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计量经济学(四)——时间序列相关性的检验与修正

img { display: block; margin-left: auto; margin-right: auto } table { margin-left: auto; margin-right: auto } 序列相关性（Serial Correlation）是指在时间序列或截面数据的回归模型中，误差项之间存在相关性。这种现象意味着当前误差项的值会受到前期误差项的影响，误差项之间并不是独

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-四十五-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（四十五）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 基于 Avro 模式的类固醇弹性研究原文：https://towardsdatascience.com/elasticsearch-on-steroids-with-avro-schemas-3bfc483e3b30?sourc

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现在 Llama 具备视觉能力并可以在你的设备上运行 - 欢迎使用 Llama 3.2

Llama 3.2 来了！今天，我们欢迎 Llama 系列的下一个版本加入 Hugging Face。这次，我们很高兴与 Meta 合作发布多模态和小型模型。在 Hub 上提供了十个开源模型 (5 个多模态模型和 5 个仅文本模型)。 Llama 3.2 Vision 有两种尺寸: 11B 适用于在消费级 GPU 上的高效部署和开发，90B 适用于大规模应用。两种版本都有基础版和指令微调版。除了这

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-六十五-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（六十五）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 如何不预测和防止客户流失原文：https://towardsdatascience.com/how-to-not-predict-and-prevent-customer-churn-1097c0a1ef3b?source=co

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-七十八-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（七十八）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 引擎盖下——线性回归原文：https://towardsdatascience.com/linear-regression-under-the-hood-583003d0bf38?source=collection_archiv

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-七十七-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（七十七）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自然语言处理和机器学习中的词汇化原文：https://towardsdatascience.com/lemmatization-in-natural-language-processing-nlp-and-machine-lea

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-七十三-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（七十三）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 推荐系统介绍- 2:基于深度神经网络的推荐系统原文：https://towardsdatascience.com/introduction-to-recommender-systems-2-deep-neural-network

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-七-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（七）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 为什么您需要在部署后管理 ML 模型原文：https://towardsdatascience.com/a-beginners-guide-to-machine-learning-model-monitoring-36bf7faf3

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-三十五-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（三十五）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 数据分析到 Web 应用程序:简化 it 变得简单原文：https://towardsdatascience.com/data-analytics-to-web-app-streamlit-made-easy-ed687266f

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-三十三-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（三十三）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 为 TensorFlow 代理创建自定义环境—井字游戏示例原文：https://towardsdatascience.com/creating-a-custom-environment-for-tensorflow-agent-

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-三十七-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（三十七）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 数据对话:熊猫数据操作实用教程原文：https://towardsdatascience.com/data-talks-a-practical-tutorial-on-data-manipulation-with-pandas-

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-三-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（三）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 做出更好决策的 3 个要素原文：https://towardsdatascience.com/3-essentials-to-make-better-decisions-9b2cdc60365e?source=collection_

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-五十二-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（五十二）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 Frontpage Slickdeals 与 Pandas 和 Plotly Express 进行数据分析原文：https://towardsdatascience.com/frontpage-slickdeals-analyt

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-五十八-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（五十八）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 我多么爱你的数据原文：https://towardsdatascience.com/how-do-i-love-thee-data-89558f2a93f4?source=collection_archive---------5

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TowardsDataScience-博客中文翻译-2020-五十五-

TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（五十五）原文：TowardsDataScience Blog 协议：CC BY-NC-SA 4.0 GPT-3，OpenAI 的革命原文：https://towardsdatascience.com/gpt-3-openais-revolution-f549bf3d4b25?source=collection_archive-

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SciTech-AV-Audio-DAP(Digital Audio Processing)-ffmpeg -AMR录音文件剪切+格式转换+Normalization音量操控

AMR录音文件的剪切和格式转换剪切+格式转换: ffmpeg -i evidence.amr -ss 01:10 -to 04:10 -f mp3 sample.mp3 ffmpeg -i x.mp3 -ss 01:14 -to 01:27 -f mp3 sample.mp3 FFmpeg音频格式转换 ffmpeg做 8000hz采样率，单声道，每个采

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开源的口袋妖怪自走棋「GitHub 热点速览」

作为一名 90 后，我对口袋妖怪（宝可梦）游戏有着特殊的感情，满满的都是回忆。如果你也喜欢宝可梦主题的游戏，这款开源的宝可梦自走棋游戏 pokemonAutoChess 一定要试试，它采用战棋（自走棋）玩法，玩家可以将小精灵作为“棋子”布置在战场上，然后它们会自动进行战斗。你只需运筹帷幄，考虑如何选择宠物、分配物品和站位的策略，轻松惬意且好玩。上周好玩的开源项目还有不少，上榜的还有让数学动起

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INFO1112 Tic-Tac-Toe

INFO1112 - Assignment 2 - Tic-Tac-Toe Tic-Tac-Toe, also known as Noughts and Crosses, is a simple yet engaging two-player game played ona 3x3 board. The game is typically played by marking the board s

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C++_中间件kafka-回调函数

1.Kafka基本内容 1.Kafka 2.create 3. Handle Headers Queue Event Metadata 具体过程 2.Kafka cmd/WebUI 3.Kafka Client 编程 Python 版本 C++版本其他回调函数参考

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Python中的pool.map函数：高效处理数据与计算任务

在Python中，map()函数是一个非常实用的工具，它能对序列（如列表、元组等）进行映射操作，将一个函数作用于序列中的每个元素，并将结果组成一个新的序列返回。在一些大规模的数据处理和计算任务中，我们往往需要对大量数据进行高效的处理。这时，map()函数就显得尤为重要，而它的一个实现——pool.map则能帮助我们进一步提高处理速度。一、简介 map()函数是Python内置的高阶函数，它可以

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vim安装及配置

600 6329963c4a729a8fe9b53c44782a3c17 以下是你安装 Vim 及使用插件的过程总结： 1. 安装 Vim 你已经在系统上安装了 Vim 作为编辑器，具体方式可能包括以下几种方式之一：使用系统包管理器安装（例如 sudo apt install vim）。或者，手动编译 Vim 以获得最新版本。 2. 安装 Node.js Coc.nvim 依赖于 No

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datframe格式填充apply 报错incompatible index of inserted column with frame index

源代码报错信息 incompatible index of inserted column with frame index 问题原因在Pandas DataFrame中设置一个新列时，新列的索引与DataFrame的索引不匹配导致的解决办法拓展： apply方法 apply方法用于将一个函数应用到DataFrame或Series的每一行或每一列上。它非常灵活，几乎可以执行任何自定义操

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df和du显示的磁盘空间使用情况不一致

du-Disk Usagedf-Disk Free [root@VM-8-12-centos /]# df -hFilesystem Size Used Avail Use% Mounted ondevtmpfs &nb

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单线程与多线程爬虫

单线程爬虫在执行爬取任务时，程序一次只处理一个任务。这意味着在一个时刻，它只能向一个服务器发送请求，并等待该请求的响应。完成这个请求后，它才会发送下一个请求。单线程爬虫的结构简单，易于理解和实现，但效率较低，特别是在网络延迟较大或需要处理大量数据时。爬虫多为IO密集型程序，而IO处理速度并不是很快，如果IO卡顿会直接影响速度。多线程爬虫多线程爬虫是指程序可以同时运行多个线程，每个线程可以独

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习题5.7 生产计划问题

import numpy as np demands = [40, 60, 80] max_production = 100 total_demand = sum(demands) dp = np.full((4, total_demand + 1), float('inf')) dp[0][0] = 0 prev_production = np.full

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习题6.2

edges = [ ("Pe", "T", 13), ("Pe", "N", 68), ("Pe", "M", 78), ("Pe", "L", 51), ("Pe", "Pa", 51), ("T", "N", 68), ("T", "M", 70), ("T", "L", 60), ("

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习题6.3

import heapq def prim(graph, start): num_nodes = len(graph) visited = [False] * num_nodes min_heap = [(0, start, -1)] mst_cost = 0 mst_edges = [] while min

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词频统计任务编程实践

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.3.4.jar -input /export/server/input -output /export/server/output -mapper "python /export/server/WordCount.py mapper" -reducer "python

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习题6.4

initial_costs = [2.5, 2.6, 2.8, 3.1] salvage_values = [2.0, 1.6, 1.3, 1.1] maintenance_costs = [0.3, 0.8, 1.5, 2.0] dp = [[float('inf')] * 2 for _ in range(4)] dp[0][1] = initial_costs[0] +

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ShowMeAI-人工智能工具笔记-一-

ShowMeAI 人工智能工具笔记（一） [双语字幕+资料下载] Jupyter Notebook 超棒教程！50分钟，把安装、常用功能、隐藏功能和Terminal讲解得清清楚楚。学完新手也能玩转！ - P6：6）内核和变量 - ShowMeAI - BV1yv411379J 好的。那么让我们创建另一个部分。我们来谈谈重启内核和变量。所以这将涉及到我之前提到的。关于分配变量。然后可以访问它们，直到

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