ip来源:http://www.xicidaili.com/wt/ 通过遍历西刺代理中的四个页面获取ip,然后对ip有效性进行检验,将有效的ip写入文件。这里需要注意一下,西刺代理有效的ip一般都在前面,后面基本都是失效了的,我选择每个页面的前30条ip地址来检验,后面的直接舍弃。
FMEA(潜在失效模式及影响分析)是一种常用的质量管理方法,用于预测并避免可能的故障和问题。然而,FMEA的实施过程中,检验环节往往会出现一些问题,影响着FMEA的有效性。
本文参考了一些国外的文献和国内的报告,需要后文提到的报告的在后台回复“DCAM”获取。
1、asyncio + socket(Python simple socket client/server using asyncio)
在信息时代,数据已经成为了最重要的资产之一。随着数据采集和存储技术的不断发展,数据分析和挖掘也变得越来越重要。而对于数据分析人员而言,一款强大且易用的数据分析工具是非常关键的。Minitab软件作为一款常用的数据分析软件,被广泛地应用于企业和学术研究中。本文将从软件的基本功能和使用方法入手,详细介绍Minitab软件在数据分析中的应用。
driverClassName 数据库驱动类,针对mysql填com.mysql.jdbc.Driver username 用户名 password 密码 maxActive 最大允许的连接数 maxIdle 最大空闲连接,当idle队列数目超过maxIdle时,归还到连接池的连接就会被释放掉!! 具体参考org.apache.tomcat.jdbc.pool.ConnectionPool类returnConnection方法 当某个连接空闲时间超过minEvictableIdleTimeMillis时就会
目录[-] 在做一个可视化配置爬虫项目时,需要配置爬虫的用户自己输入xpath和csspath路径以提取数据或做浏览器操作。考虑到用户的有时会输入错误的xpath或csspath路径,后台需要对其做合法性校验。 xpath有效性校验 对于xpath的有效性检验,使用第三方lxml模块中的etree.XPathEvalError进行校验。不得不说lxml是一个解析爬虫数据的利器,当etree.xpath()遇到不合法的xpath路径时会抛出XPathEvalError错误。 代码如下: from l
本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告。结果表明, 该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的效果。
为了给客户提供更优质、更可靠的服务,金蝶业务团队从2022年开始,就已经在腾讯云售后专家的协助下,陆续对业务系统完成双活改造。改造完成后,业务团队通过腾讯云混沌演练平台进行故障注入,以检验业务系统的容灾效果,从而提升业务系统韧性。本次演练主要针对金蝶小微业务线(精斗云&KIS云),涉及10大业务故障场景,是财务、新零售、电商等领域行业提高系统可用性的一次最佳实践。
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。利用该模型可动态刻画黄金价格数据的生成过程,也可帮助黄金产品投资者和生产者做出更加灵活、科学的决策。
从零开始构建自己的代理IP池;根据代理IP网址抓取新的代理IP;对历史代理IP有效性验证
导 读 上期我们提到,当四格表资料的样本量n<40或四个格子中至少存在一个格子的频数T<1时,需要用四格表资料的Fisher确切概率(Fisher probabilities in 2×2 table data)法。 四格表资料的卡方检验的内容详见: 《如何用四格表卡方检验进行医学数据的统计分析?》 下面,我们一起来了解两样本的四格表资料的Fisher 确切概率法的基本原理、适用条件及其在SPSS中的操作步骤。 下方为视频版,含软件操作步骤和详细的结果解读。 一、基本形式 四格表资料的Fisher确切概率
最近身边很多人都遇到爬虫中的代理问题,写下这篇博客来记录自己所学,希望可以帮助到你们。
随着互联网的普及和电子商务的快速发展,网络购物已成为大学生日常生活中不可或缺的一部分。大学生作为网络购物的主体力量,其消费观念、行为特征以及影响因素对于电子商务行业的发展具有重要的研究价值。因此,本文旨在通过问卷调查的方式,帮助客户对大学生网络购物行为进行深入调查与分析,以期为电子商务企业提供有针对性的市场策略建议(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
保证数据质量之前首先要知道怎么判断数据质量的高低,或者说什么样的数据是高质量数据。
工具变量(IV)技术是可用于估算因果效应的几种方法之一,而无需完全了解所有可能影响暴露-结局关系的混杂因素。在这一期中,我们继续回顾和讨论IV的特性,并探讨实际研究中的IV假设是如何被违背的。
本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告
本文将介绍Amos软件的三个独特功能:多元路径分析、结构方程建模和热图分析。我们将使用实际案例来说明这些功能的应用和优点。
Amos是一款基于图像处理和数据分析的软件,被广泛应用于社会科学、医学、心理学等领域。它的独特功能可以帮助用户更加高效、精准地进行数据分析和可视化。在本文中,我将重点介绍Amos的三个独特功能,并结合实际案例来说明这些功能的应用和优点。
近几个月,ChatGPT、GPT-4 等大语言模型(LLM)展现出突破性的理解、推理、生成、泛化和对齐能力,对各行各业的研究方式和生产效率均带来广泛而深远的变革及影响。此外,LLM 还展现出在真实世界的开放场景中解决复杂问题的能力,使科幻电影中无所不能的 AI 智能助手照进了现实。
SignalFactorAnalyse单因子测试框架哪些因子可以为组合提供超额收益?这是构建多因子模型的第一步,也是最关键一步。 特征选择非常关键,只有把握关键特征才能对数据达到重要性认识,选择好的因子,才能获取超额收益率。 对于传统交易经验、金融理论、微观市场、机器学习、深度学习等不断挖掘出来的巨量待验因子,一个快速且有效的因子测试框架,将是Multi-factor策略系统中最为关键的一环。 因子模型测试思路 因子有效性的判断与筛选: •备选因子确定: 数学意义、经济意义、统计意义 •预处理: 数据空缺与
我们常说的应急演练,通常是先出一个异常事件场景,提前做好参与方的准备工作,按应急预案指挥整个演练过程,IT内多个团队、业务、供应商分工协作,形成整体联动,实现了从问题发现到启动应急响应机制,到故障诊断,现场应急恢复。通过演练过程,检验应急预案是否有效,可用性架构是否可靠,应急处置过程中判断是否准确果断,处理及时有效,内部分工明确,应急操作是否规范等,最终评价演练是否达到预期效果。
在不同区组中寻找差异物种常用的两个工具是Metastats和LEfSe。抛开这两个工具本身,从算法原理上来说,Metastats实际上是非参数多重检验和p值校正的整合,而LEfSe则是Metastats和LDA判别的整合。当然,由于Metastats采用的非参数t检验,只能分析两个分组;而LEfSe则因为使用的Kruskal-Wallis秩和检验可以分析两个以上的分组。当我们明白了他们的原理,实际上可以不用拘泥于两个工具本身,可以自己在R中选择合适的方法来进行分析。
选自arXiv 作者:Hao-Chen Dong、Yu-Feng Li、周志华 机器之心编译 参与:白悦、蒋思源 在多标签学习中,通常我们会假设一个实例的所有标签都已知,但现实情况并不如此。在 AAAI 2018 所接收的论文中,南京大学周志华组提出了从半监督弱标注数据中学习并处理多标签学习问题的方法。该方法假设实例和标签的相似性有助于补充缺失的标签。而且,当标签信息不足时,多个模型的集成通常比单个模型更有效。 传统的监督式学习通常假设每个实例都与一个标签相关联。然而,在现实生活的许多任务中,一个实例通常不
t 检验是一种统计技术,可以告诉人们两组数据之间的差异有多显著。它通过将信号量(通过样本或总体平均值之间的差异测量)与这些样本中的噪声量(或变化)进行比较来实现。有许多有用的文章会告诉你什么是 t 检验以及它是如何工作的,但没有太多材料讨论 t 检验的不同变体以及何时使用它们。本文将介绍 t 检验的 3 种变体以及何时使用它们以及如何在 Python 中运行它们。
https://academic.oup.com/bioinformatics/article-abstract/36/14/4106/5823298
策略,可以实现目标的方案集合,在交易中,策略是指当预先设定的事件或信号发生时,就采取相应的交易动作。
毫不夸张地说,整个ASP.NET Core就是建立在依赖注入框架之上的。ASP.NET Core应用在启动时构建管道所需的服务,以及管道处理请求使用到的服务,均来源于依赖注入容器。依赖注入容器不仅为ASP.NET Core框架自身提供必要的服务,还为应用程序提供服务,依赖注入已经成为ASP.NET Core应用的基本编程模式。(本篇提供的实例已经汇总到《ASP.NET Core 6框架揭秘-实例演示版》)
乐元素是国内休闲益智游戏领域领航企业。为了给用户提供更稳定可靠的使用体验,在2023年Q2开始,乐元素运维、业务团队联合腾讯云售后专家和技术专家,基于针对乐元素旗下休闲游戏产品《开心消消乐》展开同城双活改造项目,目的是了解并改善业务容灾部署状况,进一步强化云上业务系统的容灾能力。
随着我国经济的快速发展,上市公司的经营绩效成为了一个备受关注的话题。本文旨在探讨上市公司经营绩效的相关因素,并运用数据处理、图示、检验和分析等方法进行深入研究,帮助客户对我国45家上市公司的16项财务指标进行了因子分析与聚类分析。
工程实现的过程中需要对提取的特征指标进行有效性分析,评价各个特征指标与分类器不同类别的显著性关系,筛选出对不同类别判别贡献率最佳的指标,为设计分类器等提供支持。
主动管理决策是由预测和一致预期收益率之间的差异驱动的,套利定价理论在主动投资组合管理中具有重要意义,它给出了预测收益率的框架,但并未说明用什么因子预测,应用套利定价理论进行收益率预测和主动投资更像是一种艺术。
首先检验解释变量内生性(解释变量内生性的 Hausman 检验:使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。
核心思想是通过保留一部份训练集数据作为检验集来估计真实检验集的错误率与模型拟合效果。常用的有留一法、K折交叉验证。
单元测试(又称为模块测试, Unit Testing)是针对程序模块(软件设计的最小单位)来进行正确性检验的测试工作。
作者:Tianfu He、Jie Bao、Ruiyuan Li、Sijie Ruan、Yanhua Li、Chao Tian、Yu Zheng
行人再识别(re-ID)——一种个人身份鉴别技术和继人脸识别之后的又一重要算法,随着深度学习的发展进入了一个新时代。在 Market-1501 上,各大公司玩命刷榜,甚至达到了超人类的识别水平。
随着大数据时代的到来,伴随着是“海纳百川、有容乃大”种类繁多的海量数据爆炸式增长;有“天下武功,为快不破”惊人的数据处理速度;可挖掘“运筹帷幄胜千里之外”支持决策的数据价值。同时,信息社会不断向纵深发展,数据和信息作为战略性资源的价值正在快速提升。当前,数据的战略价值已得到广泛重视,数据治理能力也成为了衡量一个企业、行业、乃至一个地区的经济社会发展水平的重要指标。
择时荟萃第十篇,分享一篇多资产相关的择时策略。作者以股债为基础,构建了资产交叉信号,策略获取到了比传统时序动量更强的收益。获取文献请在后台回复“择时10”。
这些都是数据结构与算法,一部分方法是团队其他成员实现的,一部分我自己做的,有什么其他实现方法或错误,欢迎各位大佬指点,感谢。
哎,这还不是被逼的嘛!需求只说一句话,既没有背景也没有上下文,这句话到底想传达什么意思,就不是很明确了。
我们都知道,机器学习需要大量的数据来训练模型,尤其是训练神经网络。在进行机器学习时,数据集一般会被划分为训练集和测试集,很多时候还会划分出验证集。
黑盒测试把程序看作一个不能打开的黑盒子,在完全不考虑程序内部结构和内部特性的情况下,针对“软件界面”和”软件功能“进行测试,只检查功能是否符合需求规格说明书能正常使用。因此黑盒测试又叫功能测试或数据驱动测试。
越来越多的企业面临着ERP系统替换或扩展的问题,而现有ERP系统中有效数据的维护,对ERP系统切换、扩展以及新系统正常运行有着重要影响。数据迁移稍有不慎,便会造成新系统不能正常运行,而迁移过多垃圾数据
概述: 数字签名和加密依赖于相应的加密算法 自变量:加密前的数据、密钥 因变量:加密后的数据 加密算法分类:根据加密和解密这两种步骤采用的密钥的是否相同进行分类 相同:对称加密 不相同
经典假设条件里,Var(ε) =σ 2I,即随机扰动项的协差阵主对角线上的元素都是常数且相等,即每一随机扰动项的方差都是有限的相同值(同方差假定);且非主对角线上的元素为零(非自相关假定),但是如果当这个假定不成立时,比如
Malignent Lymphoma (ML)恶性淋巴瘤是最常见的血液系统恶性肿瘤之一。
AutoGEL: An Automated Graph Neural Network with Explicit Link Information 论文摘要:
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