Python
R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据
关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文分析将用于制定管理客户和供应商关系的策略准则 假设： 贵公司拥有用于生产和分销聚戊二酸的设施，聚戊二酸是一种用于多个行业的化合物。 制造和分销过程的投入包括各种石油产品和天然气。价格波动可能非常不稳定。 营运资金管理一直是一个挑战，最近汇率的走势严重影响了资金。 您的CFO使用期货和场外交易（OTC）工具对冲价格风险。 董事会感到关切的是
R语言自适应LASSO 多项式回归、二元逻辑回归和岭回归应用分析|附代码数据
值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径 正则化(regularization) 该算法速度快，可以利用输入矩阵x中的稀疏性，拟合线性、logistic和多项式、poisson和Cox回归模型。可以通过拟合模型进行各种预测。它还可以拟合多元线性回归。” 例子 加载数据 这里加载了一个高斯(连续Y)的例子。 初始岭回归 cv.glmnet执行k-折交叉验证
python: Loop Tuples
def selectSql(cls): """ :return: """ studentlist = [] students = [] data = cls.studentlist.selectSql() (studentlist) = data # 如C#
django+pip install djangorestframework
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[复习随笔]python_dcgan网络复习小知识:模型定义
定义参数 dataroot - the path to the root of the dataset folder. We will talk more about the dataset in the next section. workers - the number of worker threads for loading the data with the DataLoader
python: Reading and Writing JSON to a File
#import json jsondata = { 'sqlserver': [ { "server": "DESKTOP-NQK85G5GEOVIN2008", "useid": "sa", "password": "geovin
通过 docker-compose 快速部署 DolphinScheduler 保姆级教程
目录一、概述二、前期准备1）部署 docker2）部署 docker-compose三、安装 MySQL 数据库四、安装注册中心 Zookeeper五、Apache DolphinScheduler 编排部署1）下载 DolphinScheduler 安装包2）配置2）安装 MySQL 驱动3）启动脚本 bootstrap.sh4）构建镜像 Dockerfile5）编排 docker-compos
java调用pmml算法模型
==背景== 项目需要调用算法模型，用于优化工艺参数。 ==思路== 根据团队不具备算法训练能力的特点，技术上采用“训练与使用分离”的策略， 即：模型训练寻找第三方渠道，将训练好的算法模型导出pmml文件，然后通过java调用模型文件。 ==代码样例== 【准备模型】 找朋友要了了一个测试用模型文件。如下图的：模型case.mht 【python代码】
【解决】Linux 桌面 无法打开终端 一打就关 闪退 总是退出终端 自定义命令
原本只是想要每次打开终端，默认是 zsh ，方便使用 oh-my-zsh。但谁能料到这个配置有个史前大坑! 问题复现 顶部菜单栏的终端 > 首选项配置：未命名 > 命令 > 运行自定义命令 > 命令退出时：退出终端。 只要这条命令出错，或者执行完毕，就会结束退出了 （太痛了!） 然后网上搜半天，系统盘找不到终端的配置文件，gnome-terminal --help
删除一个文件夹 Recursively delete a directory tree 递归
Libshutil.py Recursively delete a directory tree def rmtree(path, ignore_errors=False, onerror=None): """Recursively delete a directory tree. If ignore_errors is set, errors are igno
【python基础】类-初识类
1.面向对象思想 在认识类之前，我们需要理解面向对象思想和面向过程思想。 面向过程思想：要拥有一间房屋，面向过程像是自己来修盖房屋，如果需要经过选址、购买材料、砌墙、装修等步骤，面向过程编程，就相当于自己个人来负责这些事情，需要考虑屋子选在什么地方修建，要哪些材料，怎么砌墙，怎么装修等。每一步都需要自己来考虑，然后按照步骤一步一步实施。 面向对象思想：同样拥有一间房屋，但是面向对象更符合现实，类似
【numpy基础】--基础操作
numpy作为一个强大的数值计算库，提供了对多维数组的很多便捷操作。 承接上一篇数组的创建，本篇主要介绍一些数组的基本操作。 1. 子数组 首先介绍获取子数组的方法，提取已有数据的一部分来参与计算是比较常用的功能。 对于一维数组，提取子数组：arr[start:stop:step] start：从哪个下标开始（下标从 0 开始） stop：到哪个下标结束（下标不包括 stop 这个值） step
(一)Pandas-Series结构
参考链接：http://c.biancheng.net/pandas/dataframe.html 原理： 基于Numpy，底层由cpython、c编写，对数据进行整合、操作、处理、分析、可视化；Pandas 的主要数据结构是 Series 和 DataFrame，一维、二维数据结构，使得数据操作更加简单和高效。 操作及作用： andas 的主要数据结构是 Series 和 DataFram
单背景图缺口滑块，识别缺口位置
轮廓检测，然后判断轮廓大小，识别位置 import cv2 def cv_show(img): # 展示图片 cv2.imshow("img", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() img = cv2.imread("bg.png") gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR
数美的缺口识别 + 轨迹生成
数美的缺口识别 + 轨迹生成 import math import random import cv2 import numpy as np import requests def get_distance(fg, bg): fg_image = np.asarray( bytearray(requests.get(url=fg, verify=False).con
django orm 'NoneType' object is not iterable
1、报错截图，当小伙伴们遇到这种沙雕问题时是不是也是很烦躁? 2、分析Traceback ，发现有熟悉的，我重写了admin.ModelAdmin的save_related方法，分析应该是再多对多保存时出现了问题。 3、看上去好像是scripts这个字段在保存时出现了问题。然后发现这个字段在后台也做了一个表单验证。 在校验scripts这个
python requests库的超时设置
在 requests 库中， timeout 参数其实是一个比较复杂的概念。如果你直接把一个数字作为 timeout 参数的值，那么这个数字代表的是连接（connection）和读取（read）两个阶段的总时间，而不是各自的时间。换句话说，如果你设置 timeout=5，那么连接和读取阶段的总时间就不能超过 5 秒。 然而，有时候你可能想要分别为连接和读取阶段设置不同的超时时间。在这种情况下，你
画出 sklearn 中支持向量机分类函数 SVC 的分类结果图（Draw the classification result graph of the svm classification function SVC in sklearn library）
在最近的学习中，看到代码中展示了如何画出支持向量机分类结果的决策面、最大间隙面和支持向量，即确定用支持向量机分类函数 SVC 进行分类后得到分类超平面和间隙面函数以及支持向量坐标的方法，分享给大家~ 1. 训练 svm 分类器 SVC 代码 代码运行结果： 结果分析和说明： （1）分类线的生成是从 clf.coef_ 和 clf.intercept_ 中获取权重和
Python图形库PIL
orPython图像处理库PIL的ImageSequence模块介绍 当需要读取动态图像例如像gif的时候，需要将动态图解析成每一帧，然后将这些帧展示。这时候就要用到ImageSequence.iterator 他的作用就是创建一个迭代器实例，让用户循环访问序列中的所有帧图像，相当于一个集合或者数组吧。
Python工具箱系列(三十六)
基于Docker的数据库开发环境 前文介绍了sqlite/mysql/mssql等数据库系统在ubuntu的安装与部署过程，相对是比较复杂的，需要耐心等待下载以及排除各种故障，对于开发人员来说是不太友好。在某些情况下，开发人员要测试在多个数据库环境下软件的正确性，需要部署多个数据库，为此可以使用Docker技术。 Docker提供了基于镜像的运行环境，可以将操作系统、应用程序以及相关依赖打包，为使
sqlalchemy: pool_pre_ping
问题 设想这样一个场景：通过flask启动了一个REST服务，该服务需要访问数据库，且每天被定时请求一次（除此之外无请求）。 按照上一节的讨论，由于两次请求间隔（24小时）超过了关闭阈值（8小时），因此在下一次发送请求时，会报出Lost connection的错误。 解决方案 既然是连接失效，那么一种比较直观的解决方案就是在每次使用连接进行数据库操作前，先检验一下连接是否有效。有效就直接使用；无
【RS】使用ENVI对遥感影像进行坐标系转换，定义投影
ENVI是一个完整的遥感图像处理平台，广泛应用于科研、环境保护、气象、农业、林业、地球科学、遥感工程、水利、海洋等领域。目前ENVI已成为遥感影像处理的必备软件，包含辐射定标、大气校正、镶嵌裁剪、分类识别、阈值分割等多种功能。ENVI针对绝大部分的卫星影像都能很好的兼容，对于大部分的栅