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2017年6月6日

摘要: 最近做了一个最小二乘法的代码编写并用 matplotlib 绘制了一张图,但是碰到了中文乱码问题。简单搜索之后,发现有人总结出了比较好的方案,亲测可行。推荐给大家。 本文前提条件是 已经 安装好 matplotlib , 至于 matplotlib 是什么, 怎么安装, 本文不予介绍。 首先在 Wi 阅读全文
posted @ 2017-06-06 12:01 Angry_Panda 阅读(586) 评论(0) 推荐(0)

2017年6月5日

摘要: 原文地址: http://blog.csdn.net/mimi9919/article/details/51234146 广义逆矩阵 广义逆矩阵 阅读全文
posted @ 2017-06-05 20:48 Angry_Panda 阅读(348) 评论(0) 推荐(0)

2017年6月4日

摘要: 下述代码若要运行,得在安装Python之外安装matplotlib、numpy、scipy、six等库,专门来看这篇小贴的朋友应该知道这些库。 参数331的意思是:将画布分割成3行3列,图像画在从左到右从上到下的第1块,如下图: 参数335的意思是:将画布分割成3行3列,图像画在从左到右从上到下的第 阅读全文
posted @ 2017-06-04 15:21 Angry_Panda 阅读(6111) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前几天在学习时间序列中的 指数平滑算法, 在网上找到了这篇论文,读了以后感觉还可以,比较实用,为防止以后查找起来比较费劲便在这里做下保存。 阅读全文
posted @ 2017-06-04 08:46 Angry_Panda 阅读(1741) 评论(0) 推荐(0)

2017年6月3日

摘要: 原文地址: http://blog.csdn.net/nieson2012/article/details/51980943 目录 •1.指数平滑定义及公式 •2.一次指数平滑 •3二次指数平滑 •4.三次指数平滑 •5指数平滑系数α的确定 1、指数平滑的定义及公式 产生背景:指数平滑由布朗提出、他 阅读全文
posted @ 2017-06-03 19:24 Angry_Panda 阅读(11617) 评论(2) 推荐(0)
摘要: 原文地址: http://blog.csdn.net/qustmeng/article/details/52186378?locationNum=4&fps=1 import java.util.LinkedList; import java.util.List; public class Demo 阅读全文
posted @ 2017-06-03 14:53 Angry_Panda 阅读(2555) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文地址: http://blog.csdn.net/qustmeng/article/details/54691933 对于类的私有属性,如果没有提供公用方法去修改它,我们可以通过反射方法实现。下面为简单例子 import java.lang.reflect.Field;import java.u 阅读全文
posted @ 2017-06-03 14:37 Angry_Panda 阅读(316) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原文地址: http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b9acb5201016nkd.html 指数平滑法是一种特殊的加权平均法,加权的特点是对离预测值较近的历史数据给予较大的权数,对离预测期较远的历史数据给予较小的权数,权数由近到远按指数规律递减,所以,这种预测方法被称为指数 阅读全文
posted @ 2017-06-03 10:59 Angry_Panda 阅读(15114) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最近每天的工作都难以在当天结束,而本人又不是那种善于熬夜的人,因此就需要将电脑中的工作文件全部保存,以往都是将所有工作文件保存关机,但是最近发现Linux系统有一个好神奇的命令: 休眠: sudo pm-hibernate echo "disk" > /sys/power/state sudo hi 阅读全文
posted @ 2017-06-03 09:52 Angry_Panda 阅读(4120) 评论(0) 推荐(0)

2017年6月2日

摘要: 参考文献: http://blog.csdn.net/u013527419/article/details/52822622?locationNum=7&fps=1 一. 基础知识: 1. 概念:时间序列是指一个数据序列,特别是由一段时间内采集的信号组成的序列,序列前面的信号表示采集的时间较早。 2 阅读全文
posted @ 2017-06-02 21:09 Angry_Panda 阅读(20160) 评论(0) 推荐(0)
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