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我可以在不source脚本的情况下将变量从Bash脚本导出到环境中吗

echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...-f 指 shell 函数 -n 从每个(变量)名称中删除 export 属性 -p 显示所有导出变量和函数的列表 ---- 参考： stackoverflow question 16618071...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----

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（数据科学学习手札58）在R中处理有缺失值数据的高级方法

一、简介 　　在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...，蓝色箱线图代表与Ozone未缺失值对应的Solar.R未缺失数据的分布情况，下侧箱线图同理，当同一侧红蓝箱线图较为接近时可认为其对应考察的另一侧变量缺失情况比较贴近完全随机缺失，这种情况下可以放心大胆地进行之后的插补...3、自编函数计算各个变量缺失比例 　　为了计算出每一列变量具体的缺失值比例，可以自编一个简单的函数来实现该功能： > #查看数据集中每一列的缺失比例 > miss.prop <- function(x)...，可以对每个变量中缺失值所占比例有个具体的了解； 2.2  mice函数 　　mice包中最核心的函数是mice()，其主要参数解释如下： data: 传入待插补的数据框或矩阵，其中缺失值应表示为NA

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R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告

lags=1:24 keep=c(rep(TRUE,12), rep(FALSE,12))) lags=1:24, sel.lag=FALSE 在第一种情况下，滞后（1,2,4,7,8,9,10,11,12,13,18,21,23,24...auto.type="valid",hd.max=8 鉴于训练神经网络非常耗时，因此你可以重用已经指定/经过训练的网络。在以下示例中，我们将重用 fit1 到新的时间序列。...最后，您可以使用省略号将参数直接传递给用于训练网络的 函数 ...。 要生成预测，我们使用函数forecast()，该函数 需要训练的网络对象和预测范围 h。...z <- 1:(length()+24) # 我为预测增加了24个额外的观测值 z <- cbind(z) # 把它转换成一个列数 # 添加一个滞后0的回归因子，并强制它留在模型中...为了产生预测，我们使用 forecast() 函数，但现在使用 xreg 输入。方法是从网络训练期间使用的相同观察值开始输入回归变量，并根据需要扩展预测范围。

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C语言： 定义一个函数int fun(int n)，用来计算整数的阶乘，在主函数中输入一个变量x，调用fun(x)输出x及以下的阶乘值。

最近太忙了，我就不分析代码了，有问题留言，或者私我QQ2835809579 希望对你有帮助，我是计算机学长川川，点个赞加个关吧。...原题： 定义一个函数int fun(int n)，用来计算整数的阶乘，在主函数中输入一个变量x，调用fun(x)输出x及以下的阶乘值。 输入输出示例 输入：5 输出： 1!=1 2!=2 3!...*/ #include //编译预处理命令 int fun(int n); //函数声明 int main(int...=%d\n",n, fun(n)); //调用函数计算阶乘 return 0; } int fun(int n) //定义计算n！...的函数 { int fact = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) //遍历1到n { fact = fact*i; }

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R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析|附代码数据

lags=1:24 keep=c(rep(TRUE,12), rep(FALSE,12))) lags=1:24, sel.lag=FALSE 在第一种情况下，滞后（1,2,4,7,8,9,10,11,12,13,18,21,23,24...auto.type="valid",hd.max=8 鉴于训练神经网络非常耗时，因此你可以重用已经指定/经过训练的网络。在以下示例中，我们将重用 fit1 到新的时间序列。...最后，您可以使用省略号将参数直接传递给用于训练网络的 函数 ...。 要生成预测，我们使用函数forecast()，该函数 需要训练的网络对象和预测范围 h。...z <- 1:(length()+24) # 我为预测增加了24个额外的观测值 z <- cbind(z) # 把它转换成一个列数 # 添加一个滞后0的回归因子，并强制它留在模型中...为了产生预测，我们使用 forecast() 函数，但现在使用 xreg 输入。方法是从网络训练期间使用的相同观察值开始输入回归变量，并根据需要扩展预测范围。

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分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据

此外，可以通过将滞后特定贡献相加来计算从滞后L到0持续暴露所预测的总体效果。预测的效果通过函数crosspred（）在dlnm中计算。...R> plot(re.o3) 参数ptype =“ slices”指定图的类型，在这种情况下，沿着滞后空间在预测值var = 50.3处的预测效果矩阵的切片，对应于在40.3 µgr / m3的阈值之上增加了...但是，DLNM的当前实现需要一系列等距，完整和有序的数据。 还使用选定滞后时间段中包含的先前观察值来计算一系列转换变量中的每个值。因此，将转换变量中的第一个最大滞后观测值设置为NA。...允许在x中缺少值，但是由于相同的原因，将相同且下一个maxlag转换后的值设置为NA。尽管正确，但对于零散的缺失观测值存在的较长滞后时间的DLNM，这可能会产生计算问题。...在这种情况下，可以考虑一些插补方法。 dlnm的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。通过函数lm（），glm（）或gam（），可以直接使用它。

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R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列

预测涉及使用其历史数据点预测变量的值，或者还可以涉及在给定另一个变量的值的变化的情况下预测一个变量的变化。预测方法主要分为定性预测和定量预测。...ARIMA模型结合了三种基本方法： 自回归（AR） - 在自回归的一个给定的时间序列数据在他们自己的滞后值，这是由在模型中的“P”值表示回归的值。...最后，我们交叉检查我们的预测值是否与实际值一致。 使用R编程构建ARIMA模型 现在，让我们按照解释的步骤在R中构建ARIMA模型。有许多软件包可用于时间序列分析和预测。...我们将在R中使用For循环语句，在此循环中，我们预测测试数据集中每个数据点的收益值。 在下面给出的代码中，我们首先初始化一个序列，它将存储实际的收益，另一个系列来存储预测的收益。...预测函数中的“h”参数表示我们要预测的值的数量。 我们可以使用摘要功能确认ARIMA模型的结果在可接受的范围内。在最后一部分中，我们将每个预测收益和实际收益分别附加到预测收益序列和实际收益序列。

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分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据

此外，可以通过将滞后特定贡献相加来计算从滞后L到0持续暴露所预测的总体效果。预测的效果通过函数crosspred（）在dlnm中计算。...R> plot(re.o3) 参数ptype =“ slices”指定图的类型，在这种情况下，沿着滞后空间在预测值var = 50.3处的预测效果矩阵的切片，对应于在40.3 µgr / m3的阈值之上增加了...但是，DLNM的当前实现需要一系列等距，完整和有序的数据。 还使用选定滞后时间段中包含的先前观察值来计算一系列转换变量中的每个值。因此，将转换变量中的第一个最大滞后观测值设置为NA。...允许在x中缺少值，但是由于相同的原因，将相同且下一个maxlag转换后的值设置为NA。尽管正确，但对于零散的缺失观测值存在的较长滞后时间的DLNM，这可能会产生计算问题。...在这种情况下，可以考虑一些插补方法。 dlnm的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。通过函数lm（），glm（）或gam（），可以直接使用它。

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分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响

此外，可以通过将滞后特定贡献相加来计算从滞后L到0持续暴露所预测的总体效果。预测的效果通过函数crosspred（）在dlnm中计算。...R> plot(re.o3) 参数ptype =“ slices”指定图的类型，在这种情况下，沿着滞后空间在预测值var = 50.3处的预测效果矩阵的切片，对应于在40.3 µgr / m3的阈值之上增加了...但是，DLNM的当前实现需要一系列等距，完整和有序的数据。 还使用选定滞后时间段中包含的先前观察值来计算一系列转换变量中的每个值。因此，将转换变量中的第一个最大滞后观测值设置为NA。...允许在x中缺少值，但是由于相同的原因，将相同且下一个maxlag转换后的值设置为NA。尽管正确，但对于零散的缺失观测值存在的较长滞后时间的DLNM，这可能会产生计算问题。...在这种情况下，可以考虑一些插补方法。 dlnm的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。通过函数lm（），glm（）或gam（），可以直接使用它。

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分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据

此外，可以通过将滞后特定贡献相加来计算从滞后L到0持续暴露所预测的总体效果。预测的效果通过函数crosspred（）在dlnm中计算。...R> plot(re.o3) 参数ptype =“ slices”指定图的类型，在这种情况下，沿着滞后空间在预测值var = 50.3处的预测效果矩阵的切片，对应于在40.3 µgr / m3的阈值之上增加了...但是，DLNM的当前实现需要一系列等距，完整和有序的数据。 还使用选定滞后时间段中包含的先前观察值来计算一系列转换变量中的每个值。因此，将转换变量中的第一个最大滞后观测值设置为NA。...允许在x中缺少值，但是由于相同的原因，将相同且下一个maxlag转换后的值设置为NA。尽管正确，但对于零散的缺失观测值存在的较长滞后时间的DLNM，这可能会产生计算问题。...在这种情况下，可以考虑一些插补方法。 dlnm的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。通过函数lm（），glm（）或gam（），可以直接使用它。

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Matlab仿真PID控制（带M文件、simulink截图和参数分析）

4.改进PID算法（遇限削弱积分法） 5.simulink仿真 0.符号说明 y(k)——系统响应输出的离散值 u(k)——数字PID控制输出的离散值 r(k)——期望输出的离散值（事先已知），在本例中为常数...继续增大Kp系统可能会不太稳定，因此在增加Kp的同时引入Kd减小超调，可以保证在Kp不是很大的情况下也能取得较好的稳态特性和动态性能。...Kp较小时，积分环节不宜过大，Kp较大时积分环节也不宜过小（否则调节时间会非常地长），在下面这个例子中我们还会介绍到，当使用分段PID，在恰当的条件下分离积分，可以取得更好的控制效果。...原因在于在稳态误差即将满足要求时，消除了系统的滞后。因此系统超调会明显减少。本例中采样的抗积分饱和的方法是遇限削弱积分法。...在本案例中认为 u m a x = r ( k ) u_{max}=r(k) umax​=r(k) 改进PID算法如下（需要些两个循环，当然也可以用一个循环，将其中的PID设为一个子过程调用）： close

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R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

在这种情况下，关联仅取决于滞后反应函数，该函数模拟线性风险如何随滞后变化。滞后反应函数的不同选择（样条曲线，多项式，层次，阈值等）导致指定了不同的DLM，并暗示了滞后反应关系的替代假设。...关联通过函数crosspred（）进行汇总，该函数针对默认值或用户直接选择的预测值和滞后值的组合的网格进行预测。...软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。...降维DLNM的拟合度可以降低到预测变量或滞后的一个维度，仅以诸如总累积暴露反应表达。该计算通过函数crossreduce（）进行，该函数的工作原理与crosspred（）非常相似。...> plot(pred,"overall"在这种情况下，方法函数plot（）在内部调用函数plot.default（），如上面的示例所示，可以将其他特定参数添加到函数调用中。

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R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

在这种情况下，关联仅取决于滞后反应函数，该函数模拟线性风险如何随滞后变化。滞后反应函数的不同选择（样条曲线，多项式，层次，阈值等）导致指定了不同的DLM，并暗示了滞后反应关系的替代假设。...关联通过函数crosspred（）进行汇总，该函数针对默认值或用户直接选择的预测值和滞后值的组合的网格进行预测。...1 5.934992 dlnm软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。...降维 DLNM的拟合度可以降低到预测变量或滞后的一个维度，仅以诸如总累积暴露反应表达。该计算通过函数crossreduce（）进行，该函数的工作原理与crosspred（）非常相似。...> plot(pred,"overall" 在这种情况下，方法函数plot（）在内部调用函数plot.default（），如上面的示例所示，可以将其他特定参数添加到函数调用中。

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使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析

一旦将时间序列数据读入R，下一步就是将数据存储在R中的时间序列对象中，这样就可以使用R的许多函数来分析时间序列数据。要将数据存储在时间序列对象中，我们使用R中的ts（）函数。...为了弄清楚是否是这种情况，我们可以获得滞后1-20的样本内预测误差的相关图。我们可以使用R中的“acf（）”函数计算预测误差的相关图。...为了测试是否存在滞后1-20的非零相关性的重要证据，我们可以进行Ljung-Box测试。这可以使用“Box.test（）”函数在R中完成。...您可以使用R中“arima（）”函数的“order”参数在ARIMA模型中指定p，d和q的值。...根据“arima（）”R函数（上图）的输出，在拟合ARIMA（0,1,1）模型的情况下，theta的估计值（在R输出中给定为'ma1'）为-0.7218到国王死亡的时间序列。

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R语言分布滞后非线性模型（DLNM）空气污染研究温度对死亡率影响建模应用|附代码数据

DLNMs以前只在流行病学方面进行过简单的描述：本文的目的是严格地发展这种方法，并描述在统计软件R中专门编写的软件包dlnm中的实现，提供一个使用真实数据集的应用实例。...上述简单模型的一般表示方法为 ​ 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 滞后效应 额外维度 在存在滞后效应的情况下，在给定时间t的结果可以用过去的暴露xt-来解释，滞后代表暴露和反应之间所经过的时间...在矩阵记号中 ​ 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 我们可以定义 ​ 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 通过构建每个滞后期的隐含线性效应b，可以帮助解释估计的参数gˆ，具体如下。 ​...预测网格，用预测效果E的m×(L+1)矩阵和相关的标准误差Esd矩阵表示，可以使用估计系数的向量gˆ，从包括交叉基函数矩阵W的拟合模型中计算得出。 ​...最后，通过将不同滞后期的所有贡献相加，可以计算出总体效应的估计值。矢量etot和相关的标准误差esd tot，由每个滞后期的贡献相加得到，说明整个滞后期的暴露效果。 ​

54420

R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例

在这种情况下，关联仅取决于滞后反应函数，该函数模拟线性风险如何随滞后变化。滞后反应函数的不同选择（样条曲线，多项式，层次，阈值等）导致指定了不同的DLM，并暗示了滞后反应关系的替代假设。...关联通过函数crosspred（）进行汇总，该函数针对默认值或用户直接选择的预测值和滞后值的组合的网格进行预测。...1 5.934992 dlnm软件包的主要优点之一是，用户可以使用标准回归函数执行DLNM，只需在模型公式中包括交叉基矩阵即可。...降维 DLNM的拟合度可以降低到预测变量或滞后的一个维度，仅以诸如总累积暴露反应表达。该计算通过函数crossreduce（）进行，该函数的工作原理与crosspred（）非常相似。...> plot(pred,"overall" 在这种情况下，方法函数plot（）在内部调用函数plot.default（），如上面的示例所示，可以将其他特定参数添加到函数调用中。

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RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者在 T=R 的情况下是连续的。为简化分析，我们将仅考虑离散时间序列。...为了实现这一点，我们通过滞后序列来变换序列，并将时间 (t−k)的值作为输入，将时间 t 的值作为输出，用于 k 步滞后数据集。...可以找到 LSTM 输入的一个很好的解释 # 将输入重塑为 3-维 # 指定所需的参数 bahse = 1 # 必须是训练样本和测试样本的公因子 ni = 1 # 可以调整这个，在模型调整阶段 #...为了实现这一点，我们在 epoch 上运行一个循环，在每个 epoch 中我们拟合模型并通过参数 _reset_states()_重置状态。...---- 本文摘选《R 语言用RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测》

1.2K30

RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者在 T=R 的情况下是连续的。...为了实现这一点，我们通过滞后序列来变换序列，并将时间 (t−k)的值作为输入，将时间 t 的值作为输出，用于 k 步滞后数据集。...如前所述，LSTM 的默认激活函数是 sigmoid 函数，其范围为 [-1, 1]。下面的代码将有助于这种转换。请注意，训练数据集的最小值和最大值是用于标准化训练和测试数据集以及预测值的标准化系数。...可以找到 LSTM 输入的一个很好的解释 # 将输入重塑为 3-维 # 指定所需的参数 bahse = 1 # 必须是训练样本和测试样本的公因子 ni = 1 # 可以调整这个，在模型调整阶段 #...为了实现这一点，我们在 epoch 上运行一个循环，在每个 epoch 中我们拟合模型并通过参数 _reset_states()_重置状态。

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R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化|附代码数据

左图中的蓝色柱子和右边相应的蓝色函数表示另一种可能的加权。使用这种加权，我们结合了更少的时间上接近的观测值。这使我们能够在参数中检测到更多的 "时间可变性"，因为我们对更少的时间点进行了平滑处理。...前者的数量较少，因为只有在给定的时间点也有滞后1年的时间点时，才能估计VAR（1）模型。 计算时变预测误差 与标准VAR模型类似，我们可以计算预测误差。...从模型对象中提供新数据和变量可以计算新样本的预测误差。 参数errorCon = c("R2", "RMSE")指定解释方差的比例（R^2）和均方根误差（RMSE）作为预测误差。...估计的稳定性 与标准模型类似，可以使用bootstrap采样分布来评估时变参数的稳定性。 是否有时间变化？ 在某些情况下，可能需要决定一个VAR模型的参数是否具有可靠的时变性。...现在我们可以计算时变VAR模型在经验数据上的集合估计误差，并将其作为一个测试统计量。 总结 在本文中，我展示了如何用核平滑法估计一个时变VAR模型，该方法是基于所有参数是时间的平滑函数的假设。

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