密码验证 token验签
原创
2022-04-28 10:24:02
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在当前目录下生成一个50M的文件方法一dd if=/dev/zero of=test bs=1M count=50方法二head -c 10M < /dev/urandom > test
原创
2022-07-12 12:00:28
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文档http://www.digpage.com/web_request.html DEMO资源集https://github.com/forecho/awesome-yii2
原创
2015-07-26 20:54:24
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典型相关分析的基本思想 Canonical Correlation AnalysisCCA典型相关分析（canonical correlation analysis）利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的总体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是：为了从总体上把握两组指标之间的相关关系，...
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2015-02-06 18:19:00
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绝大部分写业务的程序员，在实际开发中使用 Redis 的时候，只会 Set Value 和 Get Value 两个操作，对 Redis 整体缺乏一个认知。这里对 Redis 常见问题做一个总结，解决大家的知识盲点。
1、为什么使用 Redis
在项目中使用 Redis，主要考虑两个角度：性能和并发。如果只是为了分布式锁这些其他功能，还有其他中间件 Zo
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2023-08-09 21:20:09
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# 理解“Python正相关与负相关”的实现
在数据分析中，我们常常需要了解变量之间的关系。其中两个重要概念为正相关和负相关。本文将指导你如何在Python中实现这些概念，帮助你理解它们的含义和应用。
## 流程概述
接下来，我们将进行一个简单的流程，通过依赖`pandas`和`numpy`库来实现正相关与负相关的分析。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 说明
person correlation coefficient（皮尔森相关性系数）：反应的是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。这里的相关与否指的是是否线性相关，可能不存在线性相关，却存在其他非线性相关关系。偏态分布：频数分布有正态分布和偏态分布之分。正态分布是指多数频数集中在中央位置，两端的频数分布大
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2024-01-15 06:54:23
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1 之前说过，运用统计分析常用的观测方式（观测尺度、观测量度）有均值、方差、协方差、自相关、偏相关。但是对于像时间序列这样一维的数据构成特点。有自有的自协方差、自相关和自偏相关，方式和方法也是引用统计分析的度量方式，根据均值为0，方差为常数等特点，略加改变，形成时间序列这种数据特有的一种“自”度量方式。2 关于自协方差这块，我们可以看一下这两个公式： 3 关于自相关这块儿，我们也可
Windows Redis安装链接: https://pan.baidu.com/s/1MJnzX_qRuNXJI09euzkPGA 提取码: 2c6w 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦使用出现错误： creating server tcp listening socket 127.0.0.1:6379: bind No error 解决方案：1、redis-cli.exe
2、
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2023-09-28 16:32:38
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Python学习笔记一：01数值类型以及数据类型
一、Python课程简介Python, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/
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2023-07-27 21:05:24
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Python-python基础01本章内容Python介绍变量数据类型if…elsefor循环break and continuewhile 循环一、python介绍python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。目前Python主要应用领域：云计算:
大家好，Python在编程语言流行指数PYPL中已多次排名第一。由于其代码可读性和更简单的语法，它被认为是有史以来最简单的语言。NumPy、Pandas、TensorFlow等各种AI和机器学习库的丰富性，是Python核心需求之一。如果你是数据科学家或 AI/机器学习的初学者，那么Python是开始你的旅程的正确选择。本次会带着大家探索一些Python编程的基础知识，虽然简单但都很有用。&nbs
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2023-11-15 13:46:42
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python 基础知识(一) 一、python发展介绍 Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为程序的名字，是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。Python是从ABC发展起来，主要受到了Mo
mark
原创
2016-05-16 16:42:17
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距离度量公式有：欧几里得距离，明可夫斯基距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，马氏距离等；相似度的度量公式有：余弦相似度，皮尔森相关系数，Jaccard相似系数。 补充：欧几里得距离度量会受特征不同单位刻度的影响，所以一般需要先进行标准化处理。pearson当两个变量的方差都不为零时，相关系数才有意义，相关系数的取值范围为[-1,1]当相关系数为1时，成为完全正相关；当相关系数为-1时，成为完
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2023-12-03 07:21:38
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时间序列分析中，自相关系数ACF和偏相关系数PACF是两个比较重要的统计指标，在使用arma模型做序列分析时，我们可以根据这两个统计值来判断模型类型（ar还是ma）以及选择参数。目前网上关于这两个系数的资料已经相当丰富了，不过大部分内容都着重于介绍它们的含义以及使用方式，而没有对计算方法有详细的说明。所以虽然这两个系数的计算并不复杂，但是我认为还是有必要做一下总结，以便于其他人参考。本文的内容将主
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2023-07-13 22:34:47
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在 M=m+1 个变数中，m个变数的综合和一个变数的相关，叫做多元相关或负相关（multiple correlation）;其余M-2个变数皆固定时，指定的两个变数间相关，叫做偏相关（partial correalation）。从相关关系的性质看，多元相关和偏相关的M个变数都是随机变数，并无自变数和依变数之分。多元相关和偏相关的统计数也常用于有自变数和依变数之分的资料，并作为回归显著性...
原创
2022-01-11 16:49:54
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A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation自相关和偏自相关的简单介绍自相关(Autocorrelation)和偏自相关(partial autocorrelation)图在时间序列分析和预测被广泛应用。这些图以图形方式总结了时间序列中的观测值(observation)和先前时间步中的观测值(observa
一、相关系数与相关函数、二、相关函数定义
原创
2022-04-21 11:34:40
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自相关是对信号相关程度的一种度量，也就是说自相关可以看作是信号与自身的延迟信号相成后的乘积进行积分运算，随机信号的自相关函数与其功率谱是傅氏变换对（随机信号无法得到具体的函数表达式，只有其统计信息），通过对接受信号的自相关运算可以进行频谱分析。同时，自相关在信号检测中也有很重要的作用，是在误码最小原则下的最佳接收准则。 &nbs
