一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线

问题 一般我们在Django程序中查询数据库操作都是在QuerySet里进行进行,例如下面代码: >>> q1 = Entry.objects.filter(headline__startswith="What") >>> q2 = q1.exclude(pub_date__gte=datetime.date.today()) >>> q3 = q1.filter(pub_date__gte=datetime.date.today(

Q值基本概念 Q值, 品质因素, Quality Factor 是广泛使用于物理和工程领域的一个参数, 这指的是一个机械或非机械的组件里, 共振(谐振)的能量损失比例, 是衡量一个元件或谐振回路性能的一个无量纲单位. 这个元件可以是电感, 电容, 介质谐振器, 声表面波谐振器, 晶体谐振器或LC谐振器等, 对于谐振电路, 当Q值关联损耗时, 直接影响到谐振电路的中间频率及其频率带宽. Q值越高, 那么存储在谐振中的能量损耗就越慢, 谐振就能存在更长的时间.Q值的大小取决于实际应用, 对不同的应用

#F与Q查询 #*************************** F 查询 ******************** # F 查询数据库中的其他字段!!! #1.查询库存数大于卖出数的书籍 from django.db.models import F res=models.Books.objects.filter(kucun__gt=F('maichu')).values('title') print(res) #结果:<QuerySet [{'title': '西游记2'}]> #2.

[精选]Jupyter Notebooks里的TensorFlow图可视化   https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1503060682&ver=338&signature=YTDdYSFAzmLPPUwWx0Ivd5nuxWBwDjIKnUsw0CYdlOtHO3cLhErtdQpYE*H2HHKKBLGOvRQfYYhRbLm-STU9J0p7EGZ4CIF6STa6RMaK4ygq1x8pyxXOrs6519J8rNKo&a

有关/proc/uptime这个文件里两个参数所代表的意义: [root@app ~]#cat /proc/uptime 3387048.81 3310821.00 第一个参数是代表从系统启动到现在的时间(以秒为单位):3387048.81秒 = 39.20195381944444天,说明这台服务器已连续开机39.20195381944444天 第二个参数是代表系统空闲的时间(以秒为单位):3310821.00秒 = 38.3196875天,说明这台机器从开机到现在一共只有38天左右没事干. 计

在做很多与时间序列有关的预测时,比如股票预测,餐厅菜品销量预测时常常会用到时间序列算法,之前在学习这方面的知识时发现这方面的知识讲解不多,所以自己对时间序列算法中的常用概念和模型进行梳理总结(但是为了内容的正确性有些内容我通过截图来记录吧),希望能有所帮助^.^ 一.时间序列的预处理 在拿到基于时间的观测值序列后,需要首先进行两步预处理,一个是纯随机性检验,另一个是平稳性检验,然后根据这两步的检验结果再采取相应的时间序列模型进行分析. 简单来讲平稳序列就是指均值和方差不发生明显变化 注:时序图检

  1白噪声过程: 零均值,同方差,无自相关(协方差为0) 以后我们遇到的efshow如果不特殊说明,就是白噪声过程. 对于正态分布而言,不相关即可推出独立,所以如果该白噪声如果服从正态分布,则其还将互相独立.   2各种和模型 p阶移动平均过程: q阶自回归过程: 自回归移动平均模型: 如果ARMA(p,q)模型的表达式的特征根至少有一个大于等于1,则{y(t)}为积分过程,此时该模型称为自回归秋季移动平均模型(ARIMA)     时间序列啊,不就是求个通项公式,然后求出一个非递推形式的表达

根据拓展欧几里得对于同余方程 $ax+by=c$ ,有解的条件是 $(a,b)|c$. 那么对于构造的序列的数,前一个数 $a$  和后一个数 $b$ ,应该满足 $a*x=b(mod m)$ 即 $ax+my=b$; 建图时,遍历 $0 \to m-1$,对于没有标记的数 $i$ ,在 $gcd(i,m)$ 和 $i$ 之间连边. 但是,仅仅如此只是把每个数和其与m的最大公因数相连,还有些情况没有考虑.只要满足 $(a,m)|b$,那么 $a,b$就可以连边. 对于一个点,如果他指向的点也是一

这里以咱流浪图床为例哈:-D 上传目标类型:图像.文件 请求方法:POST 请求URL:https://p.sda1.dev/api/v1/upload_external_noform URL参数:名称 filename:值 $filename$ 请求体: Binary URL:$json:data.url$ 删除URL:$json:data.delete_url$

RT 出现如下对话框,是因为需要“DBMS”的规则文件夹 点击下图文件图标,浏览,找到安装目录里面PowerDesigner 15\Resource Files\DBMS,就可以了. 在此记录一下,希望对其他弟兄遇到此问题有所帮助

功能注释 函数注释是关于用户定义函数使用的类型的完全可选元数据信息(请参阅PEP 3107和 PEP 484了解更多信息). 注释__annotations__ 作为字典存储在函数的属性中,对函数的任何其他部分都没有影响.参数注释由参数名称后面的冒号定义,后跟一个表达式,用于评估注释的值.返回注释由->参数列表和冒号表示def语句结尾之间的文字,后跟表达式定义.以下示例具有位置参数,关键字参数和注释的返回值: def f(ham: str, eggs: str = 'eggs') -> str

题目:给定一张n个点m条有权边的无向联通图,q次询问两点间的最短路 n≤100000,m≤100000,m-n≤20. 首先看到m-n≤20这条限制,我们可以想到是围绕这个20来做这道题. 即如果我们随便在图上找一棵树,有最多21条非树边,连接最多42个顶点 考虑两点x,yx,y之间的最短路就是某个点到xx和yy的最短路之和 首先对于只走树边的情况,这个点是两点的LCA 如果经过非树边,xx或yy到枚举的这个点的最短路上的最后一条边一定是非树边(如果都是树边的话完全可以转化到一个连接着非树边的点

想在你的html中加一段引用吗?比如在你的网页的文章里想引用某个作家的一句诗,这样会使你的文章更加出彩,那么<q>标签是你所需要的. 语法: <q>引用文本</q> 如下面例子: <p>最初知道庄子,是从一首诗<q>庄生晓梦迷蝴蝶.望帝春心托杜鹃.</q>开始的.虽然当时不知道是什么意思,只是觉得诗句挺特别.后来才明白这个典故出自是庄子的<逍遥游>,<逍遥游>代表了庄子思想的最高境界,是对世俗社会的功名利禄及自

一. 我现在是陈士成,陈士成现在是我.为什么这么说呢? 那年那天,天刚微微亮,似乎还在打着哈欠.我和父亲去得很早,为的就是在“小升初的考试成绩榜单”前面占一个有利的位置.我不记得当时穿的厚还是不厚,体面还是不体面,但能确定的是穿的绝不是陈士成的那件“长衫”,也没留陈士成那样长长的辫子. 我和父亲拼命地在榜上找一个叫“王二”的名字:没错,王二就是我的名字.小时候,有一些不怀好意的人总喜欢亲切地叫我“二蛋”,这外号十足十的令我生气,但我无力改变.这责任也不能归咎于我父亲,因为在我出生之前,他已经替我

归纳总结的笔记: day67 ORM 特殊的语法 一个简单的语法 --翻译成--> SQL语句 语法: 1. 操作数据库表 创建表.删除表.修改表 2. 操作数据库行 增.删.改.查 怎么连数据库: 需要手动创建数据库 手写一段代码 告诉Django连哪个数据库 告诉Django用pymysql代替默认的MySQLdb 发命令: python manage.py makemigrations python manage.py migrate 总结详细步骤: 1. 手动创建数据库 2. 在app/

针对 Deep Q Learning 可能无法收敛的问题,这里提出了一种  fix target 的方法,就是冻结现实神经网络,延时更新参数. 这个方法的初衷是这样的: 1. 之前我们每个(批)记忆都会更新参数,这是一种实时更新神经网络参数的方法,这个方法有个问题,就是每次都更新,由于样本都是随机的,可能存在各种不正常现象,比如你考试得了90分,妈妈奖励了你,但是也有可能是考了90分,被臭骂一顿,因为别人都考了95分以上,当然这只是个例子,正是各种异常现象,可能导致损失忽小忽大,参数来回震荡,无

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach

转载于:  http://www.smallerpig.com/1000.html 问题 一般我们在Django程序中查询数据库操作都是在QuerySet里进行进行,例如下面代码: >>> q1 = Entry.objects.filter(headline__startswith="What") >>> q2 = q1.exclude(pub_date__gte=datetime.date.today()) >>> q3 = q1

关联mysql步骤: 第一步:下载pymysql:pip install pymysql 第二步:在工程目录下的init文件下,将pymysql引入 import pymysql pymysql.install.. 第三步:在工程目录下的settings文件下,找到databases配置信息 将配置信息更改为mysql配置 'ENGINE':'django.db.backends.mysql', 'NAME':'Learn', 'USER':'root', 'PASSWORD':'rock120

先说说什么是Promise,什么是$q吧.Promise是一种异步处理模式,有很多的实现方式,比如著名的Kris Kwal's Q还有JQuery的Deffered. 什么是Promise 以前了解过Ajax的都能体会到回调的痛苦,同步的代码很容易调试,但是异步回调的代码,会让开发者陷入泥潭,无法跟踪,比如: funA(arg1,arg2,function(){ funcB(arg1,arg2,function(){ funcC(arg1,arg2,function(){ xxxx.... })