本文将以具体实例形式，介绍线上判定一元函数的单调性，计算单调性区间的分界点、极值点与拐点，一元函数的极值与最值；判定多元函数的极值点、鞍点以及无条件极值、条件极值与最值的计算
最近微信里有很多小伙伴，在私信问我该怎么学习 python，但网上这方面的资料攻略一抓一大把
最近工作有这样一个需求：给定十几个时序序列，判断出这个序列的趋势（上升、下降或平稳）。最开始肯定是想到，直接线性拟合斜率大小来判断呗，但是业务部门的同事说他们不止看整体斜率还看局部特征什么的总之很感性。
【高等数学】【3】微分中值定理与导数的应用 1. 微分中值定理 1.1 罗尔定理 1.1.1 费马引理 1.1.2 罗尔定理 1.2 拉格朗日中值定理(微分中值定理) 1.3 柯西中值定理 2. 洛必达法则 2.1 洛必达定理1【0/0】 2.2 洛必达定理2【∞/∞】 2.3 类型靠拢0/0或∞/∞ 2.* 注意事项🎈 3. 泰勒公式 3.1 泰勒中值定理1 3.2 泰勒中值定理2 3.3 麦克劳林公式 4. 函数的单调性与曲线的凹凸性 4.1 函数单调性 4.2 曲线的凹凸性与拐点 5. 函数的极值与最
其实，上面（D）Asymptotes， 渐近线 的第3个，也提到了 Slant Asymptotes 偏渐近线 这里我们给出定义：
我是 跨阶凑导数定义 ，武老师 是用的 泰勒展开，我这里直接用 吴老师 的方法了
1单调性 2极值 3最值 4凹凸性、拐点 5作函数图像 6渐近线：水平渐近线、铅直渐近线、斜渐近线
专题二 一元微分学 （7） 2.2.7 导数在几何上的应用 1单调性 2极值 3最值 4凹凸性、拐点 5作函数图像 6渐近线：水平渐近线、铅直渐近线、斜渐近线 2.34 （江苏省2012年竞赛题） 求一个次数最低的多项式 P(x) ，使得它在 x=1 时取极大值 2 ，且 (0,2) 是曲线 y=P(x) 的拐点。 解：设 P^{''}(x)=a(x-2) ,积分一次可得 P^{'}(x)=a\frac{x^2}{2}-2x)+b ， 再积分一次，得 P(x)=a(\frac{x^3}{6}-x^2
Say you have an array for which the _i_th element is the price of a given stock on day i.
作者：肖承志、周飞鹏 来自：东北证券金融工程《经济指标周期及领先性确认的数理方法》
拐点检测（Knee point detection），指的是在具有上升或下降趋势的曲线中，在某一点之后整体趋势明显发生变化，这样的点就称为拐点（如图1所示，在蓝色标记出的点之后曲线陡然上升）：
█ 本文译自 Bill Gosper 在 Wolfram 社区发表的热点文章：Solving polynomials 多项式是由一组常数系数，a、b、c、……（数值）确定的。 TableForm[{a x + b, a x^2 + b x + c, a x^3 + b x^2 + c x + d, ". . ."}] // TraditionalForm 多项式求解问题就是找到一个值 x，使这些项的总和等于 0. 根据 x 的最高次数分别称为线性、二次、三次、四次、五次、六次、七次、八次......
3.2容量负载测试执行 我们采用二分逼近法来寻找容量负载测试的拐点，用过python脚本向数据库中注入数据，通过delete SQL语句删除数据。固定在线用户数为100，每次测试仍旧持续运行10分钟，如果测试错误百分比在5%以内（含5%）认为测试正常，否则认为测试出现异常。设置通过的最小值与失败最大值之间差值 (精度) 为<10000。 1）建立如下代码，目的是向数据库中加入数据。
借用古代炼丹的一些名词，我们可以把训练模型中的数据比做炼丹药材，模型比做炼丹炉，火候比做优化器。那么我们知道，同样的药材同样的炼丹炉，但是火候不一样的话，炼出来的丹药千差万别，同样的对于深度学习中训练模型而言，有时候模型性能不好，也许不是数据或者模型本身的原因，而是优化器的原因。由此可见优化器对于深度学习来说是多么重要了，那么今天小编就带大家了解一些常见的优化器。
经过了之前的铺垫：性能测试框架对比初探，目前留下来的几个测试框架就是「JMeter」、「K6」、「locust」和「FunTester」。本次测试目的是对比几种框架的在各个并发下面的发压能力和资源消耗。本次值测试了最简单的GET接口，不涉及参数和POST接口。
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。
统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数。给定输出x时，关于参数θ的似然函数为L(θ|x)，似然函数在数值上等价与给定θ后的
这里y = 2x 是 和 y = e^x 相切 如果 斜率为2，则对应横坐标值为a， 点为（a，e^a） 就是： **e^a = 2 ** => ** a = ln2 ** 所以， （a，e^a）就是 （ln2， 2）
在这篇文章中，我将利用stocker模块，演示如何进行数据分析的，你可以从Github仓库中获得这个模块的代码：https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis/tree/master/stocker。
工业是国民经济的主导部门，它为经济中的各部门提供能源和原材料、生产工具以 及消费品。过去几十年来，第二产业在我国 GDP 中占比和增速贡献的重要性不言 而喻，市场也一度通过观察工业增加值来预判 GDP 的走势。但近年来工业增加值 的波动性相较股市在降低，只观察这一总量指标已无法满足市场对宏观经济、各行 业景气度的研究需求。在此背景下，我们认为有必要拆解工业生产体系，探寻工业 部门内产业各自的周期规律以及相互联动关系，以期为寻找结构性机会做准备。
软件性能测试中有一类很重要的测试——负载测试，包括并发测试和容量测试。负载测试的重要工作在于找到系统的性能拐点。
对于功能测试，判断测试用例是否测试通过，往往是比较容易的，只要不发生错误并且满足用户的需求即可。而对于性能测试该如何来评判性能测试是否通过呢？可以考虑以下三个方面。
工具／产品／解决方案是数据科学家洞察数据的利器。KDNuggets网站对此观点进行了年度调查，来分析数据科学家在用哪些类型的工具，并提供了调查的匿名原始数据。
概述 机器学习里面的聚类是无监督的学习问题，它的目标是为了感知样本间的相似度进行类别归纳。它可以用于潜在类别的预测以及数据压缩上去。潜在类别预测，比如说可以基于通过某些常听的音乐而将用户进行不同的分类。数据压缩则是指将样本进行归类后，就可以用比较少的的One-hot向量来代替原来的特别长的向量。
文章转自：腾讯医典 2月12日的疫情数据显示，湖北疫情的扩散指数进一步下降，非湖北地区的新增病例数连续8天下降，但趋势变缓。疫情似乎进入胶着状态。 人们不禁要问，拐点还要等多久？全国疫情什么时候能得到根本好转？哪些因素起关键的作用？基于国家卫健委的数据，我们对上述问题进行客观的分析。 解读要点 （1）非湖北地区的拐点指数为0.5168，似乎拐点很快会来临。但即使到达拐点，疫情也会在一点时间内呈现胶着状态。 （2）湖北地区的拐点指数为3.949，要趋于0，还需要一段时间。 （3）宁夏、辽宁、天津的扩散指数高
昨晚翻看收藏的一些技术文章，看到了这篇：Thinking Clearly About Performance。
前面我们写了一篇关于疫情数据自动获取，并且通过邮件定时发送的文章，感兴趣的同学的可以自己了解，我贴一下链接：
为期半天的机器人论坛揭示了一个新趋势：消费机器人的投资机遇已经来临。 消费机器人的最佳时机 在举行消费机器人研讨会的Casanova602会议室座无虚席之前，许多人特别是投资者、商人和机器人开发者
生产模式变革（已完成）； 分发模式变革（进行中）。 Next……？ 随着自媒体生态的出现，和人工智能对内容分发的改造，这场覆盖内容产业端到端的革新，终于迎来了第三个环节——收获模式变革。 用户不再局限于读、看、听。他们期待新技术带来更多体验收获； 用户变得厌倦了标题党，同质化。对收获好内容的期待，正跟随审美一同上升； 用户越来越强调“有用”。当然，“有用又有趣”更好——我们称其为“新知”； 还有的用户开始“变身”，他们不再满足于消费者所带来的收获感，而是成为社交网络中资讯传播的一个又一个转发点——我
用在有类目轴的折线图表中：鼠标放哪个拐点上，就只显示当前拐点的信息，设置symbol: ‘none’,的没有拐点，不显示提示框
选择「jp@gc - Stepping Thread Group (deprecated)」
从一个设备的输出端口连线到另一个设备的输入端口。鼠标点击输出端口时，开始画线，位置随鼠标位置移动，再次点击鼠标，若为输入端口，连线成功。
这一题思路也简单，首先就是统计一下各个难度的频次，显然如果有难度的频次为1，那么它永远无法被完成，返回-1就行了。
在上一期的异常值识别《KNN除了可以做分类和预测，还知道它可以识别异常值吗？》中，我们详细分享了如何使用K近邻的方法完成数据中异常值的查询。但该方法的最大缺陷在于计算复杂度高，对于大数据而言，识别异常数据将会消耗较长的时间。本期将从K均值聚类的角度，帮助大家理解该方法在异常值识别过程中的优势！（本文涉及的代码可以在文末链接中下载）
前几天我看到粥左罗老师的一篇文章，感觉写的太好了，我也想写出这样的文章，但是想到自己的能力，我就不由自主开始焦虑。
目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数（即） 5、映射为多项式 6、使用的优化方法 7、运行结果 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1、随机显示100个数字 2、OneVsAll 3、手写数字识别 4、预测 5、运行结果 6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 三、BP
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，两个对象的距离越近，其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的，因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。
本文目的是以大白话的方式介绍逻辑回归。我们先简要以公式的方式回顾什么是逻辑回归，如何训练。然后，我们用大白话的方式重新解释一次逻辑回归。最后，我们介绍逻辑回归和大脑的关系。是的，两者有关系。
📚 文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 2.1 随机变量 将样本空间 \Omega 中的每个元素 e 与实数对应起来. 定义:设随机试验的样本空间为 S = \{e\}.\space X = X(e) 是定义在样本空间的实值单值函数. 称 X = X(e) 为随机变量. 2.3 离散型随机变量及其分布律 离散型随机变量定义: 有限个 无限可列个 满足条件: p_k\geq0,k=1,2…
虽然小学生学习两周就能上手的 python，但是，那仅仅是前两周的学习内容，越往后那难度基本上都是指数上涨，像下图这样：
极值点：一阶导数发生变号的点，对于导数不存在的点，分析其左导数和右导数的正负是否相同，相同则不是极值点；若不同则为极值点。极值点是该点的x坐标值，而极值是该点对应的y坐标值。
“连连看”是一款来源于我国台湾的桌面小游戏，主要考验的是玩家们的眼力，在有限的时间内，只要能把所有能连接的相同图案，两个两个的找出来，每找到一对，它们就会自动消失，只要能把所有的图案全部消完即可获得胜利。所谓能够连接，是指无论横向还是纵向，从一个图案到另一个图案之间的连线拐角不能超过两个（中间的直线不超过三根），其中连线不能从尚未消去的图案上经过。
深度优先搜索（depth-first search）是对先序遍历（preorder traversal）的推广。”深度优先搜索“，顾名思义就是尽可能深的搜索一个图。想象你是身处一个迷宫的入口，迷宫中的
小编邀请您，先思考： 1 您使用Python做过什么？ 2 如何用Python实现决策树系列算法？ 人生苦短，就用 Python。 在 Kaggle 最新发布的全球数据科学/机器学习现状报告中，来自
性能测试在质量ISO2510 2006模型中属于效率，根据维基百科定义，[30]软件性能测试作为软件质量保证必不可少的环节，指的是软件系统或构件对于其及时性要求符合程度的指标；它是一种规范，可以用来量化更改业务指标所产生的影响，进而说明部署软件的风险。一般用响应时间|、QTP、吞吐率、每秒点击数等参数指标进行衡量。
文章内容转自：腾讯医典 新型冠状病毒感染的肺炎疫情仍在蔓延，国家卫计委每天发布疫情情况，变化的疫情数字也牵动着千万人的心。 这些变化的数字中，有什么内在的规律和趋势？又反映出什么疫情发展信号？ 腾讯医典邀请“清华-腾讯互联网创新技术联合实验室”专家进行科学解读。希望通过进一步的数据处理、分析和可视化展示，让更多的人对疫情有更科学的认知。 疫情的两个关键指标：扩散指数和消亡指数 疫情何时出现拐点，是现在大家最受关注的话题。想要准确判断拐点，需要知道两个关键的指标：疫情的扩散指数和疫情的消亡指数。 1.疫情的
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。它包括三个鸢尾花品种，每个品种有50个样本，以及一些属性。其中一个花种与其他两个花种是线性可分离的，但其他两个花种之间不是线性可分离的。
作者 | Lawlite 人生苦短，就用 Python。 在 Kaggle 最新发布的全球数据科学/机器学习现状报告中，来自 50 多个国家的 16000 多位从业者纷纷向新手们推荐 Python 语言，用以学习机器学习。 那么，用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现，下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法，咱们一一来分析其中的Python代码。 目录
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