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在Airtest中如何使用无线模式控制手机

在使用Airtest超快速开发App爬虫文章的最后，我们留了一个尾巴：如何启动Airtest的无线模式，不用USB线就能控制手机？ 本文将会讲到具体的做法。...做法分为两种：第一种是在Airtest的IDE中控制手机。第二种是在Python代码里面控制远程手机。 开启手机上的adb端口 无论使用哪种方式，要远程控制手机，就需要首先把手机上的adb端口打开。...在Python中控制手机 首先说明，Airtest的官方文档有问题，如果你跟着文档来写代码，一定会失败。...官方文档中，在https://airtest.readthedocs.io/zhCN/latest/READMEMORE.html#connect-android-device有一段介绍如何连接远程安卓手机的例子...动图中涉及到的完整代码为： from airtest.core.api import * import time from poco.drivers.android.uiautomation import

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如何使用Gitmails在版本控制主机中收集Git提交邮件

关于Gitmails Gitmails是一款能够在Git版本控制主机服务中收集Git提交电子邮件的信息收集工具，该工具可以帮助广大研究人员扫描和识别Git提交中包含的作者名称、电子邮件配置和版本控制主机服务是否存储了多个项目...工具功能 当前版本的Gitmails功能如下： 1、向版本控制主机服务查询有关组织、团队、组、用户或单个存储库的信息； 2、如果不是在单一存储库模式下，则列出所有存储库（受身份验证限制）； 3、克隆存储库或查询版本控制主机服务以获取提交历史记录...接下来，广大研究人员可以使用下列命令直接将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/giovanifss/Gitmails.git 然后切换到项目目录中，使用...Docker使用 我们还可以使用该工具的Docker版本，操作命令如下： docker run -it giovanifss/gitmails --help 需要注意的是，如果你想要将结果写入到文件中...然后，它将打印用户或组织的高级信息，并最终在“fancy_grid”表中打印分析过程中发现的所有名称电子邮件部分。

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R语言实现六西格玛的分析以及数据可视化

在药企应用比较多，当然大家大多数的实现工具是mintab。接下来我们看下在R语言中如何实现其对应的分析。首先是R包SixSigma，它集合了R包qcc和grid进行六西格玛分析。...我们来看下具体的函数功能： 1. qcc() 质量控制图的绘制。 ? 主要的参数： Data 主要是指的一个举证或者数据框，其每一行代表的是一个样本或着一组的所有值。第一列为样本信息。...Type主要是我们绘制的质量控制图的类型，以下是主要的类型： "xbar" 均值控制图，如果n=1那么就是单值控制图 "R" 极差控制图通常与移动极差控制图相对应 "S" 标准差控制图 Newdata...我们绘制能力曲线的时候我们会用其中的UCL和LCL，那么如何获取这些数据呢，我们可以利用下面的函数： qcc(diameter[1:25,], type="xbar",newdata=diameter...2. ss.cc() 移动极差控制图绘制。 ? 其中主要的是type=“mr”此值需要填写，从而确定是移动极差控制图。

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matlab中ewma实现,ewma 移动平均模型

础上,应用马尔可夫链进一步研究了多元指数移动平均(MEWMA)控制图中 ARL 计算的数学模型,采用 Matlab 实现了算法,就算法的收敛性及计算…… 3 【摘要】针对设备异常导致过程质量均值发生漂移的可修系统...,提出一种考虑 最小维修的样本容量和抽样区间均可变(VSSI)的指数加权移动平均(EWMA)均 值控制图和预防…… 对 SMA 法的改进方法叫做指数加权移动平均法(EWMA),也就是说: 这种方法… 在检测较小的...过程偏移时, 移动平均 (MA) 控制图比 Xbar 控制图更有效,并且在每个子组中 只有 1 个观测值时特别有用。...21 GARCH(1,1)模型—举例说明 设某项资产组合的收益率时间序列为 {rt} ,同时把…… 使用多变量 EWMA 控制图可以在指数加权控制图中 同时监控两个或多个相关过程特征。...例如,使用多变量 EWMA 控制图可以监控塑 料注模过程中的温度和压力。 每个多…… 1 3(yt?1?yt?2?yt?3) 中心移动平均 3期中心移动平均 ~ yt ?13(yt?1?yt ?yt?

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在Python中如何使用GUI自动化控制键盘和鼠标来实现高效的办公

参考链接： 使用Python进行鼠标和键盘自动化 在计算机上打开程序和进行操作的最直接方法就是，直接控制键盘和鼠标来模仿人们想要进行的行为，就像人们坐在计算机跟前自己操作一样，这种技术被称为“图形用户界面自动化...安装完毕后在python界面引入模块   1.2 解决程序出现的错误，及时制止  在开始 GUI 自动化之前，你需要知道如何解决可能发生的问题。...而且， 如果出了问题，但你的程序继续到处移动鼠标，可能很难搞清楚程序到底在做什么，或者如何从问题中恢复。...1.2.1 通过任务管理器来关闭程序  windows中可以使用 Ctrl+Alt+Delete键来启动，并且在进程中进行关闭，或者直接注销计算机来阻止程序的乱作为  1.2.2 暂停和自动防故障设置 ...将pyautogui.FAILSAFE置为True将启动自动防故障  1.3 控制鼠标移动  pyautogui的鼠标函数使用x，y坐标。

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Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测标准普尔指数 S&P500时间序列|附代码数据

此示例说明如何使用三种方法估计风险价值 (VaR) 并执行 VaR 回测分析。...大小估计窗口上的 EWMA 方差公式   是：  是归一化常数： 为方便起见，我们假设一个无限大的估计窗口来近似方差： 实践中经常使用的衰减因子的值为0.94。这是本示例中使用的值。...Laa = 0.94; for i = 2 : (Tsart-1)     Sm2(i) = (1-Labda) * Rts(i-1)^2 + Lama * m2(i-1); 在测试窗口中使用 EWMA...]) 在上图中，EWMA 对大（或小）收益率时期的反应非常迅速。...VaR 回测分析中常见的第一步是将收益率和 VaR 估计值绘制在一起。在 95% 的置信水平上绘制所有三种方法，并将它们与收益率进行比较。

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10个令人相见恨晚的R语言包

1. sqldf R语言学习曲线中最陡峭的一部分就是语法，我花了一段时间才习惯使用<-代替=。我听到很多人问如何实现VLOOKUP?!?R 对于一般的数据粗加工任务非常有用，但需要一段时间才能掌握。...3. plyr 当我第一次使用R时，我用基本的控制运算来操纵数据(for, if, while, etc.)。我很快知道这是一个业余的做法，并且有更好的方法去实现。...当你在偶尔使用不具有独立驱动程序的数据库（SQL Server）时，你可以随时使用RODBC。...ggplot2在每个人“喜爱的R包”的列表中排名很高。 它很容易使用，并且产生一些很好看的图像。 这是介绍你的工作的好方法，有很多资源可以帮助你开始使用。...(x, newdata=new.x, type="xbar.one") qcc 是用于 统计质量控制的库。

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2.4 估值和模拟

28.Estimating Volatility 28.1 解释weighting scheme是如何用在估计波动率上 历史数据可以用来生成收益估计 收益估计可以用来估计波动率 传统估计方法在时间上权重相等...所以在GARCH(1,1)里面增加了long run average variance GARCH在理论上比EWMA更好，但是如果 ?...,那么使用EWMA更合理 28.4 解释EWMA和GARCH里面的权重 EWMA： ? GARCH： ? ?...EWMA是GARCH(1,1)的特殊情况 28.5 解释GRACH模型在波动率预测上如何表现 当大震荡周期跟随大震荡周期，小震荡周期跟随小震荡周期（very little autocorelation）...（负数） 29.4 解释如何使用控制改变来减少样本错误，何时有效 把未知属性的变量x，替换成相似的但是已知属性的y 当control statistic和statistic of interest 高度相关时有效

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语言类算法服务负载均衡初探

我们如何评估不同的选项？ 在现代软件生态系统中，负载均衡起到了几个角色。首先，它是可扩展性的基础。软件被部署为多个相同的副本。我们通过部署额外的副本来“扩展”软件。...如果我们系统的调用者使用1秒的超时，那么使用轮询的成功率大约是95%，使用最少负载的成功率是99%，而使用峰值EWMA的成功率是99.9%——这是一个显著的差异。...在某些方面，这并不令人惊讶：因为它也是最简单的算法。 然而，轮询不仅仅是一个更糟糕的算法——它没有利用最少负载和峰值EWMA可以利用的信息。...在这篇文章中，我们并没有试图提供全面的分析，并且只花费了最少的努力来控制这些变量。我们的意图仅仅是提供一个算法选择可能产生的差异的例子。...通过使用可以利用第5层信息的算法，这些系统可能在面对慢速端点时显示出显著改善的性能。 如果上述结果适用于你的情况，你可能需要利用像最少负载和峰值EWMA这样的算法。

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R语言从入门到精通：Day13

这里有一些实用的建议：评价模型的适用性时，可以绘制初始响应变量的预测值与残差的图形、还可以列出帽子值(hat value)、学生化残差值和Cook距离统计量的近似值以及绘制这些统计量的参考图，当然你还可以找一些辅助函数...如果这样还不够直观，还可以使用predict()函数，观察预测变量在各个水平时对结果概率的影响。...在解决过度离势问题之前，推荐另一个检验poisson回归的过度离势的方法，即qcc包中的函数qcc.overdispersion.test()，这个函数的结果也说明这个回归模型确实存在过度离势的问题。...当考虑过度离势，并控制基础癫痫数和年龄时，并没有充足的证据表明药物治疗相对于使用安慰剂能显著降低癫痫发病次数。 图7，过度离势的解决方法 ?...具体而言，我们将学习如何使用因子分析方法检测和检验这些无法被观测到的变量的假设。 本期干货 · - R语言回归分析 -

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详谈TSN产业生态：主要厂商及产品分析（下）

截止到2018年12月可支持的时间敏感网络基础协议包括：IEEE 802.1AS、IEEE802.1Qbv、IEEE802.1Qcc、IEEE802.1Qbu等，其他协议也在持续研发过程中，此外还具备OPC...该TSN控制系统基于软件定义网络思想、遵从802.1Qcc完全集中式配置规范、实现全网级的网络规范、实现全网级的网络规划及配置管理。...为了向客户介绍 TSN，Intel在各个站点建立了测试平台（使用Intel Ethernet Controller I210 和Intel FPGA），用以展示 TSN 标准（如 IEEE 802.1Qbv...TSN 参考软件是一款基于 C 的应用程序，它演示了如何使用“tc”实用程序配置TSN。...多家企业联合搭建了多个大型测试床，测试床相关的资料在时间敏感网络白皮书中有总结，感兴趣的可以在SDNLAB公众号后台回复“TSN0706”获取白皮书。

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R语言用Copulas模型的尾部相依性分析损失赔偿费用|附代码数据

直观地说,Copula函数就是两个(或多个)随机变量的联合分布可以表示为它们的边缘分布函数的函数,这个函数就是Copula函数,它与随机变量的边缘分布没有关系,所反映的是两个(多个)随机变量之间的“结构...例如，对于下尾，可以考虑也就是上下尾(经验)相依性函数我们的想法是绘制上面的函数。...matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析左右滑动查看更多01020304损失赔偿数据 Copula函数在经济、金融、保险等领域有广泛的应用.早在1998年Frees和Valdez(1998...我们的想法是，在左边绘制下尾函数，在右边绘制上尾函数。...GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率

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从AVB到TSN - 时效性网络来了

想象在一个广阔的球场上东西两侧各有一个以太网连接的扬声器，扬声器中间可能经过多个交换机设备，当主持人讲话时，我们希望两个扬声器能够同时发声，而不会出现一前一后叠音的情况；进一步的，即使同个网络拓扑中还有其他应用在使用流量...基于802.1AS提供的共享全局时间，802.1Qbv在参与的网络设备之间创建和分发一个时间计划表。802.1Qbv定义了控制TSN交换机出口处发送队列的阀门开关的机制。...为了提高可用性，相同消息的冗余副本通过不相交的路径并行在网络中传输（用于路径控制和保留的802.1Qca标准定义了如何设置这些路径）。...802.1Qcc Central Configuration Method 802.1Qcc定义了TSN的网络管理接口和协议。...802.1Qcc支持TSN网络调度的离线和在线配置，采用集中配置模式，由1或多个CUC(集中用户配置)和1个CNC(集中网络配置)构成。

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ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

将几何映射到这些新变量是可能的 几何体：是指绘制来表示数据的几何对象；每个geom控制我们创建的打印类型。...在散点图中，随机抖动点以减少过度绘制 尺度：每个几何属性都有一个函数，称为尺度；比例控制从数据到几何属性的映射，以确保数据值对该几何属性有效。此外，在统计变换之前执行缩放。...我们可以使用这些函数及其相应的参数来调整要在绘图中显示的属性。这里我们说明如何使用coord_cartesian()的参数xlim和ylim分别调整X轴和Y轴的极限。...刻面是在一个图中绘制多个图形。faceting的功能类似于lattice包中的panel。它经常出现在微生物组学研究的出版物上。在ggplot2中，刻面可以通过两种主要方式执行：网格刻面和包裹刻面。...使用facet_grid(公式)在栅格中绘制多个图 数据根据两个或多个变量分成亚组，facet_grid(公式)函数用来生成grid faceting。

4.9K20

可玩性更高的性价比选择：jeet air plus 体验评测

今天我们要评测的 jeet air plus 在以上几方面表现又如何呢？让我们来详细剖析。 ? 品牌介绍 提到 jeet，大家可能不熟悉，但是如果提到泰捷，大家一定会恍然大悟，那个大名鼎鼎的电视盒子。...从包装盒背面我们可以看到，jeet air plus 主推的特点主要有以下几个： 全频HIFI动铁单元 高通QCC3020 芯片，支持 APTX、AAC 智能 APP 控制，可固件升级、自定义按键操作...Type-C 快充 使用加速度感应敲击控制 单次续航 10 小时 下面我们就结合实际体验，看看这款耳机是不是真的能够符合上述的卖点。...看来厂家确实在体积控制上下了功夫。 ? air plus 使用了一体胶圈硅胶耳塞，这个设计笔者还是头一次见到。安装之后其实与普通耳塞区别并不大，实际佩戴效果如何一会儿再进行实测。...优点 可 app 升级，对于后续性能提升和 bug 修复有很大帮助 支持 APTX 无损传输，动铁 HIFI，音质有保证 使用敲击控制，准确率提升 缺点 上盖容易沾指纹 充电口在底座上，不太方便 目前

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R语言布朗运动模拟股市、物种进化树状图、二项分布可视化

布朗运动是随机模式，即改变了从一次到下一个是随机从正态分布绘制均值为0.0，方差为σ2×ΔT。换句话说，根据布朗运动的预期方差通过时间与瞬时差σ2线性增加。...(X, 1, cumsum))) plot(t, X[1, ], xlab = "time", ylab = "phenotype", ylim = c(-2, 2), typ 为了看到这结果如何取决于...关于布朗进化的一些其他特点： 在某些情况下，在树的不同部分的布朗进化有可能存在不同的速率。因此可以简单的模仿不同部门的不同的速率布朗运动。...其结果将服从高斯分布 - 和中心极限定理。...GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS

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PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

请注意，通过选择一个小的时间步长，我们可以接近连续时间的极限。...以下数字按出现顺序显示：股票价格的演变，St 作为 N 的函数股票价格水平的分布，绘制为直方图。收益和对数收益的分布，也绘制为直方图。在随后的部分中进行了多次模拟，以实际验证模型的正确性。...，可以为几何布朗运动描述的随机游走运行多个模拟。...mu_arr, sigrr = geiple(mu, sgma, dt, Si, N, icont)在 [29] 中：lorm_ean = Si*np.exp(mu*N*dt)解释模拟结果从上图中生成的随机游走可以看出...，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略R语言用多元ARMA,GARCH ,EWMA, ETS,随机波动率SV模型对金融时间序列数据建模

1.1K00

概率论06 连续分布

一个区间内包含了无穷多个实数，连续随机变量的取值就有无穷多个可能。 为了表示连续随机变量的概率分布，我们可以使用累积分布函数或者密度函数。密度函数是对累积分布函数的微分。...连续随机变量在某个区间内的概率可以使用累积分布函数相减获得，即密度函数在相应区间的积分。 在随机变量中，我们了解了一种连续分布，即均匀分布(uniform distribution)。...我们将在后面的中心极限理论的讲解中，看到这一点。 Gamma分布 Gamma分布在统计推断中具有重要地位。...练习，利用scipy.stats.gamma绘制 image.png 的Gamma分布密度函数。 总结 我们研究了三种连续随机变量的分布，并使用概率密度函数的方法来表示它们。...密度函数在某个区间的积分，是随机变量在该区间取值的概率。这意味着，在密度函数的绘图中，概率是曲线下的面积。

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Python可视化 | Seaborn教你一行代码生成数据可视化

为了说明这一点，可以删除密度曲线并添加一个地毯图，该图在每次观察时都会绘制一个小的垂直刻度。您可以使用rugplot()函数制作地毯图，也可以在distplot()中使用它。..._subplots.AxesSubplot at 0x7fd493864eb8> KDE的带宽(bw)参数控制估算值与数据拟合的紧密程度，非常类似于直方图中的bin大小。...可以控制通过cut参数绘制曲线的极限值有多远。但是，这只会影响曲线的绘制方式，而不会影响其拟合方式。...可通过matplotlib plt.hexbin函数使用，也可以在jointplot()中作为样式使用。...jointplot()在绘制后返回JointGrid对象，你可以使用该对象添加更多层或调整可视化的其他属性。

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