上篇说明了分解非季节性数据的方法.就是通过TTS包的SMA()函数进行简单移动平均平滑.让看似没有规律或没有趋势的曲线变的有规律或趋势.然后再进行时间序列曲线的回归预测. 本次,开始分解季节性时间序列.   一个季节性时间序列中会包含三部分,趋势部分.季节性部分和无规则部分.分解时间序列就是要把时间序列分解成这三部分,然后进行估计.   对于可以使用相加模型进行描述的时间序列中的趋势部分和季节性部分,我们可以使用 R中的“decompose()” 函数来估计.这个函数可以估计出时间序列中趋势的.

看了openstack没几天,然后就开始试着用Java调用所有的API,第一步得到Credentials的时候成功了,然后第二步,传参数使所有的server信息都列出来的时候报错404.具体描述如下(曾经发到论坛求助): 最近搭建好openstack环境,测试API的时候出错,是404错误,涉及到的代码如下: public static Map<String, Object> get(URL url, String token) throws IOException { HttpURLConn

时间序列分析必须建立在预处理的基础上…… 今天看了一条新闻体会到了网络日志的重要性…… 指数平滑法(Exponential Smoothing,ES)是布朗(Robert G..Brown)所提出,布朗.认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延:他认为最近的过去态势,在某种程度上会持续的未来,所以将较大的权数放在最近的资料. ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记A

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓

多项式输出 模拟 /*by SilverN*/ #include<algorithm> #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<cmath> #include<vector> using namespace std; ; int read(){ ,f=;char ch=getchar(); ;ch=getchar();} +ch-';ch=getch

  原文地址:  http://blog.csdn.net/johnny710vip/article/details/8905239   这是一篇关于perl脚本测试的总结性文章,其中提到了很多实用的模块,如果文中介绍的不够详细,请到cpan上搜索该模块并查阅其文档.  1基本语法检查 Perl语言的哲学是“There is more than one way to do it”,很多讨厌Perl的人总是拿Perl的这个特性来攻击Perl,而喜欢Perl的人却又极力推崇它.这里不讨论这个特性是好

一.摄像头模组(CCM)介绍: 1.camera特写 摄像头模组,全称CameraCompact Module,以下简写为CCM,是影像捕捉至关重要的电子器件.先来张特写,各种样子的都有,不过我前一段时间调试那个有点丑. 2.摄像头工作原理.camera的组成各组件的作用 想完全的去理解,还得去深入,如果是代码我们就逐步分析,模组的话我们就把它分解开来,看他到底是怎么工作的.看下它是有那些部分构成的,如下图所示: (1).工作原理:物体通过镜头(lens)聚集的光,通过CMOS或CCD集成电路,

关键词:android  camera CMM 模组 camera参数平台信息:内核:linux系统:android 平台:S5PV310(samsung exynos 4210)  作者:xubin341719(欢迎转载,请注明作者) 下载:常用摄像头规格书(个别有android驱动程序)  :bf3703 30W.gc0308 30W.ov7670.gt2005 200W.gt2015 200W.NT99250 200W.s5k5ba 200W.s5k4ba 新项目开案,代码他们还没给得到,

偶尔有一次beyond compare比较部署文件时,发现有一个JSP文件结尾的地方有一大堆空白的二进制符号,当时没有管,就覆盖上去了. =================背景分割线================= 然后,再过了一段时间,(因为那个JSP比较少用=V=,所才发现)报了上面一个错,我发现报错的文件是A.JSP,于是打开A.JSP,左找右找, google找到这个文章: http://q358288843.iteye.com/blog/1707183 细想起之前beyond com

时间序列:可以用来预测未来的参数, 1.生成时间序列对象 sales <- c(18, 33, 41, 7, 34, 35, 24, 25, 24, 21, 25, 20, 22, 31, 40, 29, 25, 21, 22, 54, 31, 25, 26, 35) # 1.生成时序对象 tsales <- ts(sales,start = c(2003,1),frequency = 12) plot(tsales) # 2.获得对象信息 start(tsales) end(tsales)

Preface ZJOI一轮被麻将劝退的老年选手看到这题就两眼放光,省选也有乱搞题? 然后狂肝了3~4天终于打完了,期间还补了一堆姿势 由于我压缩技术比较菜,所以用的都是非打表算法,所以一共写了5K-- 话不多说我们慢慢分析这道神题(真的是慢慢,最后还会放上许多辅助的CODE) Case1~Case3 首先这几个点就是让你熟悉一下题目意思的 我们套路地发现这题由两部分组成,他们的功能编号开头分别为\(1/2\) 然后点开第一个点,发现第一个是数据组数?剩下的输入一个\(x\)然后就输出一个数 通

1 总体介绍 在以下主题中,我们将回顾有助于分析时间序列数据的技术,即遵循非随机顺序的测量序列.与在大多数其他统计数据的上下文中讨论的随机观测样本的分析不同,时间序列的分析基于数据文件中的连续值表示以等间隔时间间隔进行的连续测量的假设. 本节描述的方法的详细讨论可以在Anderson(1976),Box and Jenkins(1976),Kendall(1984),Kendall and Ord(1990),Montgomery,Johnson和Gardiner(1990),Pankratz(

I. Older Brother Your older brother is an amateur mathematician with lots of experience. However, his memory is very bad. He recently got interested in linear algebra over finite fields, but he does not remember exactly which finite fields exist. For

原文链接:http://caibaojian.com/8-javascript-attention.html 基于 Class 的组件最佳实践(Class Based Components) 基于 Class 的组件是状态化的,包含有自身方法.生命周期函数.组件内状态等.最佳实践包括但不限于以下一些内容: 1)引入 CSS 依赖 (Importing CSS) 我很喜欢 CSS in JavaScript 这一理念.在 React 中,我们可以为每一个 React 组件引入相应的 CSS 文件,

Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归.虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上.它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫softmax. 本文首先阐述Logistic回归的定义,然后介绍一些最优化算法,其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法,这些最优化算法将用于分类器的训

转自:https://blog.csdn.net/kevinx_xu/article/details/8821818 androidcmm图像处理工作手机三星 关键词:android  camera CMM 模组 camera参数平台信息:内核:linux系统:android 平台:S5PV310(samsung exynos 4210) 下载:常用摄像头规格书(个别有android驱动程序)  :bf3703 30W.gc0308 30W.ov7670.gt2005 200W.gt2015 2

1.大型网站技术架构:核心原理与案例分析 本书通过梳理大型网站技术发展历程,剖析大型网站技术架构模式,深入讲述大型互联网架构设计的核心原理,并通过一组典型网站技术架构设计案例,为读者呈现一幅包括技术选型.架构设计.性能优化.Web安全.系统发布.运维监控等在内的大型网站开发全景视图. 本书作者李智慧,曾在阿里巴巴担任技术专家,参与阿里巴巴基础技术平台开发和架构设计. 2.分布式服务框架原理与实践 微服务是当前非常热的技术关键词之一,那么微服务如何落地呢?首先要实现服务化,微服务架构是一种服务化架

题目大意:让求n!在base进制下的位数以及末尾0的连续个数. 题目分析:一个m位的b进制数N,最小是b^(m-1),最大不超过b^m,即b^(m-1)≤N<b^m.解不等式,得log10(N)/log10(b)<m≤log10(N)/log10(b)+1. 至于0的个数,要对n!分解质因数,对base分解质因数.看n!的质因数中能凑出多少个base.能凑出的base的个数就是末尾0的个数.设n!与base的共同质因数所构成的集合为s1.base的质因数构成的集合为s2,则末尾0的个数就是mi

alpha\beta\gamma分别代表水平.趋势.季节分量的平滑参数α.β.γ.这三个参数我们希望接近于0,以便于更平滑,即越小越平滑.在乘法模型的情况下,参数需要非常低,否则模型会对噪声太敏感. "sigma" :Standard deviation of residuals,残差标准误差. Initial states: l即level(水平),b即trend(趋势),s即seasonal (季节),其开始值(第一个值) level:去掉季节性分解因素(趋势.季节.误差项)后的值

一.引言在JDK1.5之前,一般是靠synchronized关键字来实现线程对共享变量的互斥访问.synchronized是在字节码上加指令,依赖于底层操作系统的Mutex Lock实现.而从JDK1.5以后java界的一位大神—— Doug Lea 开发了AbstractQueuedSynchronizer(AQS)组件,使用原生java代码实现了synchronized语义.换句话说,Doug Lea没有使用更“高级”的机器指令,也不依靠JDK编译时的特殊处理,仅用一个普普通通的类就完成了代

一.SOCK_RAW 内幕 首先在讲SOCK_RAW 之前,先来看创建socket 的函数: int socket(int domain, int type, int protocol); domain :指定通信协议族(protocol family/address) /usr/include/i386-linux-gnu/bits/socket.h  C++ Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13   /* Supported address families