或蛋白并聚类。

高大石头·2024-01-24 14:30

Matlab神经网络

创建神经网络模型的patternnet和newff函数区别MATLAB中patternnet函数返回的网络结构中各个参数的含义神经网络对象属性径向基函数神经网络（RBFNN）详解RBF网络深度学习之径向基（RBF）时间序列分析时间序列预测从入门到精通

weixin_42849849·2024-01-24 13:43

Python如何预测和适应趋势变化

一、Python预测趋势变化的方法时间序列分析时间序列分析是一种建立在时间序列上的统计学方法，旨在通过对历史数据的分析来预测未来趋势。时间序列数据可以是固定频率的（如每日、每周、每月等），也

霸都小魔女·2024-01-23 15:07

ElasticSearch基础知识总结

ElasticSearch知识总结一、什么是ElasticSearchElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTfulweb接口

C道万古如长夜，V来！·2024-01-23 09:47

RabbitMQ 基础知识总结

RabbitMQ知识总结RabbitMQ是一个开源的消息代理（messagebroker）系统，最初由RabbitTechnologiesLtd开发，并在开源社区的支持下不断发展和完善。

C道万古如长夜，V来！·2024-01-23 09:16

Docker基本知识总结

Docker基本知识总结1.什么是Docker？Docker是一个开源的平台，用于自动化应用程序的部署、扩展和管理。

C道万古如长夜，V来！·2024-01-23 09:46

Eureka基础知识总结（微服务）

EurekaEureka是Netflix开发的一个服务发现框架，它提供了一种在微服务架构中注册和发现服务的方法。通过使用Eureka，我们可以实现负载均衡、故障转移和服务的自动注册等功能。本文将对Eureka的相关知识进行总结。一、Eureka的基本概念EurekaServer：服务注册中心，负责存储和管理所有注册的服务信息。EurekaClient：服务消费者，负责向EurekaServer注册

C道万古如长夜，V来！·2024-01-23 09:14

HTML以及CSS相关知识总结(一)

guai_guai_guai·2024-01-22 08:41

宋女士2021年7月21的Flag

这里将记录包括但不限于以下几点：1.日记2.随笔3.考研知识总结4.写作练习5.小知识以后尽量做到日更，请王先生（id：一只烟酒僧）监督。（明天更新7月下旬学习计划）

18f0ff8a12a6·2024-01-21 20:29

XGBoost在时间序列分析中的高级应用

序列依赖性1.2季节性和趋势1.3突发事件的处理1.4数据不平衡1.5模型泛化能力2.XGBoost在时间序列问题中的应用场景2.1金融数据预测2.2销售预测2.3能源消耗预测2.4网络流量分析2.5医疗时间序列分析

theskylife·2024-01-21 15:51

TCP/IP 基础知识总结

要说我们接触计算机网络最多的协议，那势必离不开TCP/IP协议了，TCP/IP协议同时也是互联网中最为著名的协议，下面我们就来一起聊一下TCP/IP协议。TCP/IP的历史背景最初还没有TCP/IP协议的时候，也就是在20世纪60年代，许多国家和地区认识到通信技术的重要性。美国国防部希望能够研究一种即使通信线路被破坏也能够通过其他路线进行通信的技术。为了实现这种技术，出现了分组网络。即使在两个节点

知白守黑V·2024-01-21 07:46

二叉树知识总结

选择题1、在长度为n(n>1)的单链表上，设有头和尾两个指针，执行尾删操作与链表的长度有关头插：不需要遍历链表尾插：也不需要遍历链表头删：不需要遍历链表尾删：需要遍历单链表，找到尾节点的前一个节点，所以与长度有关2、设根结点的深度为1，则一个拥有n个结点的二叉树的深度一定在[log(n+1)，n]区间内最大深度：即每层只有一个节点，次数二叉树的高度为n，为最高的高度最小深度：此树为完全二叉树，则根

无聊看看天T^T·2024-01-20 21:39

lua小知识总结

1.pairs和ipairs区别pairs:迭代table，可以遍历表中所有的key可以返回nilipairs:迭代数组，不能返回nil,如果遇到nil则退出例子1：使用ipairslocaltabFiles={[1]="test2",[6]="test3",[4]="test1"}fork,vinipairs(tabFiles)do--输出"test2",在key等于2处断开print(k,v)

澜.阿斯特.古莱齐.鲲·2024-01-20 21:02

uniapp最全面的知识总结

uni-app介绍uni-app由dcloud公司开发的多端融合框架，一次开发多端运行是一个使用。通过使用Vue.js+小程序的api来开发所有前端应用的框架，开发者编写一套代码，来实现多端混合开发Hybrid：可发布到iOS、Android、Web（响应式）、以及各种小程序（微信/支付宝/百度/头条/QQ/钉钉/淘宝）、快应用等多个平台更多可了解uni-app官网准备工具使用uni开发前您需要安

敲代码的小吉米·2024-01-20 03:59

【OpenCV】C++版本基础知识总结

文章目录前言一、Mat二、Scalar三、Point四、Rect前言C++opencv总结一、Mat在OpenCV中，cv::Mat是一个非常重要的类，用于表示图像或多维数组。1.创建Mat对象：通过构造函数或者赋值操作符可以创建Mat对象。Matimage;//创建一个空的Mat对象MatgrayImage(100,100,CV_8UC1);//创建一个100x100的灰度图像MatcolorI

行走的学习机器·2024-01-19 11:17

《算法设计与分析》复习

复习参考：《算法设计与分析基础》潘彦译【北大公开课】算法设计与分析【算法设计与分析】期末考试知识总结（知识超浓缩版）《算法分析与设计》复习笔记【期末知识点整理】算法设计与分析算法设计与分析——算法复杂性分析一

Moliay·2024-01-19 09:51

精选 25 个 RNN 问题

涉及序列的任务，如自然语言处理、语音识别和时间序列分析，非常适合RNN。与其他神经网络不同，RNN具有内部存储器，允许它们保留来自先前输入的信息，并根据整个序列的上下文做出预测或决策。

Imagination官方博客·2024-01-19 00:25

时间序列数据的季节性检测

时间序列分析是统计学和数据科学的一个基本研究领域，它为理解和预测序列数据中的模式提供了一个强大的框架。特别是时间序列数据，它捕获连续时间间隔内的信息，使分析师能够揭示趋势，季节性模式和其他时间依赖性。

python收藏家·2024-01-18 20:22

《Java Web程序设计任务教程》重点知识总结（Java高级开发技术知识点总结）

本文目录前言第一章网页开发技术HTML技术CSS技术JavaScript基础第二章JavaWeb概述XML基础HTTP协议TomcatServlet基础Servlet体系结构图Servlet开发入门Servlet虚拟路径映射Servlet通配符ServletConfig接口常用方法使用步骤ServletContextWeb应用的初始化参数多个Servlet对象共享数据请求和响应发送响应消息体解决中

RonaldDong存档旧号，不再更新·2024-01-18 18:54

STM32——IIC知识总结及实战

1IIC概念及结构体IIC：InterIntegratedCircuit，集成电路总线，是一种同步串行半双工通信总线。结构图2IIC协议时序①起始信号当SCL为高电平期间，SDA由高到低的跳变。起始信号是一种电平跳变时序信号，而不是一个电平信号。该信号由主机发出，在起始信号产生后，总线就处于被占用状态，准备数据传输。②停止信号当SCL为高电平期间，SDA由低到高的跳变。停止信号也是一种电平跳变时序

m0_libinc++·2024-01-18 16:28

工智能基础知识总结--线性回归

什么是线性回归不同于分类问题的待预测变量为离散变量，回归问题中待预测变量即因变量为连续变量。人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量数据计算回归到真实值，这就是回归的由来。线性回归假设自变量与因变量之间存在的是一次函数关系，即线性关系。设所有样本的特征为X∈Rn∗mX\in\mathbb{R}^{n*m}X

北航程序员小C·2024-01-18 12:54

工智能基础知识总结--隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型的定义隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可检测的状态随机序列（状态序列），再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列（观测序列）。隐马尔可夫模型由初始概率分布、状态转移概率分布、观测概率分布确定。设Q={q1,q2,...,qN}Q=\{q_1,q_2,

北航程序员小C·2024-01-18 12:54

工智能基础知识总结--特征工程之降维算法

数据降维简介数据降维即对原始数据特征进行变换，使得特征的维度减少。依据降维过程是否可以用一个线性变换表示，降维算法可以分为线性降维算法和非线性降维算法，下图展示了各种降维算法及其类别：降维的必要性：多重共线性和预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。高维空间本身具有稀疏性。一维正态分布有68%的值落于正负标准差之间，而在十维空间上只有2%。过多的变量，对查找

北航程序员小C·2024-01-18 12:53

竞赛保研大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析

1简介Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个大数据项目大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析2时间序列的由来提到时间序列分析技术，就不得不说到其中的AR/MA/ARMA/ARIMA分析模型。

iuerfee·2024-01-18 12:38

JavaScript基础知识总结 15：JavaScript客户端存储

目录一、cookie1、限制2、cookie的构成二、WebStorage三、sessionStorage对象四、localStorage对象五、IndexedDB1、数据库2、对象存储3、事务4、插入对象5、通过游标查询6、索引六、总结七、JavaScript思维导图```为什么80%的码农做不了架构师？>>>```[Java专栏目录|点击这里](https://blog.csdn.net/gu

哪吒·2024-01-18 12:54

Vue基础知识总结 8：Node.js简介

Java学习路线：搬砖工逆袭Java架构师简介：Java领域优质创作者、CSDN哪吒公众号作者✌、Java架构师奋斗者扫描主页左侧二维码，加入群聊，一起学习、一起进步欢迎点赞收藏⭐留言目录axios一、axios简介二、代码实例1、获取数据2、模拟后台json数据3、html4、控制台输出element-ui一、element-ui简介Node.js一、Node.js简介二、Node.js有什么用

哪吒·2024-01-18 12:20

时空预测 | 基于图神经网络的时空预测

因此，时间序列分析对于解锁可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的方法在时间序列分析中出现了激增。

机器学习之心·2024-01-18 09:14

操作系统知识总结

操作系统面向进程和线程学习操作系统。目录Chapter1Chapter2Chapter3Chapter4Chapter5进程线程模型进程间通信同步互斥机制存储管理网络I/O模型内容进程线程模型线程和进程的概念已经在操作系统书中被翻来覆去讲了很多遍。很多概念虽然都是套话，但没能理解透其中深意会导致很多内容理解不清晰。对于进程和线程的理解和把握可以说基本奠定了对系统的认知和把控能力。其核心意义绝不仅仅

java技术分享师·2024-01-18 09:29

Java程序员成长之路

从今天开始，我会把程序员成长过程中，学习的知识总结成系列文章陆续发出来，还没关注我的小伙伴可以点击关注啦，防止走丢。本文是第一篇，关于Java领域的相关技术内容。

程序员北哥·2024-01-18 00:43

科研绘图（八）线性热图

例如，在时间序列分析中，线性热图可以用来显示某个指标随时间的变化情况

BZD数模社·2024-01-17 23:25

JVM知识总结

1.概述JVM指的是Java虚拟机，本质上是一个运行在计算机上的程序，他的职责是运行Java字节码文件，作用是为了支持跨平台特性。功能：装载字节码，解释/编译为机器码管理数据存储和垃圾回收优化热点代码提升效率2.构成类加载子系统：从硬盘上加载字节码文件到JVM运行时方法区：按照不同的数据分区存储（方法区，栈，堆，本地方法栈，程序计数器）执行引擎：将字节码再次编译/解释为机器码本地库接口：负责调用本

米兰的小铁匠~·2024-01-17 21:19

2024年华数杯国际赛B题光伏电 GPT4.0解题思路

**模型构建**：使用时间序列分析或系统动力学模型来预测未来电力需求和供应。考虑到经济发展、人口增长、技术进步等因素。3.**情景分析**：建立不同情景（

BZD数模社·2024-01-17 09:14

jmeter知识总结

1.jmeter安装步骤安装JMeter的步骤如下：下载JMeter：访问ApacheJMeter官网，下载最新版本的JMeter安装包。确保下载的版本与你的操作系统和Java版本兼容。安装JMeter：a.解压缩下载的JMeter安装包，得到一个包含所有JMeter文件的目录。b.将该目录移动到合适的位置，例如在C盘根目录下创建一个JMeter文件夹，并将该目录移动到该文件夹中。c.双击目录中的

niuniu_666·2024-01-17 09:59

STM32——ADC知识总结及多通道采样实验

1.ADC概念ADC，全称：Analog-to-DigitalConverter，指模拟/数字转换器2STM32各系列ADC的主要特性3.F4框图4.转换序列与转换时间A/D转换被组织为两组：规则组（常规转换组）和注入组（注入转换组）规则组最多可以有16个转换，注入组最多有4个转换4.1规则组和注入组执行优先级对比4.2转换时间5.触发源6.中断7.单次转换模式和连续转换模式与扫描模式单次转换模式

m0_libinc++·2024-01-17 08:32

day11 动态搜索框+相关知识总结

亦昭昭·2024-01-17 06:20

万字Python pandas 核心操作知识总结，建议收藏

工作中最近常用到pandas做数据处理和分析，特意总结了以下常用内容。内容较多，建议收藏。引入依赖#导入模块importpymysqlimportpandasaspdimportnumpyasnpimporttime#数据库fromsqlalchemyimportcreate_engine#可视化importmatplotlib.pyplotasplt#如果你的设备是配备Retina屏幕的mac，

白话机器学习·2024-01-17 00:14

Python实现滚动回归模型(RollingOLS算法)项目实战

在物理、经济、生态学等领域，滚动回归被广泛应用于时间序列分析、预测和控制系统设计等方面。本项目通过RollingOLS回归算法来构建滚动回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(

胖哥真不错·2024-01-16 11:00

【MATLAB】SVMD_LSTM神经网络时序预测算法

在时间序列分析中，可以将时间序列数据转化为矩

Lwcah·2024-01-16 11:22

图知识总结（二）：图的邻接矩阵存储方法及相关算法设计

一、图的邻接矩阵存储方法设G=(V,E)是含有n（n＞0）个顶点的图，各顶点的编号为0~(n-1)，则G的邻接矩阵数组A是n阶方阵，其定义如下：对于无向图：对于有向图：图的完整邻接矩阵类型的声明如下：#defineMAXV#defineINF32767//定义∞//定义顶点的类型typedefstruct{intno;//顶点的编号InfoTypeinfo;//顶点的其他信息}VertexType

STRANGEX-03·2024-01-15 22:26

数学建模day15-时间序列分析

时间序列分析大致可分成三大部分，分别是描述过去、分析规律和预测未来，本讲将主要介绍时间序列分析中常用的三种模型：季节分解、指数平滑方法和ARIMA模型，并将结合Spss软件对时间序列数据进行建模。

WenJGo·2024-01-15 21:57

Java SE基础知识总结

JavaSE目录JavaSE命令行参数注释与关键字注释：单行注释多行注释关键字特点：class：static：1.修饰变量2.修饰方法3.静态代码块4.接口的静态字段字面量字面量类型常见数据在代码中的书写特殊字符类型计算机的存储规则变量变量的定义格式变量的使用方法变量的注意事项数据类型基本数据类型引用数据类型字符串类型字符串连接多行字符串不可变特性空值null判断引用类型相等标识符标识符命名规则-

小明菜菜·2024-01-15 18:08

List集合知识总结

文章目录ListArrayList常用方法遍历方法for循环for-each循环迭代器forEach+Lambda表达式List转化为Array循环遍历集合调用toArray无参方法。调用toArray(T[]a)有参方法LinkedList同ArrayList的区别常用方法ListList是一种常用的集合类型，它可以存储任意类型的对象，也可以结合泛型来存储具体的类型对象，本质上就是一个容器。Li

小明菜菜·2024-01-15 17:32

工智能基础知识总结--朴素贝叶斯

什么是朴素贝叶斯朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。给定训练集T=(x1,y1),(x2,y2),

北航程序员小C·2024-01-15 10:46

liyinuo2017·2024-01-15 01:49

单元测试之pytest知识总结

前提：需要安装pytest和pytest-html(生成html测试报告）pipinstallpytest和pipinstallpytest-html一、命名规则Pytest单元测试中的类名和方法名必须是以test开头,执行中只能找到test开头的类和方法，比unittest更加严谨案例importpytestfromxml.domimportminidomclassTestPy01():deft

遗憾与人海中·2024-01-14 18:49

navicat知识总结

1.Navicat知识了解Navicat是一款强大的数据库管理和设计工具，它支持多种数据库类型，如MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle和SQLServer等。Navicat提供了直观的图形用户界面，使得用户可以轻松地创建、组织、访问和共享数据库信息。以下是Navicat的一些主要功能和特点：连接数据库：Navicat支持多种数据库类型，可以轻松连接本机或远程数据库。连接设置

niuniu_666·2024-01-14 17:05

工智能基础知识总结--深度学习中的优化方法

深度学习中的优化问题通常指的是：寻找神经网络上的一组参数θ\thetaθ，它能显著地降低代价函数J(θ)J(\theta)J(θ

北航程序员小C·2024-01-14 16:15

工智能基础知识总结--决策树

什么是决策树决策树表示基于特征对实例进行分类的树形结构，从给定的训练数据集中，递归选择最优划分特征，依据此特征对训练数据集进行划分，直到结点符合停止条件。决策树可以看作是一系列if-then规则的集合。停止条件当前结点所有样本属于同一类别。当前结点属性集为空，或者是所有样本在所有属性上取值相同。当前结点无样本。决策树分类ID3信息熵：Ent(D)=−∑k

北航程序员小C·2024-01-14 09:23

工智能基础知识总结--聚类算法

什么是聚类算法聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。高斯混合聚类（GMM）GMM在EM算法一节介绍。下面K-Means的推导也会用到GMM。K均值聚类（K

北航程序员小C·2024-01-14 09:53

工智能基础知识总结--感知机

什么是感知机感知机是一个二分类线性判别模型，假设输入x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈R

北航程序员小C·2024-01-14 09:52

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