作者寄语 本次更新财新数据的财新指数数据-财新中国PMI，包括：财新中国制造业采购经理人指数（制造业PMI）、财新中国通用服务业经营活动指数（服务业PMI）、财新中国通用综合产出指数（综合PMI）。...更新接口 "index_pmi_com_cx" # 财新中国 PMI-综合 PMI 综合 PMI 接口: index_pmi_com_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices.../pmi 描述: 财新数据-指数报告-财新中国 PMI-综合 PMI 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 综合PMI...akshare as ak index_pmi_com_cx_df = ak.index_pmi_com_cx() print(index_pmi_com_cx_df) 数据示例 日期 综合
IDI，综合判别改善指数，也适用于评价不同模型优劣的，比起NRI，IDI能够从整体角度对模型进行评价，和NRI一起使用效果更佳！
基于新浪微博海量用户行为数据、博文数据数据分析：包括综合指数、移动指数、PC指数三个指数 项目介绍 微指数是基于海量用户行为数据、博文数据，采用科学计算方法统计得出的反映不同事件领域发展状况的指数产品。...微指数对于收录的关键词，在指数方面提供微博数据层面的指数数据，包括综合指数、移动指数、PC指数三个指数。 项目举例 以‘中兴’这一关键词为例，要求获取中兴的三个指数数据。...-06-至今undefined本例子设定start_date = '2016-05-29'，end_date = '2018-05-29'， 原始结果如下： 1.原始综合指数 图片 2....sina.index_main(search_word, start_date, end_date) demo() 3.效果展示 将得到的数据文件，进行本地可视化，效果如下： 3.1 综合指数...图片 3.2 移动指数 图片 3.3 PC指数 图片 3.4指数对比 图片 5.总结 1、微指数的采集难度介于百度指数与阿里指数之间，两个特点：1)指数有js动态请求而成，可以通过构造请求，解析获得。
本文实现了一个重试的装饰器，并且使用了指数退避算法。指数退避算法实现还是很简单的。先上代码再详细解释。 1、指数退避算法 欠奉。http://hugnew.com/?...是否随机： 1）不随机，将会以2**retries，作为重试时间 2）随机，将会在(0,2**retries）之间随机一个数，作为重试时间 其实指数退避算法就是使用随机“抖动”的方式来解决高并发场景下信道碰撞的
题目：给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
在运用加权平均时，权重的选择是一个应该注意的问题，经验法和试算法使选择权重最简单的方法。一般而言，最近期的数据最能预测未来的情况。因而权重应大一些。...指数平滑法有很多种，有一次指数平滑预测、二次指数平滑预测以及三次指数平滑预测。我们这里说一次指数平滑预测。 一次指数平滑预测是利用前一期的预测值 ? 代替 ? 得到预测的通式，即： ?...由一次指数平滑法的通式可见：一次指数平滑法是一种加权预测，权数为 ? 。...一次指数平滑法的初始值的确定有几种方法：(1)取第一期的实际值为初值；(2)取最初几期的平均值为初值。一次指数平滑法比较简单，但也有问题。问题之一便是力图找到最佳的 ?...是权重；其实这个和上面的指数平滑预测很是相像。但是有所不同，指数滑动平均 ? 是通过当前 ? 时间的真实值和 ? 时间的预测值来进行估计预测下一个时期。
.*; public class qiuzhishu { /** * @param args * 试题 算法训练 5-2求指数 */ public static void main(String
什么是指数加权平均 在深度学习优化算法(如Momentum、RMSprop、Adam)中，都涉及到指数加权平均的概念，它是一种常用的序列数据处理方式。...它的计算公式如下: 其中 为t时刻的实际观察值； 是t时刻的指数加权平均值；γ是历史数据的权重，是可调节的超参， 指数加权平均，作为原数据的估计值，它通过引入历史数据，在平滑短期波动的同时， 也将数据的长期趋势刻画出来...指数加权平均为什么可以平滑波动 展开计算 取 可以看到，加权系数是随着时间以指数形式递减的，时间越近，权重越大，时间越远，权重越小。...如上图所示，是一个温度的指数加权平均的示例，蓝色的点是每天的温度值。...当 时，指数加权平均的结果如图绿色线所示； 当 时，指数加权平均的结果如下图黄色线所示； γ值越小，曲线波动越大 γ值越大，曲线波动越小，但同时变化相对于数据变化趋势也有滞后。
因此，如果要测试分类特征词词典的维度、分类器的特征和算法，需要取消加速。...程序文件： 可以更改特征词典的生成，通过该词的词频数或者包含该词的文档频率 可以更改文本过滤及去重算法 可以更改关键词提取算法，可选基于特征词提取、基于Tf提取、基于IDf提取、基于TfIDf提取，可以更改前...K个关键词筛选方法 可以更改训练集和测试集的特征生成，基于特征词，可选Bool特征、Tf特征、IDf特征(无区分)、TfIDf特征，可以选择进行特征选择或降维 可以更改文本分类算法，可选SVC、LinearSVC...、MultinomialNB、LogisticRegression、KNeighborsClassifier、DecisionTreeClassifier，可以更改算法调参寻优的方法 可以更改文本推荐算法
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。...:A301');%样本时间序号 a1=xlsread('learn.xls',1,'A7:A301');%预测时间序号 b=xlsread('learn.xls',1,'C2:C301');%读取指数...title('归一化处理后的样本','FontSize',12); xlabel('统计时间2014.9.6-2015.11.10','FontSize',10); ylabel('归一化后的上证指数...','FontSize',10); figure; plot(a1,yn) plot(a,b,'*'); title('上证指数预测收盘价格','FontSize',12); xlabel('...统计时间2014.9.1-2015.11.10','FontSize',10); ylabel('上证指数','FontSize',10); hold on plot(a1,a2,'r+');
// 递归实现指数型枚举 vector chosen; void calc(int x) { if (x == n + 1) { for (int i = 0; i < chosen.size
对于很多想在GEE上进行NDVI计算的同学，GEE平台已经将这集成了一个算法，只需要写入波段就可以进行执行了。
背景：在深度学习优化算法，如:Momentum、RMSprop、Adam中都涉及到指数加权平均这个概念。...为了系统的理解上面提到的三种深度学习优化算法，先着重理解一下指数加权平均(exponentially weighted averages) 定义 指数移动平均（EMA）也称为指数加权移动平均（EWMA...），是一种求平均数的方法，应用指数级降低的加权因子。...所以这种平均值的求解方法称为指数加权平均 。 温度平均值变化图： ? 应用 主要用在深度学习优化算法中，用来修改梯度下降算法中参数的更新方法。...在优化算法中，\(\frac{1}{1-\beta}\) 可以粗略表示指数加权平均考虑的样本数[由于随着样本容量t的逐渐增多，其系数指数下降，对平均值的贡献程度逐渐降低；影响平均值计算的几个关键样本就是最近几天的样本值
本文知识点： 什么是指数加权平均？ 为什么在优化算法中使用指数加权平均？ β 如何选择？ ---- 1....什么是指数加权平均 指数加权平均(exponentially weighted averges)，也叫指数加权移动平均，是一种常用的序列数据处理方式。 它的计算公式如下： ?...所以应用比较广泛，在处理统计数据时，在股价等时间序列数据中，CTR 预估中，美团外卖的收入监控报警系统中的 hot-winter 异常点平滑，深度学习的优化算法中都有应用。 ---- 2....为什么在优化算法中使用指数加权平均 上面提到了一些 指数加权平均 的应用，这里我们着重看一下在优化算法中的作用。...以 Momentum 梯度下降法为例， Momentum 梯度下降法，就是计算了梯度的指数加权平均数，并以此来更新权重，它的运行速度几乎总是快于标准的梯度下降算法。 这是为什么呢？
基尼系数实现决策树 基尼指数 \operatorname{Gini}(D)=1-\sum_{k=1}^{K}\left(\frac{\left|C_{k}\right|}{|D|}\right)^{2}...特征 A 条件下集合 D 的基尼指数： \operatorname{Gini}(D, A)=\frac{\left|D_{1}\right|}{|D|} \operatorname{Gini}\left...left_gini = calculate_gini(left_labels) right_gini = calculate_gini(right_labels) # 计算基尼指数
图 树 字典,散列表 集合 链表 队列 栈 冒泡排序，选择排序，插入排序，归并排序，快速排序，堆排序，顺序搜索，二分搜索算法 排序算法 先创建一个数组来表示待排序和搜索的数据结构 function...、桶排序和基数排序 搜索算法-顺序搜索 顺序或线性搜索是最基本的搜索算法 将每一个数据结构中的元素和我们要找的元素做比较 示例： this.sequentialSearch = function(item...，顺序搜索和二分搜索 算法模式 递归 动态规划 贪心算法 示例: function recursiveFunction(someParam){ recursiveFunction(someParam...，非确定性多项式）算法 对于给定的问题，如果存在多项式算法，则计为P（polynomial，多项式） 如果一个问题可以在多项式时间内验证解是否正确，则计为NP NP问题中最难的是NP完全问题 1.是NP...问题，也就是说，可以在多项式时间内验证解，但还没有找到多项式算法 2.所有的NP问题都能在多项式时间内归约为它 P、NP、NP完全和NP困难 问题 图： image.png
作者寄语 本次更新财新数据的财新指数数据-产业指数，中国数字经济指数（Digital Economy Index，DEI）作为新经济系列指数（NEI）的子指数，利用网络大数据挖掘手段，度量了由信息技术革新驱动的数字经济的增长...更新接口 "index_ii_cx" # 财新指数-产业指数 产业指数 接口: index_ii_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/dei 描述: 财新指数...-产业指数 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 产业指数 float64 - 变化值 float64 - 接口示例...import akshare as ak index_ii_cx_df = ak.index_ii_cx() print(index_ii_cx_df) 数据示例 日期 产业指数
本次更新财新数据的财新指数数据-融合指数，中国数字经济指数（Digital Economy Index，DEI）作为新经济系列指数（NEI）的子指数，利用网络大数据挖掘手段，度量了由信息技术革新驱动的数字经济的增长...更新接口 "index_fi_cx" # 财新中国-融合指数 融合指数 接口: index_fi_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/dei 描述: 财新指数...-融合指数 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 融合指数 float64 - 变化值 float64 - 接口示例...import akshare as ak index_fi_cx_df = ak.index_fi_cx() print(index_fi_cx_df) 数据示例 日期 融合指数
1.逻辑综合 利用工具将RTL代码转化为门级网表的过程称为逻辑综合。综合一个设计的过程，从读取RTL代码开始，通过时序约束关系，映射产生一个门级网表。...3.读入设计 把HDL描述的设计，即RTL代码输入给综合工具，由综合工具进行编译，综合工具在综合时会首先检查代码的可综合性。...SoC设计中常用的综合策略 有两种基本的综合策略可以选择，即自顶向下（Top-down）与自底向上（Bottom-up）。 在自顶向下综合策略里，顶层设计与其子模块同时编译，仅需要施加顶层约束。...自底向上的综合策略是指先单独地对各个子模块进行约束与综合，完成后，赋予它们不再优化（Dont_touch）属性，将它们整合到上一层模块中，进行综合，重复这一过程，直至综合最顶层的模块。...物理综合的流程图 更多请查看 : 综合与时序分析 实例：用Design Compiler 进行逻辑综合 在综合的各个步骤中所经常用到的命令 （1）指定库文件 在综合之前，需要用一个名为“.synopsys_dc.setup
作者寄语 本次更新财新数据的财新指数数据-溢出指数，中国数字经济指数（Digital Economy Index，DEI）作为新经济系列指数（NEI）的子指数，利用网络大数据挖掘手段，度量了由信息技术革新驱动的数字经济的增长...更新接口 "index_si_cx" # 财新中国-溢出指数 溢出指数 接口: index_si_cx 目标地址: https://s.ccxe.com.cn/indices/dei 描述: 财新指数...-溢出指数 限量: 该接口返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - - 输出参数 名称 类型 描述 日期 object - 溢出指数 float64 - 变化值 float64 - 接口示例...import akshare as ak index_si_cx_df = ak.index_si_cx() print(index_si_cx_df) 数据示例 日期 溢出指数
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