Java 使用 CommonsMath3 的线性和非线性拟合实例,带效果图 例子查看 GitHub Gitee 运行src/main/java/org/wfw/chart/Main.java 即可查看效果 src/main/java/org/wfw/math 包下是简单的使用 版本说明 JDK:1.8 commons-math:3.6.1 一些基础知识 线性:两个变量之间存在一次方函数关系,就称它们之间存在线性关系.也就是如下的函数: \[f(x)=kx+b \] 非线性:除了线性其他的都是非线

今天下载了CloudSim 4.0的代码,运行其中自带的示例程序,结果有一部分运行错误: 原因是找不到org.apache.commons.math3.distribution.UniformRealDistribution类, 解决办法:需要添加引用commons-math3-3.6.1.jar(下载地址:commons-math3-3.6.1.jar). 步骤:eclipse项目名称右键->Properties->Java Build Path->Labraries->Add

多项式曲线拟合:org.apache.commons.math3.fitting.PolynomialCurveFitter类. 用法示例代码: // ... 创建并初始化输入数据: double[] x = new double[...]; double[] y = new double[...]; 将原始的x-y数据序列合成带权重的观察点数据序列: WeightedObservedPoints points = new WeightedObservedPoints(); // 将x-y数据元

apache commons Math是一组偏向科学计算为主的函数,主要是针对线性代数,数学分析,概率和统计等方面. 我虽然是数学专业毕业,当年也是抱着<数学分析>啃,但是好久不用,这些概念都开始生疏,写一点例子,仅作参考. packagetest.ffm83.commons.math; importorg.apache.commons.math3.linear.Array2DRowRealMatrix; import org.apache.commons.math3.linear.LUDec

org.apache.commons.math3.primes.Primes 是关于质数操作的工具类. 1. public static boolean isPrime(int n) 判断 n 是否为质数. 2. public static int nextPrime(int n) 返回大于 n 的最小质数. 3. public static List<Integer> primeFactors(int n) 分解质因数,返回 n 的质因数. More: Java Doc

使用Commons math做数值计算 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 最近使用jmetal做多目标的时候,想用一些简单的方法求最大值最小值方差和协方差矩阵,但是原生代码真的是非常慢啊,所以开一个新坑,Commons math --一个开源免费的可以用作数值计算和统计的java包 做统计的教程 http://commons.apache.org/proper/commons-math/javadocs/api-3.4/org/apache/commons/math3/st

本文基于Windows平台Eclipse,以使用MapReduce编程模型统计文本文件中相同单词的个数来详述了整个编程流程及需要注意的地方.不当之处还请留言指出. 前期准备 hadoop集群的搭建 编程环境搭建 1.将官网下载的hadoop安装包解压,并记住下图所示的目录 2.创建java project,右键工程--->build path--->Configure build path 3.进行如下图操作 4.新建MapReduce编程要使用的环境包,如下图操作 5.将下图所示的commo

学习Solr前需要有Lucene的基础 Lucene的一些简单用法:https://www.cnblogs.com/dddyyy/p/9842760.html 1.部署Solr到Tomcat(Windows) Solr自带小型服务器jetty,但在我们开发环境中,习惯使用Tomcat,所以把Solr部署到Tomcat上(Tomcat 8.0以上,jdk 1.8以上) 其实步骤相同,但在windows配置要方便一些,所以第一次还是使用Windows来部署. 1.1 准备工作 Solr下载地址:ht

我们在使用jmeter的时候有时候会碰到jmeter现有插件或功能也无法支持的场景,比如前端加密,此时我们就需要自己手动编写函数并导入了,下面就是手动修改并导入的过程. 首先我们需要下载jmeter源码压缩包下来,我这里下载的是apache-jmeter-4.0_src.zip,下载解压后,此时直接导入jmeter源码是不行的,我们需要修改两个文件,如下图,将eclipse去掉即可,变成.classpath和.project.(注意下,去cmd命令下修改,ren 旧文件名  新文件名) 我们默认

https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/50480687 如有4个元素A.B.C.D,权重分别为1.2.3.4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4. 总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1).[1,3).[3,6).[6,10).然后随机出一个[0,10)之间的随机数.落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素. 实现方法:利用TreeMa

import java.util.Random; import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; import org.apache.commons.lang3.RandomUtils; import org.apache.commons.math3.random.RandomDataGenerator; /** * @ClassName: RandomUtil * @Description: 随机数工具类 * (分别使用java.util.Rand

问题简述 说白了,Java根据指定分隔符分割字符串,忽略在引号(单引号和双引号)里面的分隔符; oom压测的时候,正则匹配"(?=(?:[^\"]*\"[^\"]*\")*[^\"]*$)(?=(?:[^']*'[^']*')*[^']*$)" 挂掉了,栈溢出了. 压测使用了200k的sql字符串,也就是200*1024Byte的字符串,单层时间复杂度就有2*10^5,不说时间的问题,正则匹配的迭代量太大,往往2*10^5中首次就可以匹

线性回归 需求:从文件读取数据对,计算回归函数及系数 实现1:commons.math的SimpleRegression,定义函数getData从文件读取数据返回SimpleRegression类 1 import java.io.File; 2 import java.io.FileNotFoundException; 3 import java.util.Scanner; 4 import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegr

前言 最近在工作中需要拟合高斯曲线,在python中可以使用 scipy,相关代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding=utf-8 -*- %matplotlib inline import numpy as np import pylab as plt from scipy.optimize import curve_fit x = range(10) y = [25,68,144,220,335,199,52,14,5,2] def gaussian2

为了修改项目参数方便,需要使用properties配置文件: 首先是需要三个jar包(不同的jar包,读取配置文件的方式会有所不同,这里使用的是2.6版本的jar包) commons configurations 依赖包 commons-lang commons-logging 然后开始就可以编写读取文件的代码了 现在先简单说一下第一种,如有不足之处欢迎指教. package properties; import org.apache.commons.configuration.Configur

import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import org.apache.commons.math3.optim.PointValuePair; import org.apache.commons.math3.optim.linear.LinearConstraint; import org.apache.commons.math3.optim.linear.LinearConstraintSet; import org

一.概述 平时,经常会遇到权重随机算法,从不同权重的N个元素中随机选择一个,并使得总体选择结果是按照权重分布的.如广告投放.负载均衡等. 如有4个元素A.B.C.D,权重分别为1.2.3.4,随机结果中A:B:C:D的比例要为1:2:3:4. 总体思路:累加每个元素的权重A(1)-B(3)-C(6)-D(10),则4个元素的的权重管辖区间分别为[0,1).[1,3).[3,6).[6,10).然后随机出一个[0,10)之间的随机数.落在哪个区间,则该区间之后的元素即为按权重命中的元素. 实现方法

1.卡方检验理论 1.1.  简介 总体的分布函数完全未知或只知形式.但不知其参数的情况,为了推断总体的某些未知特性,提出某些关于总体的假设.我们要根据样本对所提出的假设作出是接受,还是拒绝的决策.假设检验是作出这一决策的过程.卡方检验即是假设检验的一种. 1.2.卡方检验基本思想 首先假设H0成立,基于此前提计算出χ2值,它表示观察值与理论值之间的偏离程度.根据χ2分布及自由度可以确定在H0假设成立的情况下获得当前统计量及更极端情况的概率P.如果P值很小,说明观察值与理论值偏离程度太大,应当拒

背景 由项目中需要根据一些已有数据学习出一个y=ax+b的一元二项式,给定了x,y的一些样本数据,通过梯度下降或最小二乘法做多项式拟合得到a.b,解决该问题时,首先想到的是通过spark mllib去学习,可是结果并不理想:少量的文档,参数也很难调整.于是转变了解决问题的方式:采用了最小二乘法做多项式拟合. 最小二乘法多项式拟合描述下: (以下参考:https://blog.csdn.net/funnyrand/article/details/46742561) 假设给定的数据点和其对应的函数值

https://github.com/lenve/SimpleSpringCloud/tree/master/RestTemplate在Spring Cloud中服务的发现与消费一文中,当我们从服务消费端去调用服务提供者的服务的时候,使用了一个很好用的对象,叫做RestTemplate,当时我们只使用了RestTemplate中最简单的一个功能getForEntity发起了一个get请求去调用服务端的数据,同时,我们还通过配置@LoadBalanced注解开启客户端负载均衡,RestTempla

import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.IOException;import java.io.OutputStream;import java.net.SocketException;import java.text.SimpleDateFormat; import org.apache.commons.net.ftp.FTP;import org.apache.commons.net.ftp.FTPCl