以下是影响频率计价格的几大因素： 一、研发成本 研发成本占频率计价格的25%左右，频率计是一种小规模产品，全世界用量并不大，一个大型工厂或者一个科研院所只需要一两台时钟服务器，普通家庭或者公司单位等其实是不需要频率计的...二、硬件成本 硬件成本占频率计价格的25%左右，如果是使用进口器件进行生产，那么成本会大幅度上升，硬件会占成本的70%左右。...60%以上，但是作为频率计的终端销售厂家，这些价格很难转嫁给客户，所以只能不断缩减利润，因此说实业不好做。...五、价格组成总结 目前频率计价格想要降低，一个就是降低赋税（这个可能性不大），另外一个就是从研发入手，从硬件成本和管理成本入手降低成本，因此建议需要采购卫星时钟的用户，最好直接采购直销厂家的时钟，另外选择广告做的少的厂家...六、原材料对频率计价格的影响 原材料的价格上涨，应对市场发展规律需要成品价格也跟着上涨，而这一做法对我公司直接面临的客户，有着一定的影响。
[1240] BOSS：白茶，能不能做个折线图，让我看一下平均10个价格区间的售卖情况？ 白茶：可以！ BOSS：那个，价格区间要动态的！ 白茶：（@#￥%&*@##）老板，这个有点难啊！...在零售快消行业，经常需要分析产品的定价区间是否合理，以便快速找准产品的市场定位，灵活调整产品定价。 那么如何通过PowerBI帮助企业实现这一需求呢？...先来看看本期的案例数据： [1240] [1240] [1240] [1240] 案例数据共计四张表，除了常用的日期表、产品表以及销售信息表以外，白茶添加了一张额外的维度表用来固定价格区间。...89，最小价格为2，右侧每个区间的域限值计算结果正确。...每个价格区间的域限有了，可是我还想知道每个价格区间售卖的总金额和数量。
时间序列数据在数据科学领域无处不在，在量化金融领域也十分常见，可以用于分析价格趋势，预测价格，探索价格行为等。...示例中我们从tushare.pro上面选取三只股票的日线行情数据进行分析。
乱价监控和渠道秩序管理、竞品监控和动态定价、行业定价和平台用户价格敏感度分析、各种新形态电商价格模型成为品牌方和渠道运营方必须关注的内容，首先分析下电商平台的价格和促销活动设计。...这样对于价格获取以及后续包括价格因素的分析形成了困难，需要针对不同情况给予不同的处理方式。...四、价格统计分析基于价格的统计分析指标对于品牌商和电商平台也有积极指导意义，通过分析整体品牌的价格分布以及竞品价格模型，有效制定不同属性商品的价格，以及根据平台本身用户属性和价格敏感度模型，制定相应平台的产品投放策略和价格...行业整体以及各品牌价格段分析，整体行业发展变化状态以及用户消费价格变化趋势，行业中各品牌价格分布以及主打产品价格段对比。整体平台或者店铺价格分布，可以分析平台消费者价格敏感度和平台用户属性。...品牌价格分析模型，基于品牌的商品属性分析价格和销量变化关系，有效制定价格和促销策略。
在做产品的价格研究时，通常需要充分考虑一个产品价格的增加或者减少可能带来市场需求的变化，反应到营销场景中就会引起销量和利润的变化，这也就是我们通常说的价格弹性。...本案例就是以实际数据为例用Excel来做某产品的价格弹性分析。 数据源如下图所示，表中的三个字段分别为价格、需求和分组： ?...使用Excel中增强工具中的需求价格弹性工具（具体操作和分析步骤将会在知识星球中分享），如下图： ? 出现“ 价格弹性需求”对话框： ? 最终可以得到如下图所示的结果： ? ?...通过上图可以看到，低收入群体的价格弹性在大多数情况下要比高收入群体低。还可以看到，对于低收入群体，价格越高，弹性越低；而对于高收入群体，弹性总是在相同范围内。
本文就从数据采集、数据清洗、数据分析与可视化三部分来看看新的一年里房市的一些问题。 数据采集： 数据采集即从网页上采集我们需要的指定信息，一般使用爬虫实现。...值得注意的是，原始的html为了节省传输带宽一般是经过压缩的，不太方便分析，可以借助一些html格式化工具进行处理再分析。...，至于哪些数据需要清理掉，则和我们最终的分析目标有一定的关系，可谓仁者见仁智者见智了。...包括市、区、楼盘/房屋名称、经纬度、价格四个维度。 数据分析与可视化： 首先是新推楼盘挂牌价格与销售价格 ?...这个就更为明显的印证了上面的结论，主城区的二手房存在一部分价格远低于市场均价的(即老房子)，也有一部分价格昂贵的(新房、豪宅)出售，郊县的价格均方差则会低很多。
图像的二值化 在先前的文章二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数)中已经介绍过，什么是图像的二值化以及二值化的作用。 这次，我们借助cv4j来实现简单的基于内容的图像分析。...轮廓分析(Contour Analysis) 轮廓(Contours)，指的是有相同颜色或者密度，连接所有连续点的一条曲线。检测轮廓的工作对形状分析和物体检测与识别都非常有用。...轮廓分析一.jpeg 第三步，进行轮廓分析。...矩是描述图像特征的算子，主要应用于图像检索和识别 、图像匹配 、图像重建 、数字压缩 、数字水印及运动图像序列分析等。 一阶矩和零阶矩用来计算某个形状的重心。 ?...该系列先前的文章： 基于边缘保留滤波实现人脸磨皮的算法 二值图像分析:案例实战(文本分离+硬币计数) Java实现高斯模糊和图像的空间卷积 Java实现图片滤镜的高级玩法 Java实现图片的滤镜效果
上图展示了我们工作的三个部分，第一部分是石化产品的相关性的分析，第二部分，我们希望通过六种机器学习方法建立石化产品的价格模型，最后，我们构建了一个信息管理的网站，希望能够支持价格模型在实际工程项目中的应用...第二部分是数据统计与分析。...这里以模型三为例，我们首先对它进行描述性统计分析，可以看到数据取值是在2018-2022年近五年当日化工品价格数据，它的价格数据波动幅度较大，标准差较大，但是某些化工品变化趋势大体一致，说明价格变化趋势具有较高的相关性...接下来是模型结果分析，我们考虑到后续实际工作的应用场景，对原数据集进行了年平均，然后以年平均尺度数据来进行验证，以每个化工品品种误差最小模型来选择最优预测模型。...首先这个项目填补了小宗商品的市场价格的信息的空白，并且也提升了市场决策的准确性和效率。在数据统计分析方面，我们的相关性分析和描述性统计都为后续的数据产出做了准备，也为模型的建立提供了有价值的信息。
细粒度图像分析任务相对通用图像（General/Generic Images）任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。...细粒度图像分类的挑战 由于分类的粒度很小，细粒度图像分类非常困难，在某些类别上甚至专家都难以区分。...将不同的部位图像进行弯曲，并且使用不同的DCNN（AlexNet）提取其特征。最后拼接各个部位及整张图像的特征训练分类器。 最终，还是将不同级别特征级联作为整张图像的表示。...使用FCN得到conv5中M个关键点的位置之后，将定位结果输入到分类网络，使用两级架构分析图像物体级及部件级的特征。 部件级网络首先通过共享层提取特征，之后分别计算关键点周围的部件特征。...四、高阶特征编码 双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述 【AAAI2020系列解读 01】新角度看双线性池化，冗余、突发性问题本质源于哪里？
在交易过程中，为了能平滑价格波动幅度，控制瞬时的风险，市场上还存在着价格波动带的概念，可以理解成为实时的迷你涨跌停价格限制，也就是说当报单时，价格会被限制在一个比较小的范围内，超出这个价格范围的，会被系统拒绝的...image.png 说它迷你，是因为它的价格限定范围会比较窄，如规定，当价格在2000-5000点时的价格波动带1%。...也就是说，假设当前价格是3500点，则报单时可以被交易系统接受的价格的区间是 3535-3465。 那如果当前价格是3456.8的话，价格波动带的范围有是多少呢？...舍入、舍出算法： 在关于波动带和涨跌停板价格计算中的舍入算法，简单来说就是，当原始计算价格落在两个tick中间的话，最终价格取离基准价格更近的那个tick。...离开3491.368最近的有效价格点位是3491.2和3491.4。按照舍入算法，基准价格是3456.8，因此，此时的价格波动带上带价就是3491.4。
研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。...数据采集 笔者所选取的样本数据为XX定盘价格(用P表示,单位为美元/盎司),共计851个数据,利用计量分析软件R完成 平稳性检验及数据处理 通过黄金价格时间序列(见图2)可以看出,历年的黄金价格有异常值并且结构发生了突变...实证分析 结合预测理论及相应软件工具,利用ARMA(1,1)-GARCH(2,2)模型对黄金价格进行验证。...通过实证分析可知,该模型可准确地动态刻画黄金价格数据的生成过程,平均误差很小。 [ 参考文献 ] [ 1] EricJ Levin, Robert E Wright....自适应过滤模型在黄金价格预测中的应用[ J ] .黄金, 1999, 20( 5) : 53-54. [ 4] 陈杨林, 向东进.基于波动率模型的世界黄金价格实证分析[ J ] .
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所以图像分析实际上是对这些数据的分析及计算” 01 — 图片：3维数据矩阵 图1是一张彩色图片。读取该图片的数据后，会得到三个20✖️30的矩阵（如图2，图3，图4）。 ?...图7 图像分析，是对R,G,B矩阵某一行、某一列或某一区域数据的分析。 02 — 算例：停车位边界判断 图8是一张停车位的照片。...图17 03 — 算例总结 以上仅是个图像识别的简单算例，计算思路及步骤如下： 1）寻找RGB矩阵中图像特征明显的矩阵，或是处理灰度矩阵：Z=0.299R+0.587G+0.114B, （计算后需要对Z...2）对矩阵的某行，某列，或某区域进行信号分析。 3）通过各种计算得到特征位置或特征数值。 04 — 应用展望 图像识别已被广泛使用，本篇只是简单介绍一下最简单的算例及原理，真正的应用远比本例要复杂。...图片特性稳定，则程序简单，计算速度较快；图像特性变化大，则要求程序具有更强的容错能力，程序就越复杂，计算越慢。 目前比较流行的机器学习等算法在图像识别中已广泛应用，使用者不需要对图像特征进行深入了解。
Canny 是1986年提出的图像边缘检测经典算法，本文记录相关内容与 OpenCV 实现。 简介 通常情况下边缘检测的目的是在保留原有图像属性的情况下，显著减少图像的数据规模。...图像中的任意边缘应该只被标记一次，同时图像噪声不应产生伪边缘。...任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地工作，所以第一步是对原始数据与高斯 mask 作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。...找寻图像的强度梯度（intensity gradients） 图像的边缘可以指向不同方向，因此经典Canny算法用了四个梯度算子来分别计算水平，垂直和对角线方向的梯度。...edges 输出边缘图; 单通道8位图像，与图像大小相同。
AI图像行为分析算法通过python+opencv深度学习框架对现场操作行为进行全程实时分析，AI图像行为分析算法通过人工智能视觉能够准确判断出现场人员的作业行为是否符合SOP流程规定，并对违规操作行为进行自动抓拍告警...AI图像行为分析算法轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。...图片AI图像行为分析算法Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。...AI图像行为分析算法使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。...这也使得AI图像行为分析算法与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。
采集了二手图书价格，真便宜啊，又把内心又穷又贪婪的小九九激发出来了，有没有AA邮费的。 价格极低的，考虑“主旋律”图书，产量大，劝退多。 价格高的，考虑新书或者出版少，或者书本身写得不错。...书名 平均价格 最小价格 最大价格 为什么 0.01 0.01 0.01 钢铁是怎样炼成的 0.01 0.01 0.01 论语 0.01 0.01 0.02 正能量 0.01 0.01 0.03 伊索寓言
当图像被“填满”时，所有有标记的区域就被分割开了。这样一来，连通到标记点的盆地就属于这个标记点了，然后就把相应的标记区域从图像中分割出来。...分水岭算法然后通过让标记区域“获取”梯度图中与片段连接的边界确定的峡谷来分割图像。 cv2.watershed 使用分水岭算法执行基于标记的图像分割。...官方文档 在将图像传递给函数之前，您必须用正 (>0) 索引粗略地勾勒出图像标记中所需的区域。因此，每个区域都表示为一个或多个具有像素值 1、2、3 等的连通分量。...函数使用 cv2.watershed( image, # 输入 uint8 三通道图像 markers # 输入/输出标记的 32 位单通道图像。...dst[, # 与源图像格式和大小相同的目标图像。 maxLevel[, # 用于分割的金字塔的最大级别。
作者 | 李洁 来源 | Python数据之道 用Python快速分析、可视化和预测股票价格 1 前言 某天，我的一个朋友告诉我说，实现经济自由的关键是股票投资。...然后你就可以快速浏览到你的第一份金融分析报告。 为了开始学习和分析股票，我们将从快速查看历史股票价格开始。这将通过从 Pandas 网络数据阅读器和雅虎财经中提取最新的股票数据来实现。...接下来的分析过程，我们将使用收盘价格，即股票在一天交易结束时的最终价格。 3 探索股票的移动平均值和收益率 在这个分析中，我们使用两个关键的测量指标来分析股票：移动平均值和回报率。...苹果、通用电气、谷歌、IBM 和微软的股价 你将会从雅虎财经的股票价格中得到一张相当整洁平滑的收盘价表。 4.1 相关性分析:竞争对手会互相影响吗？...5 预测股票价格 5.1 特征工程 我们将使用这三个机器学习模型来预测股票:简单线性分析、二次判别分析(Quadratic Discriminant Analysis，QDA)和 K近邻(K Nearest
p=18860 简介 时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值。时序分析有两种方法，即频域和时域。...以下是苹果股票价格的示例： •左上方的图表是苹果股票价格从2007年1月1日到2012年7月24日的原始时间序列，显示出指数级增长。 •左下方的图表显示了苹果股票价格的差分。...=log(appl.close) •不同的log价格和图 difflog.appl=diff(log.appl) log价格的差分代表收益，与股票价格的百分比变化相似。...结论 时域方法是分析金融时间序列的有用方法。...本文摘选《R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格》。
这一期将给大家介绍一个贝叶斯决策分析理论的应用案例。...【决策分析】 玩家应该出价多少，才能让自己的获益最大？【决策分析】 2.1....接下来用 Python 读取 csv 文件中数据，供进一步分析： 然后我们可以用核密度估计（KDE，kernel density estimation）方法来估计两选手展品价格（price1、price2...假设你是玩家2，当你看到你的展品后，你对展品价格的猜测是 38,000（注：即数据），并利用前面得到的似然函数计算后验分布。 三、决策分析 3.1....参考： 《贝叶斯思维》第6章 决策分析 Decision Analysis： https://allendowney.github.io/ThinkBayes2/chap09.html#the-price-is-right-problem
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