本文主要通过对频率计的特性分析和对频率计市场的调查发现，国内频率计厂家在国产化进程中对频率计的性能已经做到了比较高的标准参数，根据各项测试报告国内频率计的各项参数也比较稳定，指标也经得起考验。我们在着重以国内外频率计的功能上面的特点和价格等进行了市场调查，可以更好的方便用户在对频率计选择时多方因素的考虑和侧重点，作出相对合适的选择。
电子计数器按功能可分4类，1通用计数器：可测频率、周期、相位、时间间隔、频率比、占空比和累计等。2频率计数器：专门用于测量高频和微波频率的计数器。3计算计数器：具有计算功能的计数器，可进行数学运算，可用程道序控制进行测量计算和专显示等全部工作过程。4微波计数器：是以通用计数器和频率计数器为主配以测频扩展器而组成的微波频率计。它的测频上限已进入毫米波段，有手动、半自动 、全自动3类。
SYN5637型高精度频率计数器是西安同步电子科技有限公司自行研发生产的一款能精准测量信号频率的高性价比频率测试仪器。该频率计采用7寸大触摸屏设计，标配恒温晶振，可选高稳恒温晶振和铷原子钟，频率测量分辨率最高12位/秒和15位/1000s，测量频率可达60GHz，具有高精度功率计功能。
频率在电子领域内,频率是一种最基本的参数,并与其他许多电参量的测量方案和测量结果都有着十分密切的关系。由于频率信号抗干扰能力强、易于传输，可以获得较高的测量精度。因此,频率的测量就显得尤为重要，测频方法的研究越来越受到重视。
频率计也叫频率计数器，通常包含数字频率计数器、微波频率计等，一般专业用来对被测设备产生的频率信号进行测量的电子测量设备。频率计数器通常主要由时基（T）、电路、输入电路、控制电路以及技术显示电路等四个主要部分组成。
数字式频率计也称为数字频率表或电子计数器。它不仅是电子测量和仪器仪表专业领域中测量频率与周期、测量频率比和进行计数、测时的重要仪器，而且比示波器测频更方便、经济得多，特别是现代电子计数器产品与足见和具有多种测量功能的数字式频率计，已广泛应用于计算机系统、通讯广播设备、生产过程自动化测控装置、带有 LED、LCD数字显示单元的多种仪器仪表以及诸多的可许技术领域。可以说，伴随着数字化技术的发展，电子计算机、通讯设备、音频和视频技术进入科研、生产、军事技术和经济生活领域，直至家庭和个人，使得电子计数器和测频手段与上述电子设备耦连为形影不离的技术。数字频率计是一种用十进制数字显示被测信号频率的数字测量仪器。它的基本功能是测量正弦信号 .方波信号 ,尖脉冲信号及其他各种单位时间内变化的物理量，频率计的基本原理是用一个频率稳定度高的频率源作为基准时钟，对比测量其他信号的频率。通常情况下计算每秒内待测信号的脉冲个数，此时我们称闸门时间为 1 秒。闸门时间也可以大于或小于一秒。
现在后端面试中比较喜欢问一些 Redis 的问题，比较常见的就是 内存淘汰算法。下面我们通过源码来分析 Redis 内存淘汰算法的实现，从而不会被面试官问到哑口无言。
跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。但是，跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型。本文开发了一种方法，用于逼近具有依赖性或随机强度的多变量跳跃扩散的转移密度。通过推导支配过程时变的方程组，我们能够通过密度因子化来近似转移密度，将跳跃扩散的动态与无跳跃扩散的动态进行对比。在这个框架内，我们开发了一类二次跳跃扩散，我们可以计算出对似然函数的精确近似。随后，我们分析了谷歌股票波动率的一些非线性跳跃扩散模型，在各种漂移、扩散和跳跃机制之间进行。在此过程中，我们发现了周期性漂移和依赖状态的跳跃机制的依据。
直方图能帮助迅速了解数据的分布形态，将观测数据分组，并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法，可检测数据是否有问题，也可看出数据是否遵从某种已知分布。
R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写，功能非常强大，主要由 graphics 包和 grDevices 包组成，它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数，一类是高水平作图函数，另一类是低水平作图函数。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟核密度估计是一种非参数统计方法，用于估计数据样本背后的概率密度函数。 在20世纪，统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候，假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代，正态分布可以使计算不那么繁琐。 但在这个大数据时代，随着计算能力的提高，数据的可用性使得统计学家采用了更现代的技术——非参数统计。这里我们将讨论一种这样的方法来估计概率分布，核密度估计。 n个随机变量服从分布函数F。对数据的假设越多，我们就
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。
均值mean 方差var和标准差std 最值max/min 极差range 中位数median 分位数quantile/prctile 众数mode 变异系数std/mean k阶原点矩 mean(score.^2) k阶中心距moment(score,k) 偏度skewness 峰度kurtosis
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。还包括总结结果、绘制路径图、后验直方图、自相关图和绘制分位数图的进一步建模功能。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。
相比于浩如烟海的数据表格，大部分人还是更喜欢视觉资料，这一点已不足为奇。也是出于这个原因，人们通常才会在学术论文的前几页加上一张图表，并且清楚地标记上各种注释。
今天小编给大家介绍第二种方法，绘制散点图，并且在散点图上添加直方图和密度曲线。我们还是使用☞【R绘图】散点图+直方图（密度图）里面使用的数据。这次我们使用的R包叫ggExtra
数字频率计是计算机、通讯设备、音频视频等科研生产领域不可缺少的测量仪器。并且与许多电参量的测量方案、测量结果都有十分密切的关系，因此，频率的测量就显得更为重要,本文主要介绍频率计的工作原理。
表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而，无论数据如何组织，数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。
频率计是采用数字电路制做成的能实现对周期性变化信号频率测量的即插即用的仪器。频率计主要用于测量正弦波、矩形波、三角波和尖脉冲等周期信号的频率值。其扩展功能可以测量信号的周期和脉冲宽度。想要得到最好的测量结果，还是要选择符合自己测试需求的频率计。
在这些内容的基础上，我们在这个部分为大家介绍一些实用知识，包括描述工作区结构、图形设备以及它们的参数等问题，还有初级编程和数据输入输出。
下表的这些工具有些是属于BCC或者bpftrace，或为这本书创建的。一些工具同时出现在BCC和bpftrace中。下表出了本节介绍的工具的来源(BT是bpftrace的缩写。)
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章，尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具，如tableau、Power BI、Microsoft Excel
上一期我们对《R数据科学》第3.7节进行了内容介绍和习题解答，细心的读者可以发现，这里直接跳转到了5.3节了。原因在于中间各节内容干货较少，也没有习题，所以就跳过了。
seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化，本文以jupyter notebook为编辑工具，针对seaborn中的kdeplot、rugplot、distplot和jointplot，对其参数设置和具体用法进行详细介绍。
seaborn是Python中基于matplotlib的具有更多可视化功能和更优美绘图风格的绘图模块，当我们想要探索单个或一对数据分布上的特征时，可以使用到seaborn中内置的若干函数对数据的分布进行多种多样的可视化。
频率测量技术发展到今天，频率计的测量方法按照测量划分的话主要是有直接测频法，时间间隔，相位转换测频法、数字化测聘法、内插测频法和混频测频法。数字化测频法中对等精度频率测量法进行了两方面的改进：一方面在不提高系统工作频率和延长测量门限时间的前提下，通过在对原有的基准时钟信号计数值的修正，从而便提高了测量精度；从另一个角度上讲利用对被测信号的自适应分频，消除了预置门限时间带来的不足，简化了同步逻辑电路，提高了系统可靠。
数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(EDA)，以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰和更容易理解，特别是对于更大的、高维的数据集。在项目接近尾声时，以一种清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果是非常重要的，这样你的受众(通常是非技术客户)就更加容易理解。
在电子技术领域，频率是一个最基本的参数。频率计作为一种最基本的测量仪器以其测量精度高、速度快、操作简便、数字显示等特点被广泛应用。许多物理量，例如温度、压力、流量、液位、PH值、振动、位移、速度等通过传感器转换成信号频率，这时可以选择使用频率计来进行测量。尤其是频率计与微处理器相结合，可实现测量仪器的多功能化、程控化和智能化.随着现代科技的发展，基于数字式频率计组成的各种测量仪器、控制设备、实时监测系统已应用到国际民生的各个方面。
概率密度的总体形状被称为概率分布 (probability distribution)，常见的概率分布有均匀分布、正态分布、指数分布等名称。对随机变量特定结果的概率计算是通过概率密度函数来完成的，简称为PDF (Probability Dense Function)。
数字式频率计是一种能把频率进行数字化测量的仪器, 频率计的基本设计原理是选取一个基准频率, 要求该频率稳定度较高, 将该频率对比测量其他信号的频率, 计算每秒内待测信号的脉冲个数并换算成频率并以数字形式显示出来。常用数字频率测量方法有直接测频法和间接测频法, 直接测频法适合于数字电路实现,其基本原理是选取闸门信号, 将被测信号转换为同频的周期性脉冲信号, 然后将被测脉冲信号填入选取的闸门时间内, 通过计数电路对被测脉冲信号在闸门时间内出现的脉冲个数进行计数,得到被测脉冲频率。
今天要跟大家分享的是Stata特别篇——Stata图表汇总！ 本篇内容将会涉及到常用的图表类型以及统计分析过程作为判别和辅助分析的各种常用图表。 大家都知道由于Stata最为强大的统计分析软件之一，其强项在于统计分析而非作图，但是对比目前各种主流的统计分析软件，Stata的默认图表质量还是属于上乘的（其实Stata允许二次加工，只是加工起来比较费时），尤其是跟Eviews和SPSS比，图表的质量要好很多。 Stata在图表构建方面的最大优点是（除了图表质量），可以自由操控图表元素甚至通过自定义完成图表的叠加
频率计数器是一种常用测量仪器，广泛应用在科研计量、工业生产、航空航天、武器、导弹等领域。本文将对频率计计数器的相关分类、特点和功能进行简单说明。
在电子测量领域，频率是一个重要的参数，往往作为计 算的基础参量与参考数值，随着计算机网络和电子科学技术 的不断发展，频率的测量要求越来越高。这时一台高精度的频率计就显得尤为重要
数字频率计是一种常用的用数字显示被测信号频率的测量仪器。被测信号可以是方波、正弦波或其它周期性变化的信号。也可称之为智能计数器，采用十进制数字显示被测信号频率表，被广泛应用于航天、航空、电子技术、测控等技术领域。
通常人们会认为数字频率计显示位数越多，测量结果越精确，其实这个想法并不一定正确。通常犯的一个错误就是把数字频率的分辨率和精度等同起来。它们的确相互联系，但却是不同的概念。下面就为大家详细介绍一下数字频率计分辨率和精度的区别以及影响。
单变量图（chart for one variable）是指使用数据组的一个变量进行相应图的绘制。想要可视化这个变量，就需要根据不同的数据变量类型绘制图。数据变量分为连续变量（continuous variable）和离散型变量（discrete variable）。
选自towardsdatascience 作者：George Seif 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源 数据可视化是数据科学家工作的重要部分。在项目的早期阶段，我们通常需要进行探索性数据分析来获得对数据的洞察。通过数据可视化可以让该过程变得更加清晰易懂，尤其是在处理大规模、高维度数据集时。在本文中，我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表，在展示了它们的优劣点后，我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。 Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数
Matplotlib 是一个很流行的 Python 库，可以帮助你快速方便地构建数据可视化图表。然而，每次启动一个新项目时都需要重新设置数据、参数、图形和绘图方式是非常枯燥无聊的。本文将介绍 5 种数据可视化方法，并用 Python 和 Matplotlib 写一些快速易用的可视化函数。下图展示了选择正确可视化方法的导向图。
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