<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[AlexMerer的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; AlexMerer]]></copyright><item><title><![CDATA[异或运算^]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/81713273</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/81713273</guid><author>AlexMerer</author><pubDate>Thu, 16 Aug 2018 23:04:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[异或运算与一般的逻辑或不同，异或算符的值为真仅当两个运算元中恰有一个的值为真，而另外一个的值为非真。转化为命题，就是：“两者的值不同。”或“有且仅有一个为真。”符号为 XOR 或 EOR 或 ⊕（编程语言中常用^）。

基本性质：

1、交换律        a^b = b^a

2、结合律       (a^b)^c = a^(b^c)

3、对于任何数x，都有     x^x=0，x^0=x ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[numpy]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/76229023</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/76229023</guid><author>AlexMerer</author><pubDate>Fri, 28 Jul 2017 10:09:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[numpy是python中的矩阵模块，下面对numpy的常用方法做个详细介绍：
一、创建
import numpy as np 

# 用列表对象作参数
a = np.array([1,2,3,4,5])

# 创建多维的narray对象
a2 = np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]])

# arange函数
a = np.arange(10)]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[BP神经网络初阶详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/75389735</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/75389735</guid><author>AlexMerer</author><pubDate>Wed, 19 Jul 2017 15:27:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[神经网络NN：

        神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron）。随着数学的发展，到上世纪八十年代多层感知机出现了，多层感知机有多个隐含层，可以摆脱早期离散传输函数的束缚，使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应，在训练算法上则使用Werbos发明的反向传播BP算法。这就是我们现在所说的神经网络NN，或者叫BP神经网络。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python Data Analysis Library(一)--pandas]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/75245121</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/75245121</guid><author>AlexMerer</author><pubDate>Mon, 17 Jul 2017 15:35:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
    Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[画K线图、画N日均线 python3]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/75003976</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/75003976</guid><author>AlexMerer</author><pubDate>Wed, 12 Jul 2017 09:29:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[记下自己的研究成果是件开心的事情，本文介绍用Python3将股票历史行情画成K线图，以及添加5日，10日，N日均线。
    首先，是获取数据源，一般分两种，一是直接从财经类网站读取；二是读取本地数据文件。我是先从财经网站下载历史行情数据csv文件，然后放到工程文件夹里。

####从雅虎财经获取历史行情####
from matplotlib.finance import quotes_h]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[统计学三大相关系数之皮尔森（pearson）相关系数]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/74908435</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/74908435</guid><author>AlexMerer</author><pubDate>Mon, 10 Jul 2017 08:58:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[最早接触pearson相关系数时，是和同学一起搞数学建模，当时也是需要一种方法评价两组数据之间的相关性，于是找到了皮尔森（pearson）相关系数和斯皮尔曼（spearman）相关系数。其实，还有一种相关系数肯德尔（kendall）相关系数。三大相关系数中，spearman和kendall属于等级相关系数亦称为“秩相关系数”，是反映等级相关程度的统计分析指标。今天暂时用不到，所以现在只做pears]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[读取csv文件的指定行 python3]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/74732738</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/74732738</guid><author>AlexMerer</author><pubDate>Fri, 07 Jul 2017 16:09:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[python读取csv文件的指定行

  csv文件是用文本文件形式储存的表格数据。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[我的Python3.0笔记之容器，迭代器，生成器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/74490151</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/AlexMerer/article/details/74490151</guid><author>AlexMerer</author><pubDate>Wed, 05 Jul 2017 19:37:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[在面向对象的语言中，大都有容器这一数据结构，容器其实是一组相同类型对象的集合，基本上可以容纳所有类型的数据。
  C++中的容器类包括“顺序存储结构”和“关联存储结构”，前者包括vector，list，deque等；后者包括set，map等。Python中容器主要是：列表，元组，字符串，字典（映射），集合。
  Python中的迭代器（iterator），一般迭代器对象都有__init__方法]]></description><category></category></item></channel></rss>