所以我希望在任何情况下（敲代码，写文章）都可以将某些组合键绑定为上下左右键，在代码编辑器上有键盘映射可以设置，但脱离代码编辑器就不起作用了，在window下有个神器 AutoHotkey 可以实现我想要的功能 使用 安装完成后，右键新建会AutoHotKey Srcipt后缀为ahk。例如创建demo.ahk，其内容如下 <+<!I::Send {Up} <+<!K::Send {Down} <+<! ;::Send {End} 然后保存双击该文件，即可运行autohotkey，此时打开任意文本，键入Shift + Ctrl + [HIJKL;] 就可以看到光标上下左右移动。 具体还有更多键盘与鼠标热键详情可在AutoHotkey Help手册中查看，非常详细，不过是英文。 此外AutoHotkey不仅能做键盘映射，实现宏定义，一键启动任务也不成问题，篇幅有限，就不做过多演示，有兴趣可自行研究。
Maven配置环境变量后不起作用的原因 一.首先去maven官网下载maven相关文件 点击左侧download选项 选择图片中的Binary zip archive apache-maven -3.8.1-bin.zip进行下载并解压到本地 这个是解压后的文件 二.配置环境变量 1.添加MAVEN_HOME 环境变量 D:\Java\maven\apache-maven-3.8.1 2.添加M2_HOME环境变量(后面学习Spring会用到，可以先不进行配置) D:\Java\maven\apache-maven-3.8.1\bin 重点来了，在Path中添加环境变量 %MAVEN_HOME%\bin 添加完成后，环境变量的配置就算完成了，可以去cmd中测试一下 三.测试结果 结果出现无效 四.改进方案 在Path环境变量中将%MAVEN_HOME%\bin 更改为绝对目录即D:\Java\maven\apache-maven-3.8.1\bin，或者直接在Path环境变量中添加D:\Java\maven\apache-maven-3.8.1\bin也可以
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p=5374 我们要估计的模型是 Y = A + BX + CD + EY = A + BX + CD + E， 其中Y是解释变量,,和是我们想要估计的系数。 生成数据 首先，让我们生成数据。 假设的工具变量和之间的相关矩阵如下： ## x d z e ## x 1.000 0.001 0.002 0.001 ## d 0.001 1.000 0.700 1.000 0.001 ## e 0.001 0.300 0.001 1.000 具体而言，相关性表明 cor（d，e）= 0.3，这意味着是内生的; d cor（d，z）= 0.7，这意味着是的强大工具变量 ; zd cor（z，e）= 0.001，这意味着工具变量满足排除限制，因为它只影响到.zyd 现在，让我们使用指定的相关性为,,和生成数据.xdze nvars = dim(U) 1 numobs = 现在让我们指定真正的数据生成过程并生成解释变量Y 如果我们假装我们不知道真正的关系并使用和来解释，我们对和正确系数应该接近到。
让我分享我最喜欢和最常用的AutoHotKey脚本，这些脚本使我的日常任务更加轻松，这可能会对您有所帮助。 在开始之前，假定您已经知道如何安装和配置AutoHotKey。 ; Open Downloads folder ^+d::Run "C:\Users\Vamsi\Downloads" ; ctrl+shift+d return AHK还有丰富的内置变量，定义了一些常用目录 一般来说和操作系统 ProgramFiles 环境变量一样 A_AppData 当前用户的应用程序数据文件夹的完整路径和名称. 与大多数类似变量不同, 当此文件夹为驱动器的根目录时, 此变量的值不包含最后的反斜杠(例如, 它的值是 M: 而不是 M:\). 12.暂时挂起AutoHotKey 使用AutoHotKey创建的快捷方式有时可能会干扰某些程序。在这种情况下，您可以使用以下脚本暂时禁用AutoHotKey。
下载并安装 AutoHotkey 在学习使用 AutoHotkey(AHK) 之前, 你需要下载它. 下载后, 你可能会需要安装它. 但这取决于你下载的版本. 文字指导: 访问 AutoHotkey 主页: https://autohotkey.com/ 点击下载: https://autohotkey.com/download/ahk-install.exe 进入安装 AutoHotkey 的硬盘. 可能是 *C:* 盘. 在 Program Files 文件夹里找到 AutoHotkey. 传统的变量赋值 MyVar = %MyVar2% 和上面的方法类似, 只是你将一个变量所对应的值赋给了另一个变量. Var8 := Var " Text" ; 赋值一个变量给另一个变量并带有一些额外的文本(表达式). MsgBox, %Var% ; 变量在命令中.
本文告诉大家如何使用 AutoHotKey 将 - 键默认输入的时候是下划线，因为使用下划线在写代码的时候是用在私有字段，而 - 很少使用 我打码经常需要使用下划线_而下划线需要按shift+- 两个键 ，我找到autohotkey 可以用来修改键盘，关于这个工具的中文请看 http://ahkcn.github.io/docs/AutoHotkey.htm 首先在官网 下载安装 安装完成之后可以写 AutoHotKey 然后添加下面的代码就可以让- 键默认输入的时候是下划线 +_::send -{blind}{Shift} ^-::^- -::_ 上面的代码做法是将 - 换下划线，在按下 shift+- 输入 - 这样就可以在输入变量的时候不需要总是使用 shift 键 因为在 VisualStudio 中，快捷键 ctrl+- 是返回，所以使用 ^-::^- 让原先的 ctrl+- 作为返回 使用 AutoHotKey 可以写出很多有趣的代码，推荐小伙伴这个脚本
第二行中Run是一个内置函数，用于运行一个工具或者打开一个网页，后面跟的是要打开的网页或者软件路径(如果已经加入到环境变量，就不需要完整的安装路径)。 第一行的含义是ctrl+j快捷键。 在示例中，我们也看到使用了Run、Send，这两个称为AutoHotkey的标签，虽然我是以大写字母开头，但是标签名称其实是部分不区分大小写的，可以由空格、制表符、逗号、转义符以外的任何字符组成，但是由于样式的约定 ，通常最好使用字母、数字、下划线，AutoHotkey常用的内置标签有如下几个， ? 和大多数编程语言一样，AutoHotkey也支持自定义函数，这才是它的强大之处。 AutoHotkey内置了一些常用的函数，如下， 函数描述 ?
p=22319 本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。 为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。 y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。 概率：每个变量被包含在最终模型中的概率。越大越好。这是一个衡量变量重要性的有用指标。 ---- 本文摘选《Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择》
打开VsCode安装这个插件，目前实现的功能有 AutoHotKey语言对VS Code的支持 vscode-autohotkey-Plus 除错 方法符号 转到定义 脚本 设置 代码符号 代码格式 除错 单击运行按钮或按f9 支持断点，堆栈跟踪，变量 特征： 输出消息：您可以使用OutputDebug命令代替MsgBox。 AutoHotKey调试 由AutoHotKey实现的AutoHotKey的简单调试适配器。 特征 基本调试功能。进入，退出，断点等 显示调用堆栈和变量。 在调试中更改变量 调试ahkv2，因为调试协议不会更改。（通过在launch.json中将AhkExecutable路径设置为v2） 使用 打开一个AutoHotKey源文件。 AhkExecutable：更改默认执行路径（默认情况下是通过注册表自动获取的，通常是 C:\Program Files\Autohotkey\AutoHotkey.exe）。
p=22319 最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法（PLS）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。 y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。 概率：每个变量被包含在最终模型中的概率。越大越好。这是一个衡量变量重要性的有用指标。 ---- 本文摘选 《 Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择 》 。 语言中的偏最小二乘回归PLS-DAR语言生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归 Matlab中的偏最小二乘法
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择进行变量选择建立PLS回归模型这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。变量的重要性。RMSEF：拟合的均方根误差。y_fit：y的拟合值。R2：Y的解释变异的百分比。 ----本文摘选 《 Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。 语言中的偏最小二乘回归PLS-DAR语言生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归Matlab中的偏最小二乘法
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p=22319 最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法（PLS）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。 使用蒙特卡洛无信息变量消除法（MCUVE）进行变量选择 进行变量选择 建立PLS回归模型 这个例子说明了如何使用基准近红外数据建立PLS模型。 VIP：预测中的变量重要性，评估变量重要性的一个标准。 变量的重要性。 RMSEF：拟合的均方根误差。 y_fit：y的拟合值。 R2：Y的解释变异的百分比。 ---- 本文摘选 《 Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整资料。 语言中的偏最小二乘回归PLS-DAR语言生态学建模：增强回归树（BRT）预测短鳍鳗生存分布和影响因素 R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归 Matlab中的偏最小二乘法
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很显然这般打开她，不怎么快捷，即便用Listary高效搜索到她，然后点击;我们可以这样做: 把 cmder 加到环境变量 可以把Cmder.exe存放的目录添加到系统环境变量；加完之后,Win+r一下输入 添加 cmder 到右键菜单 在某个文件夹中打开终端, 这个是一个(超级)痛点需求, 实际上上一步的把 cmder 加到环境变量就是为此服务的, 在管理员权限的终端输入以下语句即可: Cmder.exe 借用Win下逆天神器：AutoHotKey（这个下篇要好好记载下）为Cmder配置自己喜欢的快捷键(个人用Alt+r)：! r:: run, D:\**\cmder_mini\Cmder.exe 个人比较推崇使用AutoHotKey；高效简洁，才是王道。 默认开启设置 作为强大的存在，必然支持私人定制。 #安装 AutoHotkey (Portable) choco install nodejs.install #安装 node choco install git.install #安装
下面预测航空旅客数量的时间序列是加法季节性不起作用的一个例子： # Python df = pd.read_csv('.. 这是乘法季节性的一个案例。 prophet可以通过设置seasonality_mode='multiplicative'参数来建模乘法季节性，公式为y(t) = g(t) *s(t) * h(t)： ? 设置了seasonality_mode='multiplicative'，假日效应也将被建模为乘法。 例如，以下内置季节性设置为乘法，但是可以把季节性quarterly和额外回归量regressor设置为加法： # Python m = Prophet(seasonality_mode='multiplicative
p=23759 简介 两阶段最小二乘法（2SLS）回归拟合的线性模型是一种常用的工具变量估计方法。 本文的主要内容是将各种标准的回归诊断扩展到2SLS。 因此，β的普通最小二乘法（OLS）估计值bOLS=(X⊤X)-1X⊤y通常是有偏的，而且不一致。 现在假设我们有另一组独立于ϵ的q工具变量（IVs）Z，其中q≥p。 2SLS的第一阶段通过多元普通最小二乘法对模型矩阵X中的所有回归变量进行回归，得到q×p的回归系数矩阵B=（Z⊤Z）-1Z⊤X，以及拟合值Xˆ=ZB。 Fox和Monette(1992)描述了一种基于广义方差膨胀因子的最小二乘法拟合的线性模型中串联性诊断的替代方法。 Econometrica 47: 1287–94. https://doi.org/10.2307/1911963. ---- 本文摘选《R语言计量经济学：工具变量法(两阶段最小二乘法2SLS)线性模型分析人均食品消费时间序列数据和回归诊断
因为这个插件使用PHP写的，要使他工作需要在环境变量中添加PHP的路径，具体请看github上的说明。 帮助你创造你的代码注释，通过解析功能，参数，变量，并且自动添加基本项目；如果你愿意其更为便捷，不妨再结合AutoHotKey,高效注释，由此开启。 当然，像AutoHotKey这种在乎于人强，其功能愈发强的工具，其修行之路漫漫，还当上下以求索之(15.09.17更)。 当然，也不能盲目停留在SublimeText这孤傲的世界里。 之前提到优雅使用SublimeText，也须结合如AutoHotKey，Listary这样一些小工具，方更见神奇 。 使用AutoHotKey也有段日子了，虽没拿她来助我完成一些高大上复杂的事情，却无时无刻不帮着我节省一秒秒时间。
很显然这般打开她，不怎么快捷，即便用Listary高效搜索到她，然后点击，我们可以这样做： 1.把 cmder 加到环境变量：可以把Cmder.exe存放的目录添加到系统环境变量；加完之后，Win+r一下输入 2.添加 cmder 到右键菜单：在某个文件夹中打开终端，这个是一个(超级)痛点需求，实际上上一步的把 cmder 加到环境变量就是为此服务的，在管理员权限的终端输入以下语句即可： Cmder.exe 以下是window下开发常用的开发环境应用： choco install autohotkey.portable #安装 AutoHotkey (Portable) choco install nodejs.install
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