封面图片：《Python程序设计基础（第2版）》，董付国，清华大学出版社 =============== 常用Python标准库对象速查表（1） 标准库对象简要说明mathsin(x)、cos(x)、tan(x)正弦函数、余弦函数、正切函数，参数单位为弧度asin(x)、acos、atan(x)反正弦函数、反余弦函数、反正切函数ceil(x)、floor(x)向上取整函数、向下取整函数factorial(x)计算正整数x的阶乘gcd(x, y)计算整数x和y的最大公约数isclose(a, b, *, r
前天我发了文章《被问了无数次！6个日期时间常见问题总结 | Power Query实战》，里面有一个关于计算两个日期的间隔天数以及计算年龄（两个日期的间隔年数）的问题，但却没有关于两个日期的间隔月份数的情况。
使用工具: python、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn库
PowerBI 的体系已经基本完善，我们将重新思考和拆解其中的固定规律给到大家。我们将这些组合成为：定式，模式，模板。
本题在考研以及竞赛中是非常老的题型，综合运用中值定理以及极限的计算来进行考察，注意式子的变形。
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。
今天的题目就到这里了，主要利用积分的计算方法，直角坐标和极坐标，注意应用的条件，一般带有绝对值的函数求
本文将通过构建三张表，几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求，同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。
泰勒公式，是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。如果函数满足一定的条件，泰勒公式可以用函数在某一点的各阶导数值做系数构建一个多项式来近似表达这个函数。
1、获取数据 从 QQ 消息管理器中导出消息记录，保存的文本类型选择 txt 文件。这里获取的是某群从 2016-04-18 到 2016-05-07 期间的聊天记录，记录样本如下所示。 2、数据预处理 打开 R 软件，先通过 File—>Change dir 切换到聊天文件所在目录。 引入包： library(stringr) library(plyr) library(lubridate) library(ggplot2) library(reshape2) library(igraph) 没有的包要
本笔记不涉及基础知识，重点在于分析考研数学的出题角度和对应策略。笔记随着做题的增多，不定时更新。且为了提高效率，用表线性梳理的形式代替思维导图，望谅解。
在电商等消费场景下，复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺，各种复盘分析一定绕不开复购率，今天我们就从实战的角度聊聊复购率。
在有些时候，我们需要统计连续登录N天或以上用户，这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能，具体如下：
主要参考论文：Median Filter in Constant Time.pdf
来源：DeepHub IMBA本文共1000字，建议阅读5分钟本文为你演示一些不常见，但是却非常有用的 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。 import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({ "date": pd.date_range(start="2021-11-20", periods=100, freq="D"), "class": ["A","B","C","D"] * 25, "amount": np.
我们创建有一个 3 列 100 行的 DataFrame。date 列包含 100 个连续日期，class 列包含 4 个以对象数据类型存储的不同值，amount 列包含 10 到 100 之间的随机整数。
数据分析总是离不开各种指标和术语，最近我花了一周整理了共120个数据分析指标与术语：用户数据指标、行为数据指标、业务数据指标、数据分析术语、统计学常用语、数据报告常用术语。
image.png 您可执行自动看板计算。系统随后将在现有需求和指定计算参数基础上进行计算；计算将在控制周期中循环的看板容器（卡）数量，或是计算每个看板容器将采购的物料数量。 得到看板容器的数量和每个容器的物料数量后，即可确定物料循环和控制周期中的物料库存。若要确保最低允许的物料库存并且又能保证可靠的物料供应，需对这两个值的设置进行优化。在许多行业中，需求状况都会经常出现极大波动，因此有必要定期使用自动看板计算来检查和调整这些值。 在此业务情景中，您可以预先计算在特定期间（月）内物料 R233-4 所需
设函数 f(x) 在点 x_{0} 的某邻域 U(x_{0}) 内有定义，并且在 x_{0} 处可导，如果对任意 x \in U(x_{0}) 有 f(x) \leq f(x_{0}) （或 f(x) \geq f(x_{0}) ），则 f’(x_{0})=0。
专题二 一元微分学 （4） 有关微分中值定理的证明题 知识点： 定理一：（费马引理） 假设函数 f(x) 在 x=a 的某领域有定义，而 f(a) 是函数的 最大值或者最小值，且函数可导，则有 f^{'}(a)=0 ; 定理二：（罗尔定理） 假设函数 f(x) 在 [a,b] 连续，在 (a,b) 上可导，且 f(z)=f(b) ，则 \exists \xi(a,b) 内，使得 f^{'}(\xi)=0 ; 定理三：（拉格朗日中值定理） 假设函数 f(x) 在 [a,b] 连续，在 (a,b) 上可导
今天的题目就到这里了，这两题综合利用了极限的定义，以及积分中值定理，另外还有放缩法，综合性强，大家好好体验，有问题留言，谢谢大家的支持。
已经非常完善了，在一年时间内没有看到什么新的突破案例，那么我们有必要来彻底提升 RFM 的分析架构。
单片机主要作用是控制外围的器件，并实现一定的通信和数据处理。但在某些特定场合，不可避免地要用到数学运算，尽管单片机并不擅长实现算法和进行复杂的运算。下面主要是介绍如何用单片机实现数字滤波。
自从发表了用于验证码图片识别的类（C#代码）后，不断有网友下载这个类后，问如何用于一些特定的验证码。总结一下网友们的提问，很多都是不会从复杂背景中提到干净的字符图片来，这主要就是一个去噪问题，即除去图片上的背景、干扰点、干扰线等信息。这当中要用到很多图像学数学算法，首先声明，本人不是学图像学的，以下方法理论说得不对，敬请多批评指正。 1、如何设前景/背景的分界值 UnCodebase类中有一个GetPicValidByValue( int dgGrayValue) 函数，可以得到前景的有效区域，常有
最近刷完了LeetCode中的所有数据库题目，深深感到有些题目还是非常有深度和代表性的，而且比较贴合实际应用场景，特此发文以作分享。
用 8 位二进制（一个字节）来表示一个非负整数，表示的最小值是 0 ，则一般能表示的最大值是多少？
给定一个 n x n 矩阵，其中每行和每列元素均按升序排序，找到矩阵中第k小的元素。 请注意，它是排序后的第 k 小元素，而不是第 k 个不同的元素。
设f:[a,b]\to\mathbf{R}是区间[a,b]上的连续函数，其中a,b\in\mathbf{R}且a<ba<\varepsilon<b
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit==10.1.243 -c pytorch
“订单信息表”里记录了巴西乘客使用打车软件的信息，包括订单呼叫、应答、取消、完单时间。（滴滴2020年笔试题）
都说“金九银十”，马上十月份即将结束，相信还有相当多的小伙伴没找到合适的工作。在笔试过程中，总会出现那么一两道“有趣”的SQL题，来检测应聘者的一个逻辑思维，这对于初入职场的“小白”也是非常不友好。不用担心，本篇博客，博主整理了几道在面试中高频出现的“SQL”笔试题，助你在接下来的面试中一往无前，势如破竹!
select 显示的字段列表 from 表名 where 条件 GROUP BY 分组 having 条件 limit 开始记录，条数 order by 排序字段 desc降序|asc升序
BitMap 原本的含义是用一个比特位来映射某个元素的状态。由于一个比特位只能表示 0 和 1 两种状态，所以 BitMap 能映射的状态有限，但是使用比特位的优势是能大量的节省内存空间。
学习数据结构 -> 线性表 -> 线性表的介绍 线性表是一种典型的数据结构, 线性结构的基本特点是线性表中的数据元素是有序且有限的, 在线性结构中, 有且仅有一个被称为"开始数据元素"和一个"最后数据元素", 除了开始数据元素没有直接前驱, 最后一个数据元素没有直接后继外, 其余的数据元素有且仅有唯一的一个直接前驱和直接后继。 整理下来说, 线性表具有如下基本特征: 1>. 线性结构中必然存在唯一一个"开始数据元素" ; 2>. 线性结构中必然存
今天遇到一个问题，需要统计每个问题小区在当周的连续出现次数，连续次数大于等于4次，则定义为质差小区。 刚接手时感觉比较简单，实际做发现不是那么回事，统计出来的是每周出现的次数，而不是每周连续出现的次数。
接上篇内容，继续对CALTag源码进行详细剖析~ 3、 角点检测 为了方便说明，在此将一个自识别标记，也就是上一步骤保留的连通区域，称为一个quad。下面分析一下如何检测quad的四个角点。
功能介绍 可以查看最新的数据上传情况。 当前设备数量，最近一小时上传数据条数，以及已经上传数据中最新的的监测时间。 最近一天上传的数据条数，以及已经上传数据中最新的的监测日期。 最近一月上传的数据条数。 最近30天每天数据条数的时间趋势图。 最近30天上传数据的温度值分布 最近30天上传数据的压力值分布（可以统计0值) 掉线月汇总，以16分钟内没有新数据，作为掉线的规则，判定为掉线一次。统计所有设备的每月掉线次数。 同时汇总统计掉线具体时长所占比例。 当搜索框中选择为单个设备时，出现根据小
公理体系的例子，想说明人类抽象的另外一个方向：语言抽象（结构抽象已经在介绍伽罗华群论时介绍过）。 为了让非数学专业的人能够看下去，采用了大量描述性语言，所以严谨是谈不上的，只能算瞎扯。 现代数学基础有三大分支：分析，代数和几何。这篇帖子以尽量通俗的白话介绍数学分析。数学分析是现代数学的第一座高峰。 最后为了说明在数学中，证明解的存在性比如何计算解本身要重要得多，用了两个理论经济学中著名的存在性定理（阿罗的一般均衡存在性定理和阿罗的公平不可能存在定理）为例子来说明数学家认识世界和理解问题的思维方式，以及存在性的重要性：阿罗的一般均衡存在性，奠定了整个微观经济学的逻辑基础--微观经济学因此成为科学而不是幻想或民科；阿罗的公平不可能存在定理，摧毁了西方经济学界上百年努力发展，并是整个应用经济学三大支柱之一的福利经济学的逻辑基础，使其一切理论成果和政策结论成为泡影。
现在是 2022-1-1，我简单的点评一下今年各位老师的出卷，如果读者想刷这一年的，可以作为参考
这里从数据库中导出的监测设备数据离线预警日志，需求是找出各监测对象设备掉线最长持续多久并确定其离线时长。
利用定积分可加性拆分积分以及中值定理解决一道积分证明题 设 f(x) 是 [0,1] 上的可微函数，且 |f^{'}(x)| \leq M ， 0 < x < 1 ，求证 \displaystyle \left|\int_{0}^{1}f(x)dx-\frac{1}{n}\sum_{k=1}^{n}f(\frac{k}{n})\right|\leq \frac{M}{n} 【分析】：利用定积分的可加性将 \displaystyle \int_{0}^{1}f(x)dx 化成 n 项和相加的形式，再与 \
038题目发出后，群里很多朋友发出各种疑问，也给出了很多写法。大家的疑问主要有两个
机器学习_分类_数据聚类 K-Means（k-平均或k-均值） 可以称的上是知名度最高的一种聚类算法 首先，我们确定要几个的聚类（cluster，也称簇），并为它们随机初始化一个各自的聚类质心点（cluster centroids），它在上图中被表示为“X”。要确定聚类的数量，我们可以先快速看一看已有的数据点，并从中分辨出一些独特的数据。 其次，我们计算每个数据点到质心的距离来进行分类，它跟哪个聚类的质心更近，它就被分类到该聚类。 需要注意的是，初始质心并不是真正的质心，质心应满足聚类里每个点到它的欧式距离
期望的性质： - 线性运算： math E(aX+b) = aE(x) + b - 加法法则, 设 xi x_i是随机变量，a_i是常量： math E(\sum_ia_ix_i) = \sum_ia_iE(x_i) - 乘法法则，设 xi x_i是相互独立的随机变量： math E(\prod^N_{i=1}X_i) = \prod^N_{i=1}E(X_i)
此文章参考了网络上的一篇文章，并对原文做了补充和修改，并将不断补充和修改 作者已佚， 地址为：http://360doc.com/content/060307/10/2187_76452.html 一：字符函数
作者：Teresa Alvarez 编译：元元、sunflower 科学VS心理，哪类演讲播放量能相差20倍！ 当我看到Kaggle上的TED数据集时，竟然发现观看次数极为分散：从五万到四千七百万多（平均数为100万左右）。到底是什么原因使得某些演讲独占鳌头， TED组织者和演讲者能否抓住这个秘诀制造下一个"爆款"呢？ 下文中，我们尝试着从预测TED演讲的受欢迎程度出发，来分析最具影响力的因素。 数据 从文本字段中，我们可以检查标签云中的单词频率 标题中最常用的词语是“世界”、“生活”和“未来”。 数据涵盖
一位B站粉丝，问我后端Java和前端Vue，如何实现一个简单的签到功能，在吃了顿大餐后，顺便也把主要过程分享一下。
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