以试运行(dry-run)或实时模式(使用 freqtrade trade )启动 freqtrade 将启动机器人并启动机器人迭代循环。这也将运行 bot_start() 回调。默认情况下,bot 循环每隔几秒运行一次 ( internals.process_throttle_secs ) 并执行以下操作(这个循环将一次又一次地重复,直到机器人停止):
你可能听说过核密度估计(KDE:kernel density estimation)或非参数回归(non-parametric regression)。你甚至可能在不知不觉的情况下使用它。比如在Pyt
腾讯云服务器是很多人在使用的国内云服务器,占据了国内云服务器市场相当的份额。其稳定性和快速访问速度都有目共睹。经过一段时间的使用之后,我们的业务已经有了一定的访问量,这时候经过调整、优化服务器性能的阶段,可能偶尔会有服务器变慢、卡顿的情况发生,反复调试后排出了程序错误和服务器错误的可能,那么时间久了我们会考虑是否是服务器配置已经满足不了业务需求了,这时候如何判断腾讯云服务器是否要升级配置呢?下面魏艾斯博客根据个人的使用经验来解释一下这个问题。
围绕这些基本统计概念的问题确实会在数据科学面试中出现。但是一些追求趋势的数据科学家经常将他们的学习时间投入到最新趋势和新算法上,但却因为没有重新审视基本概念而在面试中挂掉了。
开始我的数据分析冒险之旅,我发现了解数据描述的主要统计方法是非常必要的。当我深入研究时,我意识到我很难理解为给定的数据选择哪个集中趋势指标有三种:平均值,中位数和众数。
大多数 Linux 管理员使用 SAR 报告监控系统性能,因为它会收集一周的性能数据。但是,你可以通过更改 /etc/sysconfig/sysstat 文件轻松地将其延长到四周。同样,这段时间可以延长一个月以上。如果超过 28,那么日志文件将放在多个目录中,每月一个。
《实验设计与数据处理》是于 2009 年 10 月由化学工业出版社出版的图书,作者是张成军。本书通过典型实例介绍了常用实验设计及实验数据处理方法在科学研究和工业生产中的实际应用。
项目或者设备得供应商投标价格得方法有很多。一种常见得方法是:首先估计项目或设备得成本基值,然后确定投标价格再成本基值得基础上得提高比例,即提价比例,最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈,而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下,项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时,提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
确定项目或者设备的供应商投标价格的方法有很多,一种常见的方法是:首先估计项目或设备的成本基值,然后确定投标价格在成本基值的基础上提高比例,即提价比例,最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈,而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下,项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时,提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
解决思路:首先明白希望结果是以什么样的方式展示,根据本例要求可以用产品名称作列标题,还款期数做行标题,行列交叉的位置就是贷款金额,并对行列进行合计。此时用到数据透视图可以一举解决以上问题。
要学习统计,就不可避免得先了解概率问题。概率涉及诸多公式和理论,容易让人迷失其中,但它在工作和日常生活中都具有重要作用。先前我们已经讨论过描述性统计中的一些基本概念,现在,我们将探讨统计和概率的关系。
在这里,我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究:抛硬币和保险索赔发生。
在这里,我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究:抛硬币和保险索赔发生(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
本文来自光头哥哥的博客【Generating movie barcodes with OpenCV and Python】,仅做学习分享。
中心极限定理是统计学中比较重要的一个定理。 本文将通过实际模拟数据的形式,形象地展示中心极限定理是什么,是如何发挥作用的。
在这篇文章中,我们将学习一种在价格序列中建立波动性模型的标准方法,即广义自回归条件异方差(GARCH)模型。
基因芯片的质量控制有很多种手段,有针对每一个芯片本身的,也有针对组内差异小于组间差异的。对于Affymetrix公司提供的质量控制手段通常有:平均背景噪音(范围20~100);P所占比重;Poly-A RNA嵌入探针;真核BioB等嵌入探针;actin和GAPDH评估等。
作者 | 屠正松 苏钰 责编 | 梦依丹 出品 | APISIX 技术团队投稿 云原生时代下,企业逐渐向云上迁移,越来越多的应用和服务都在进行容器化改造,服务之间的流量也开始爆发性的增长。为了能高效地管理这些规模庞大的 API,API 网关开始在技术领域大展身手。 用户除了需要 API 网关提供请求代理、熔断限流、审计监控等常规能力外,更多开始关注云原生兼容性、支撑场景的多样性,以及更好的性能及稳定性。在这样的背景下,以 Apache APISIX 和 Kong 等为代表的云原生 API 网关
引言:Excel提供了几个工作表函数来处理正态分布或“钟形曲线”,这里介绍Excel的正态分布函数为统计上的挑战所提供的帮助。本文学习整理自exceluser.com,供有兴趣的朋友参考。
在日常数据处理工作中,我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言,通过多个表格文件,计算特定单元格数据的平均值。
今天主要分享一个shell脚本,用来获取linux系统CPU、内存、磁盘IO等信息。
克隆完成后,进入wrk目录并执行make命令进行编译。这个命令会编译wrk并生成可执行文件:
机器学习中最受追捧且同样令人困惑的方法之一是主成分分析(PCA)。无论我们在不应对PCA复杂性的情况下建立模型的意愿如何,我们都无法长期远离它。PCA的优点在于其实用性。
Spotify 是全球最大的正版流媒体音乐服务平台,深受全球用户的喜爱。那么你的歌单无聊吗?一位程序员小哥对自己的Spotify歌单进行了数据分析。 几天前,我正在和一个朋友聊天,同时听着我的 Spotify 歌单里的歌。听了几首歌,她说:“你的音乐品味很有意思...你的歌单音乐很多样,器乐音乐多,还有些无聊 ”。 听到这个评论,我笑了,因为这不是第一次别人这么说我了。我承认我的音乐品味有点奇怪。比如,我会听一些 Kendrick Lamar (美国说唱歌手)的歌,然后会切换到《盗梦空间》配乐,接着又是西
在这个课程中,我们已经研究了几个不同的统计量,包括总编译距离,最大值,中位数和平均值。在关于随机性的明确假设下,我们绘制了所有这些统计量的经验分布。有些统计量,比如最大和总变异距离,分布明显偏向一个方向。但是,无论研究对象如何,样本均值的经验分布几乎总是接近钟形。
白噪声是时间序列预测中的一个重要概念。如果一个时间序列是白噪声,它是一个随机数序列,不能预测。如果预测误差不是白噪声,它暗示了预测模型仍有改进空间。 在本教程中,你将学习Python中的白噪声时间序列
聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。理论上,同一组中的数据点应具有相似的属性或特征,而不同组中的数据点应具有相当不同的属性或特征(即类内差异小,类间差异大)。聚类是一种无监督学习方法,也是一种统计数据分析的常用技术,被广泛应用于众多领域。 在数据科学中,我们可以通过聚类算法,查看数据点属于哪些组,并且从这些数据中获得一些有价值的信息。今天,我们一起来看看数据科学家需要了解的 5 种流行聚类算法以及它们的优缺点。 一、K 均值聚类 K-
本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know,作者为George Seif。
异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示,橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。
移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同
当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时,重要的是我们使用正确的(或近似正确的)函数形式。例如,对于连续结果Y和连续协变量X,可能是Y的期望值是X和X ^ 2的线性函数,而不是X的线性函数。一种简单但通常有效的方法是简单地查看Y对X的散点图,以直观地评估。
来源:DeepHub IMBA本文约2300字,建议阅读5分钟本文为你介绍检测和处理数据集中的异常值。 本文是关于检测和处理数据集中的异常值,主要包含以下四部分内容: 什么是异常值? 为什么检测异常值很重要? 如何检测异常值? 如何处理异常值? 什么是异常值? 异常值是与其他观察结果显着不同的数据点。如下图所示,橙色数据点与一般分布相去甚远。我们将此点称为异常值。 为什么检测异常值很重要? 在数据科学项目、统计分析、机器学习应用中检测异常值非常重要: 异常值会导致分布偏斜。 异常值会严重影响数据集的
我们知道MySQL所有的运行状态统计信息都能从“show global status”语句的结果集中查看,该结果集保存的是从MySQL启动到当前时间之间各状态值的“总数”,对我们的分析不友好。在我们日常维护和优化中,我们需要持续的跟踪某些状态值的的变化(增量或者是平均值);或者是在调整某些参数后,观察某些状态值的变化是否符合我们预期等等。
t检验是统计学中最常用的检验之一。双样本t检验允许我们基于来自两组中的每一组的样本来测试两组的总体平均值相等的零假设。
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 经常有同学私信或留言询问相关问题,V号bitcarmanlee。github上star的同学,在我能力与时间允许范围内,尽可能帮大家解答相关问题,一起进步。
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的,且由于该报告仅统计测试结果,执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下,可保留这个监听器执行测试,但根据JMeter的官方建议,还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”,如图29所示。
CDNJS(https://cdnjs.com/) 是在网页上包含 JavaScript 和其他前端资源的一种非常流行的方式。在 CDNJS 小组的许可下,我们从 CDNJS 请求中收集了匿名和汇总的数据,这些数据用于了解人们如何建立 Internet。今天,我们的分析集中在一个问题上:JavaScript库一旦被安装在站点上,是否还会更新?
radius 半径(从中心到边缘上点的距离的平均值) texture 纹理(灰度值的标准偏差) perimeter 周长 area 面积 smoothness 平滑度(半径长度的局部变化) compactness 紧凑度(周长 ^ 2 /面积 - 1.0) concavity 凹面(轮廓的凹部的严重性) concave points 凹点(轮廓的凹部的数量) symmetry 对称性 fractal dimension 分形维数(海岸线近似 - 1)
《世界幸福报告》是可持续发展解决方案网络的年度报告,该报告使用盖洛普世界民意调查的调查结果研究了150多个国家/地区的生活质量。报告的重点是幸福的社交环境。在本项目中,我将使用世界幸福报告中的数据来探索亚洲22个国家或地区,并通过查看每个国家的阶梯得分,社会支持,健康的期望寿命,自由选择生活,慷慨,对腐败的看法以及人均GDP,来探索亚洲22个国家的相似和不同之处。我将使用两种聚类方法,即k均值和层次聚类,以及轮廓分析来验证每种聚类方法。
---- 本文结构: 时间序列分析? 什么是ARIMA? ARIMA数学模型? input,output 是什么? 怎么用?-代码实例 常见问题? ---- 时间序列分析? 时间序列,就是按时间顺序排列的,随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了,销售额,顾客数,访问量,股价,油价,GDP,气温。。。 随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化,则此过程是非平稳的;相反,如果随机过程的特征不随时间而变化,就称此过程是平稳的。 下图所示,左边非稳定,右边
在传统的软件开发中,一个 bug 通常会导致程序崩溃。这对用户来说是很烦人的,因此解决这些问题对开发人员来说很重要——当程序失败时,开发人员可以检查错误以了解原因。
在机器学习模型中,开发人员有时会遇到错误,但经常会在没有明确原因的情况下导致程序崩溃。虽然这些问题可以手动调试,但机器学习模型通常由于输出预测不佳而失败。更糟糕的是,当模型失败时,通常没有信号显示模型失败的原因或时间。而使情况更为复杂的是,这可能是由于一些因素造成的,包括糟糕的训练数据、高损失误差或缺乏收敛速度。
本文结构: 时间序列分析? 什么是ARIMA? ARIMA数学模型? input,output 是什么? 怎么用?-代码实例 常见问题? ---- 时间序列分析? 时间序列,就是按时间顺序排列的,随时
将价格动态转换为收益(2),用几何时间序列(4)计算期望收益(3),而不是算术平均(收益率的波动越大,算术平均和几何平均之间的差异越大)。
本文用于比较六个不同统计软件程序(SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus)的两级分层线性模型的过程和输出
本文档用于比较六个不同统计软件程序(SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus)的两级分层线性模型的过程和输出。
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