c语言 通过更改ASCII码实现替换字符 题目要求： 将"China"译成密码，密码规律是：用原来的字母后面第4个字母代替原来的字母。例如，字母“a”后面第四个字母是"e"。...思路 通过更改ASCII码，更改char类型的数据，对其进行输出！
调试系统或者开发产品或者产品在客户使用过程中，我们经常需要调整DDR频率来进行运行测试或者发现DDR频率太高导致一些问题需要调整DDR频率，但是全志平台只能通过刷机来修改DDR频率，这在测试过程中或者用户使用过程中非常不方便...，特别是机器到用户手上不可能拆机寄回重新刷机，那有没有办法通过安装应用来修改DDR频率呢？...应用可以按如下步骤进行：1，首先通过DD指令将/dev/block/mmcblk0的9K数据拷贝到/data目录下并给0755权限dd if=/dev/block/mmcblk0 of=/data/boot0...1，2再检查一变是否写成功，写完后重启机器5，重启机器后可以再次通过1，2步骤确认DDR频率是否改对或者通过读取/sys/kernel/debug/clk/pll_ddr0/clk_rate节点查看DDR...频率通过以上步骤我们可以方便的用应用去修改DDR频率，这样客户可以安装APK来自动修改匹配想要的DDR频率。
postgresql通过docker-compose部署和更改上海时区 1.创建docker-compose.yml文件 2.将下面的内容粘贴到刚才创建的docker-compose.yml文件 version...var/lib/postgresql/data environment: - PGDATA=/var/lib/postgresql/data/pgdata #用户名 可自行更改...- POSTGRES_USER=postgresuser #密码 可自行更改 - POSTGRES_PASSWORD=postgrespw - POSTGRES_DB...=inventory 3.启动docker-compose docker-compose up -d 4.查看是否启动成功 docker-compose ps 5.更改上海时区 postgresql默认使用的是...UTC时间，如有需要可以将其更改为上海时间 6.更改配置文件 sudo vim .
所以我就嫌弃我的原备案名字了，咨询了一下腾讯云客服，更改网站信息无需关闭网站，就抽空提交了，结果居然给失败了，原因让我哭笑不得，因为在上课也没接到客服的电话，看邮件说是有评论，本以为是评论的数据，于是删了评论的所有数据后又重新提交了...12 号，今天难得休息，早上就登陆了一下公安备案平台，刚登陆就收到了邮件变更信息通过，网站名字改为：唁哥哥的 Blog 顺手就给提交了，等待审核吧！...好冷的天，出太阳也没温度~ 2017.10.15 10:14 收到短信说公安备案通过~也没别的大站那样麻烦，早备案还是有好处的，省得以后都是麻烦事情。 ?
有一个功能，一个我们想要改变系统行为的更改。我们想要尽快实现这个更改。 ? 图 1：微服务方法示意图 将微服务架构与单体做下比较。我们认为，单体是一个单一的、无法透视的块，我们无法对它作出任何更改。...通过 HTTP 发起的调用可以被转接到许多不同的地方。有很多软件可以帮你做到这一点，而且非常简单。 ?...通常是直接调用单体系统，但现在通过我们的代理。在这种情况下，延迟是杀手。通过代理转接只会给现有的调用增加几毫秒的开销——少于 10 毫秒就很棒。...我们希望结账代码和订单代码通过一个明确的抽象点来访问这个功能。起初，我们有一个通知抽象的实现——它封装了单体中当前所有与通知相关的功能。...我们在单体上创建某种显式的服务接口（在我们的示例中是一个 API），通过它获取我们想要的数据。 ?
再把生成的文章打包放回123SYSTEMS中，也还顺利，不过解压覆盖后，文件的所有者变成了ROOT,于是就有了下文： 通过SSH，在shell中，可以使用chown命令来改变文件所有者。...此外，如果要连目录下的所有子目录或文件同时更改文件拥有者的话，直接加上-R的参数即可。 用root账户连接SSH登录，输入chown 用户名称 文件或文件夹目录，然后回车确认。...我想将其拥着有变为apache，在明确laoyao这个文件夹的路径后，我们输入： chown apache /home/admin/laoyao 如果想将laoyao文件夹下的所有文件和子文件夹的拥有者全部更改成...apache，我们输入： chown -R apache /home/admin/laoyao 回车确认，即成功更改拥有者。
SAP中更改销售订单中明细计划行的操作流程： Winshuttle中更改销售订单中明细计划行的操作流程： 1.登录SAP，输入T-code: VA02开始录制 同上填写销售订单编号之后，与在SAP...示例为增加D1并通过T-code VA03检验运行结果。 以上为通过Winshuttle嵌套循环的方式更改明细中Schedule lines的具体操作流程。
本文告诉大家如何在通过更改注册表的设置，从而更改平板电脑设置 Tablet PC Settings 的左右手使用习惯 Handedness 的惯用左手和惯用右手选项 在用户端，可以通过在运行里面，输入...中文版和英文版界面分别如下 这个选项将会影响 WPF 的 Popup 弹出的默认方向位置，以及所有的菜单的弹出方向位置 设置惯用左手时的 Popup 弹出行为如下： 设置惯用右手时的 Popup 弹出行为如下： 通过注册表修改设置的方式是在运行里输入...默认的 MenuDropAlignment 选项是 0 的值，不同的值对应如下 0 ： 默认值，惯用左手 1 ： 惯用右手 可通过更改 HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Microsoft
有的用户的服务器在国内，但是摄像机在其他的国家，摄像机通过国标协议注册到EasyGBS，摄像机的时间被SIP协议自动更改了。...下图为摄像机自动同步了平台时间： image.png 既然摄像机会在注册EasyGBS的时候同步时间，那么我们就在摄像机的时间配置里面修改摄像机的时间参数，将时间配置更改为NTP校时。...image.png 找到对应国家或地区的NTP服务器地址（这里以非洲为例）： image.png 在摄像机页面点击测试，并将校时时间更改为1分钟，测试成功点击保存即可默认NTP端口为123： image.png
因为我一直在使用强大Wordpress插件ACF（Advanced Custom Fields ）来满足我的大部分需求，如果我能用手上现有的东西来实现“相关文章”的功能，为什么还要安装别的东西呢？...通过这种方式，你可以更好地控制与某篇文章相关的内容。我不是SEO专家，但我相信手动选择相关文章方式可以对搜索引擎更友好，也是取悦Google的推荐方式 。 这是它完成后的最终样子。 ?...所以，让我们开始吧 第一步：使用ACF创建自定义字段 首先，我们需要创建所需的自定义字段，以帮助我们获取所需的数据，即关系字段类型。请按照下图进行正确设置。...还有一个更简单的方法，你可以在这里下载我导出的ACF配置文件，并将文件导入ACF。 related-posts.zipDownload ?...以下代码的第29行是处理移动端的布局，如果你想要在450px断点之前处理移动端的视图，那么就更改这一行。
区别就是，一种需要更改 openwrt-ci.yml 文件达到自定义编译，另一种则是需要在编译开始过程中通过SSH连接 Github Actions 的服务器手动选择配置LuCI，就跟本地编译差不多。...把刚刚复制的内容粘贴进来，更改代码第15行，第30行。把 CI-demo 改成 默认分支master(没有骚操作就改这个) 。...你可以按需更改。 #!...https://www.right.com.cn/forum/thread-344825-1-1.html 全部更改完成之后，在最下方选择 进行保存。...不要更改名字，直接下一步下一步。最后 退出。退回到这个界面之后，按 Ctrl+D 退出终端。
这个时候，我们发现分页的时候url没发生变化，基本可以确定是通过异步加载的。...由于已经确定了此网页是由异步加载的，那么，接下来我们就需要通过点击开发者选项中Network的XHR查找我们需要的URL。 通过不断翻页，我们找到了URL。 ?...通过对比，我们发现此URL正是我们需要找的URL，点击Headers 复制URL ?...我们通过观察可以看到，我们所要爬取的内容都在上面的["data"]["rl"]内，所以我们可以先获取列表内的所有内容然后通过循环遍历，把我们所需要的内容全部遍历出来。...通过查看，我们知道现在总共有104页得直播内容，那么我们接下来就通过代码自动获取这些URL base_url = "https://www.douyu.com/gapi/rkc/directory/mixList
）和偏自相关函数（PACF）通过观察ACF和PACF图像的截尾性和拖尾性来确定AR和MA的阶数。...网格搜索 遍历多个ARIMA模型的参数组合，通过交叉验证或验证集性能来选择最佳模型。优点：能够找到最佳参数组合。...AIC的原理是通过最大化似然函数来拟合数据，然后用模型参数的数量k对拟合优度进行惩罚。AIC的数值越小，表示模型的拟合优度越好。...下面通过一个简单的案例来说明AIC和BIC的应用：假设有一个简单的线性回归模型，要根据数据集选择模型的阶数（即变量的数量）。...它们通过考虑模型的拟合优度和复杂度，帮助我们选择最优的模型，避免过度拟合。
） 通过观察ACF和PACF图像的截尾性和拖尾性来确定AR和MA的阶数。...网格搜索 遍历多个ARIMA模型的参数组合，通过交叉验证或验证集性能来选择最佳模型。 优点：能够找到最佳参数组合。 缺点：计算开销较大，需要尝试多个参数组合；可能受限于搜索范围和计算资源。...AIC的原理是通过最大化似然函数来拟合数据，然后用模型参数的数量k对拟合优度进行惩罚。AIC的数值越小，表示模型的拟合优度越好。...下面通过一个简单的案例来说明AIC和BIC的应用： 假设有一个简单的线性回归模型，要根据数据集选择模型的阶数（即变量的数量）。...它们通过考虑模型的拟合优度和复杂度，帮助我们选择最优的模型，避免过度拟合。
本篇将着重介绍自相关的概念 ACF 和 PACF 。 ACF 自相关函数 概念理解 ACF（Autocorrelation Function）就是用来计算时间序列自身的相关性的函数。...{x})(x_{t-k}-\bar{x})}{\sum_{t=1}^N (x_t-\bar{x})^2}（有偏） Python代码实现可以直接使用statsmodels包进行计算，当然也可以自己通过Numpy...(ts, k): return statools.acf(ts, nlags=k, unbiased=False) # 手撸公式计算acf，有偏 def acf(ts, k): """..., k+1): coeff[i] = x[:-i].dot(x[i:]) # (N-k)*c(i) return coeff / coeff[0] 可视化 通过可视化可以更清楚的看出不同...lag的系数值和趋势变化，通过statsmodels函数的直接绘制，以下是示例。
平稳性检验方法可分为两个类，一种是比较直观的画图，根据 ACF 和 PACF 的可视化图判断时序平稳性；另一种是量化的方法，通过假设检验计算结果来准确判断。...自相关图可视化 该方法主要通过 ACF 和 PACF 自相关可视化图来辅助判断，较为常用。...下面我直接通过Python代码可视化的案例说明如何通过自相关辅助判断，分别模拟出了白噪声、非白噪声平稳时序、非平稳时序、随机游走四种时序。...ax3.set_title('yes_stationary') ax4.plot(non_stationary) ax4.set_title('non_stationary') plt.show() 通过...假设检验 自相关图判断时序是否平稳的缺点是会带有主观色彩，所以一般还会通过假设检验的量化方法进行验证，假设检验的方法更为准确。
第一个是通过auto.arima获得的，然后两个是SARIMA模型，最后一个是Buys-Ballot方法。...时间序列是自相关的，在52阶 acf(y,lag=120) ?...model1=auto.arima(Y) acf(residuals(model1),120) 我们将这个模型保存在工作空间中，然后查看其预测。...可以更改损失函数，例如，我们使用90％的分位数， tau=.9 function(e) (tau-(e<=0))*e 在函数中，我们使用 ?
经典的时间序列预测方法都是假设如果一个时间序列有显著的自相关性，那么历史值对预测当前值会很有帮助，但是究竟取多少阶的历史值，就需要通过分析相关函数图和偏相关函数图来得到。....csv') # Calculate ACF and PACF upto 50 lags# acf_50 = acf(df.value, nlags=50)# pacf_50 = pacf(df.value...如果ACF表现为长拖尾(如上左图)，说明带有趋势，需要做差分。 如果ACF的1阶滞后就截尾，则可能是过度差分了(差分会降低相关性)。...如果ACF拖尾一点点，然后截尾的情况下，选择的差分阶数是比较合适的。...我们期望的自相关性为0，但是由于随机扰动的存在，自相关性不会为0，而通常假设随机扰动符合标准正态分布(均值为0，标准差为1)，那么这个随机扰动的95%置信区间(一般都取95%,当然也可以调整这个概率)可以通过如下算式计算
要对该序列进行建模，我们可以先查看其自相关序列 > plot(acf(Y,lag=36),lwd=5) ? 和偏自相关序列 > plot(pacf(Y,lag=36),lwd=5) ?...> sum( (obs_reel-Xp)^2 )[1] 190.9722 但是我们可以尝试其他模型，例如通过更改趋势或通过更改ARIMA模型（通过季节性单位根）来尝试 > E=residuals(
) + \ p9.labs(x='Datetime', y='value') time_plot + p9.theme(figure_size=(8,3)) 时间序列图 通过观察时间序列图...你可以使用statsmodels来计算自相关： import numpy as np from statsmodels.tsa.stattools import acf acf_x = acf(...series['y'], nlags=24, alpha=0.05, bartlett_confint=True ) acf_vals, acf_conf_int = acf_x...[:2] acf_df = pd.DataFrame({ 'ACF': acf_vals, 'ACF_low': acf_conf_int[:, 0], 'ACF_high':...(series['y'])) acf_plot = p9.ggplot(acf_df, p9.aes(x='Lag', y='ACF')) + \ p9.geom_hline(yintercept
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