很好地理解线性代数和微积分（微分/优化） 基础的统计和概率研究 编程语言背景 计算机科学，数学，物理或电子与机械工程专业的本科学习 现在开始介绍我在攻读机器学习硕士学位时学到的关键信息。...我的计算机视觉研究通过获得有关这些基于启发式技术的工作原理以及在实际应用中如何使用的知识，确保了我对该领域基础的理解。...目前，运动分析及其各种应用形式在处理时态数据时提供了显著的好处和丰富的信息。...论文结果片段 定性和定量评估策略用于显示改进的 Keypoint-RCNN 体系结构在合成四足动物上预测关键点时的视觉和度量性能。 如果你已经做到了这一点，我为你鼓掌……让这篇文章结束吧 4....总结 机器学习领域正在迅速地发生变化；我的课程内容是与2018-2019的研究现状相关的。现在到了2020年，我们已经看到了机器学习已经在一些其他领域做出了巨大贡献。
多项式拟合 —— curve_fit拟合多项式 2.3 curve_fit拟合高斯分布 3 案例：疫情数据拟合 3.1 案例简述 3.2 高斯函数详细解读 ---- 1 logistic 增长模型...该物种在此生态系统中有天敌、食物、空间等资源也不足（非理想环境），则增长函数满足逻辑斯谛方程，图像呈S形，此方程是描述在资源有限的条件下种群增长规律的一个最佳数学模型。...P0为初始容量，就是t=0时刻的数量。 r为增长速率，r越大则增长越快，越快逼近K值，r越小增长越慢，越慢逼近K值。...由于湖北疑似数据较多，确诊数据准确性较差，我选择了全国除湖北外确诊人数的数据进行拟合，数据来自@人民日报 微博每日发布，把1月21日作为统计第一天，进行数据收集。...在钟南山院士提出拐点后，尝试预测拐点。选择了高斯函数模型，利用python的curve_fit对每日增长的确诊数量进行拟合，预测拐点。
在Python中进行曲线拟合通常涉及使用科学计算库（如NumPy、SciPy）和绘图库（如Matplotlib）。...下面是一个简单的例子，演示如何使用多项式进行曲线拟合，在做项目前首先，确保你已经安装了所需的库。1、问题背景在Python中，用户想要使用曲线拟合来处理一组数据点。...以下代码片段展示了如何使用指定函数类型进行曲线拟合:import numpy as npimport scipy as spfrom scipy.optimize import curve_fitdef...popt, pcov = curve_fit(linear_func, x, y)# 使用抛物线函数进行拟合popt, pcov = curve_fit(parabolic_func, x, y)...然后，我们使用numpy.polyfit函数对这些数据进行多项式拟合，degree变量指定了多项式的次数。最后，我们使用Matplotlib将原始数据和拟合曲线绘制在同一个图中。
在本文中，我将用Python向您展示感染增长的简单数学分析和两个模型，以更好地理解感染的演变。 数据收集(Data collection) 意大利民防部门每天都会更新感染者的累积数据。...•a为感染速度 •b为感染发生最多的一天 •c是在感染结束时记录的感染者总数 在高时间值时，被感染的人数越来越接近c值，也就是我们说感染已经结束的时间点。...让我们在Python中定义模型： def logistic_model(x,a,b,c): return c/(1+np.exp(-(x-b)/a)) 我们可以使用scipy库中的curve_fit...预计感染人数在感染结束时为15968+/-4174。 感染高峰预计在2020年3月9日左右。 预期的感染结束日期可以计算为受感染者累计计数四舍五入约等于到最接近整数的c参数的那一天。...我们可以使用scipy的fsolve函数来计算出定义感染结束日的方程的根。
这些问题可以涉及到拟合模型、参数优化、函数最优化等。在本篇博客中，我们将深入介绍 Scipy 中的优化功能，并通过实例演示如何应用这些算法。 1....单变量函数最小化 假设我们有一个单变量函数，我们想要找到使其取得最小值的输入。我们可以使用 scipy.optimize.minimize_scalar 函数来实现这一目标。...minimize_scalar 函数会返回一个包含最小值和最优点的结果对象。 2. 多变量函数最小化 对于多变量函数的最小化，我们可以使用 scipy.optimize.minimize 函数。...约束优化 有时候，我们希望在优化问题中添加一些约束条件。scipy.optimize.minimize 函数支持添加等式约束和不等式约束。...curve_fit 函数会返回拟合参数。 5. 总结 Scipy 的优化模块提供了多种工具，适用于不同类型的优化问题。通过本篇博客的介绍，你可以更好地理解和使用 Scipy 中的优化功能。
interp_func = interp1d(x, y, kind='linear') # 生成更密集的 x 值 x_interp = np.linspace(0, 10, 100) # 使用插值函数计算对应的...插值函数 interp_func 可以在新的 x 值上计算对应的 y 值。 2. 样条插值 除了线性插值，样条插值是一种常用的插值方法。...np.polyfit 函数拟合了一个二次多项式，最后计算了在新的 x 值上对应的 y 值。...from scipy.optimize import curve_fit # 定义目标函数 def target_function(x, a, b, c): return a * np.exp...curve_fit 函数会返回拟合参数。 5. 总结 通过本篇博客的介绍，你可以更好地理解和使用 Scipy 中的插值和拟合工具。这些功能在处理实验数据、平滑曲线以及构建数学模型等方面具有广泛的应用。
高级插值方法 在插值中，我们通常会使用 interp1d 函数，但 Scipy 还提供了一些高级插值方法，如 B 样条插值和样条插值。...高级拟合方法 非线性最小二乘拟合 from scipy.optimize import curve_fit # 定义拟合函数 def func(x, a, b, c): return a *...popt, pcov = curve_fit(func, x, y) # 绘制原始数据和拟合结果 y_fit = func(x, *popt) plt.scatter(x, y, label='原始数据...总结 通过本篇博客的介绍，你可以更好地理解和使用 Scipy 中的高级插值和拟合工具。这些工具在处理实际数据中的噪声、不规则性和复杂关系时非常有用。...在实际应用中，根据数据特点选择合适的插值或拟合方法将有助于提高模型的准确性和可靠性。希望这篇博客对你有所帮助！
我们的第69篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。...关于N日-LTV，就是指平均每个新用户在N天内累计为产品贡献的总收入。 关于PBP，就是指当 N日-LTV / CAC>=1 时，N的值，此时意义上就是第N天收回了获量成本。...Excel计算及预估LTV >>直接利用历史LTV计算和预估x日-LTV 操作流程： 将历史N日-LTV绘制成曲线图 选中曲线右键—>添加趋势线 在趋势线选项中选择合适的模型（我这边选的乘幂，大家可以对数...图3：操作流程 以上步骤后，我们可以得到拟合函数，我们可以看到R²=0.9999，非常接近于1，拟合度极高。（我怀疑这数据就是这样生成的） ?...from scipy.optimize import curve_fit import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义幂拟合函数, y
我第一次遇到这种情况是在我尝试将2D数据拟合到如下函数时: ? 幸运的是，我可以通过许多方法自动找到Beta的最佳值。...注意我是如何展开ri的，只是为了提醒你这个差就是计算值和实际值之间的差。在这一点上，重要的是要有一个关于导数的图解解释，以及为什么当它们等于0时，我们可以说我们找到了一个最小值(或最大值)。...在每次迭代中，我们都会向函数的最小值移动一点。梯度下降法的两个重要方面是初始猜测和我们在每次迭代时采取的步骤的大小。这种方法的效率在这两个方面是非常可靠的。 这和非线性回归有什么关系?...在本例中，我们通过以下方式得到一个新的参数组合: ? hGN代表我们采用高斯-牛顿法的步骤。我们如何知道每次迭代的hGN值？ 在高斯-牛顿法中，函数f是使用一阶泰勒展开式近似的，这意味着 ?...在这种情况下，我将介绍一种ython实现此算法的非常简单的方法。我还在将我的结果与Scipy的curve_fit函数的结果进行比较。此函数对算法的实现更可靠，将比我向您展示的算法更好。
重参数化也可以用在离散分布采样中，由于对我来说相比于连续分布的重参数技巧，离散重参数难理解很多，本文单独介绍离散部分的重参数化 。...之前我一直在想分类任务直接softmax之后BP更新不就完事了吗，为什么非得采样。后来看了VAE和GAN之后明白，还有很多需要采样训练的任务。...Gumbel分布采样效果 为什么使用Gumbel分布生成随机数，就能模拟离散概率分布的样本呢？这部分使用代码模拟来感受它的优越性。这部分例子和代码来自这里。...(gumbel_pdf,hungers[:-1],probs) #curve_fit用于曲线拟合 #接受需要拟合的函数（函数的第一个参数是输入，后面的是要拟合的函数的参数）、输入数据、输出数据...如下代码定义了一个7类别的多项分布，其真实的密度函数如下图 from scipy.optimize import curve_fit import numpy as np import matplotlib.pyplot
环中有4个节点，那么 将p1指针在链表上向前移动4步 p1、p2指针以相同的速度在链表上向前移动 它们相遇的节点正好是环的入口节点 IMG_66D663B2FE91-1 获取环中节点数量 通过上个章节的分析...在前面提到的判断一个链表中是否有环时用到了一快一慢两个指针。如果两个指针相遇，则表明链表中存在环。...p1、p2指针指向判断链表中有环时的相遇节点 p1指针继续向前移动，边移动边计数 p1指针与p2指针再次相遇时，即可得到环中节点数量 IMG_584FEB598A64-1 实现代码 通过上面的分析，我们已经得到了解决问题的思路...指针的指向，将其指向链表头部 p1、p2指针以相同的速度向前移动，两者相遇处正好是环的入口节点 声明一个变量用于记录节点总数量 p2指针不动，移动p1指针，每移动一次记录总数量的变量就自增一次 p2、p1相遇时...我是神奇的程序员，一位前端开发工程师。 如果你对我感兴趣，请移步我的个人网站，进一步了解。
要拟合两个高斯分布并可视化它们的密度函数，您可以使用Python中的scipy.stats模块来拟合分布，并使用matplotlib来绘制密度函数。...下面我将演示了如何拟合两个高斯分布并绘制它们的密度函数：1、问题背景用Python拟合两个重叠的高斯分布，使用分布函数比使用密度表示拟合效果更好。将拟合结果转换回密度表示时，结果看起来不合理。...2、解决方案使用核密度估计方法，利用scipy.stats.kde.gaussian_kde函数进行高斯分布的密度估计。...这段代码首先生成了两个高斯分布的随机数据，然后使用curve_fit函数拟合高斯函数，最后绘制了原始数据的直方图以及拟合的两个高斯分布的密度函数。您可以根据需要调整参数和绘图样式。...在实际使用中还要根据自己实际情况做数据调整。如有任何问题可以留言讨论。
求解时需要将模型 f(x_i) 改写成矩阵形式，矩阵用字母 A 表示，则只需给出方程 f\left(x_{i}\right) 的模型即 A 及样本 y_{i} 便可求得方程的各个系数。...函数调用方法： scipy.linalg.lstsq(A, y) 使用示例 例一 假设真实的模型是 y=2x+1，我们有一组数据 (x_i,y_i) 共 100 个，看能否基于这 100 个数据找出...例如我现在就要拟合这么个函数： f(x)=7e^x+3\frac{1}{\sqrt{x}}+12\sin x 相比于之前的多项式函数可以说有些丧心病狂了，但是也是在 leastsq 射程范围内： import...scipy.optimize.curve_fit 官方文档 scipy.optimize.curve_fit 函数用于拟合曲线，给出模型和数据就可以拟合，相比于 leastsq 来说使用起来方便的地方在于不需要输入初始值...，将上文例二的示例代码修改成 curve_fit 函数的实现 示例代码： import numpy as np from scipy.optimize import curve_fit def f
前言 最近小编利用MitmProxy代理抓包所遇到了一些实践难点，因为看过一些介绍MitmProxy代理抓包的博客，故如何安装MitmProxy的步骤不做介绍，我只将自己遇到的实践问题介绍并解决，希望对读者有所帮助...所遇实践问题 获取手机端证书 我所读的一篇博客的介绍方法：将手机端的代理ip设置和pc端ip地址一致，代理端口号设置为:8080;然后手机端浏览器访问mitm.im进行下载证书。...写入str_to_dict()函数方法 ?...在原博客的代码中有一个get_params方法，其中的str_to_dict()函数方法需要手动写入，但原文描述有点不清楚；将str数据类型转换为dict类型，否则会出现utils无str_to_dict...操作方法:在pycharm操作上，我们只需按住ctrl键，然后用鼠标左键点击utils模块即可写入函数方法； ? 写入的函数方法： ?
随着看到的简历越来越多，也发现了一些问题，来开个帖子来说说这些问题。格式让参加面试的人最头疼的地方就是简历格式没有空格。最近发现好多人的简历格式上都不空格，很多内容完全都在一起，找起来特别费劲。...比如有求职者说自己是全栈工程师，后端使用的是 Java，然后在简历从上到下读下来完全都没有找到和 Java 相关的。为了不漏掉相关细节，我们也只能开启了搜索模式，在简历中搜索有关 Java 的关键字。...说个例子：在面试的时候，我们问有没有使用相关后端 Java 框架的经验？面试人支支吾吾答不上来。但我们在简历中，通篇看到的都是 Spring ，然后还有 Spring AOP。...Spring AOP 在实际使用的时候遇根据项目情况明显用得不多。在想，你都用到了 Spring AOP 了，难道还不知道 Java 后端框架在用 Spring 吗？...所以在自己简历中堆砌名词的时候一定要对自己堆砌的名词有所准备。https://www.isharkfly.com/t/topic/15485
背景 入行也有些日子， 最近突然心中迸发出一个想法, 想要去解决多线程并发环境的一些问题....并不是说现在社区找不到优秀的这方面的开源项目, 更多的是想自己动手做一些东西出来, 毕竟性格一直在驱使着我要去做这一切. 也是想要证明一下自己, 今天能在这里立下这个flag我觉得对我自己也是极好的。...所以有这篇文章两个原因，一是自己开始准备着手做这件事情立flag，二就是想听听有缘在看这篇文章的你，在多线程并发场景下最希望解决哪些痛点问题。...我认为这会对我接下来的事情有很大帮助 我先说说我的想法，我首先希望这是一个傻瓜式的多线程并发场景下的组件。 只需关心具体业务实现。...---- 最后送大家一首马荣成先生的诗《风云》 《风云》马荣成 金麟岂是池中物， 一遇风云便化龙。 九霄龙吟惊天变， 风云际会浅水游。 成也风云，败也风云。 毋用强求，一切随缘。
遇店加一倍，见花喝一斗。店不相邻开，花不成双长。三遇店和花，喝光壶中酒。请问此壶中，原有多少酒？ 简单分析： 题目中加一倍是指再购买和壶中酒同样数量的酒，喝一斗是指喝掉壶中的一斗酒。...根据描述，李白应该是先后遇到了酒店、鲜花、酒店、鲜花、酒店、鲜花，最后正好把酒喝完。 ?...要计算酒壶中原有多少酒，可以从后向前倒推，最后喝完为0，往前遇到鲜花加1斗，再往前遇到酒店减为一半，如此操作三次之后，得到的数字即为初始状态时酒的数量。 参考代码： ?...上面代码中使用到了标准库itertools中的函数count(start, step)，返回包含从start开始且以step为步长的无限长整数数列（start, start+step, start+2*...代码中使用列表推导式计算假设顶层灯数为first时各层的灯数。 运行结果： ? 下面是求解问题的另一个思路： 假设顶层灯数为x，那么顶层灯数计算方法如下： ? 参考代码： ?
cin>>会自动过滤掉不可见字符（如空格、换行、回车等） get(c) 用来接收字符，只获取一个字符，可以接收空格、换行、回车，遇回车结束。...cin.get(数组名，接收字符数目) 用来接收字符串，可以接收空格，遇回车结束。由于字符串最后一个字符是'\0'，所以当输入中超过len-1个字符时，实际只能接受len-1个字符。...如果要访问的字符是文件结束符，则函数值是EOF（ - 1） int main() { char c; char buf[10]; c = cin.peek(); if (...peek cin.putback() 作用是将前面用get或者getline函数从输入流中读取的字符ch返回到输入流，插入到当前指针的位置，供后面读取。...测试结果 输入方式，这里为了区分开始和结束，使用[ ]来演示，而不是输入内容 [ 1 2 3 回车] 这时候1,2,3分别设置到了a,b,c中。
最近在做vue项目的开发，用到的技术栈主要是vue相关的，在开发这个项目的时候，设计到了权限，因为是后台管理系统，不同的身份和角色访问系统的时候，系统所展现出来的可访问内容都是不一样的，有兴趣的同学可以参考下...vue-router 可以参考官方文档vue-router，官方文档中介绍的很详细，解决权限问题，就用到了addRoutes这个API，去动态添加路由，我项目目前使用的vue-router的版本号是3.0.1...，我把我初始化创建路由实例的代码可以展示给你们看一下的： 动态路由处理方式 因为每次在进行路由跳转的时候，都会触发对应的钩子函数，可以参考官网的文档注解： 本人在项目里面是运用了beforeEach...这个钩子函数； 这里在使用beforeEach的时候，应该要注意，如果这个beforeEach函数没有合理利用的情况下，就会陷入到无限循环之中。...当在beforeEach这个函数中调用next({path:’/home’})的时候，会中断当前导航；比如当前导航是去/a，那么遇next({path:’/home’})之后，就会把to.path改成home
在开发微信小程序的时候，有时我们需要根据条件来决定一些内容是否渲染（显示或隐藏） 例如当条件为true时，view组件会渲染出来，为false时，不会渲染出来。...1.wx:if的使用 第一种直接传入： 哈哈哈//view组件会渲染出来哈哈哈...切换显示哈哈哈 .js /** * 生命周期函数...区别： wx:if 是遇 true 显示，遇 false 不显示。它将一个组件隐藏时，该组件没有渲染，即不存在没有创建。用于显示和隐藏切换频率低时。...hidden 是遇 false 显示，遇 true 不显示。它将一个组件隐藏时，该组件依然存在，渲染但不显示，仅仅是通过css的display:none属性控制。用于显示和隐藏切换频率高时。 END
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