<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Mazhenfeng_的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Mazhenfeng_]]></copyright><item><title><![CDATA[整张A4纸都打满PPT的方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/150656211</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/150656211</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Sat, 23 Aug 2025 22:48:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用单面打印机打印双面还会出现一个问题就是，打印机可以同时将两张纸都吞进去或者是中间隔一张吸进去，然后出来的顺序就不对了，这种情况下，就需要一张纸一张纸的放进去打印机当中。使用PowerPoint打印PPT没办法让整张A4纸都打满PPT，打印出来的效果是这样子的。使用PowerPoint打印PPT的时候，勾选双面打印的话，出现的这个窗口老师会卡死。将PPT转为PDF，再使用WPS PDF进行打印，就不会出现这种问题了。这时候该怎么让整张A4纸都铺满PPT呢？这样子，打印出来的PPT就铺满整个A4纸了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[力扣取数游戏]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/148352889</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/148352889</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Sat, 31 May 2025 18:45:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近刷知乎，刷到了这样一道题“大家都见过哪些让你虎躯一震的代码？”，点进去发现第一个回答是说力扣上的一道题，题是LC 877石子游戏，题干是这样子。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ggplot2画两条数据线，并加上图例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/147447041</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/147447041</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Wed, 23 Apr 2025 12:36:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[ggplot2给人的感觉就很奇怪，传入的数据必须包装成data.frame对象，指定标签必须在data.frame里面指定，指定颜色需要在scale_color_manual里面指定。aes是映射，将两个标签最终映射到相应的颜色。在ggplot2中画两条线，一个是数据a，一个是数据b，a是蓝色，b是红色，传给ggplot2的data.frame数据a对应的数据为aaa列，数据b对应的数据为bbb列，要开启图例。数据a图例中显示的就是“数据a”这个名称，同理数据b也是一样。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ggplot2坐标轴怎么显示科学计数法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/147446609</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/147446609</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Wed, 23 Apr 2025 12:23:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[paste0(format(x / 1e3, digits = 2), "K") # 显示为千单位})通过自定义函数来实现# 自定义标签函数ifelse(exp == 0,]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RMSE、MAE和MAPE]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/147305882</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/147305882</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Thu, 17 Apr 2025 15:02:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[RMSE对误差异常值比较敏感，主要是由于其经历了平方这个过程，例如，一模型对某一数据a的预测误差是2，而对另一个数据b的预测误差是4，平方之后就分别是4和16，原先是差2倍，现在在误差上就是差4倍。在进行价格预测时，价格肯定会是大于0，假设真实价格是10，对于负预测值来说，最大也就是100%（0 减去10，再除以10就是100%，不可能再高了），而对于正预测来说，就没有这个限制了，误差可以是100%以上。2，MAE小，MAPE大，模型在真实值取值较小时，表现不佳，而在真实值取值较大时，表现更佳。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[RX580使用ollama遇到的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/147106587</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/147106587</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Thu, 10 Apr 2025 01:48:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[1，报错Error: llama runner process has terminated: exit status 0xc0000005。感觉是驱动存在bug，每次就算关闭ollama进程，显存也没有标记成释放，进而出现oom错误，导致无法启动。解决方法：关闭电源，重启电脑，再运行就可以了（物理方式清空显存）。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DirectUI程序自动化测试]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/147015145</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/147015145</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Sat, 05 Apr 2025 20:28:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[但是当前开源网站上有可以用来自动收发微信消息的wxauto库，要实现自动收发消息，就需要枚举窗口里的按钮、文本框等元素，这个库是如何做到的呢？对于DirectUI的自动化测试框架，除了uiautomation，还有sikuli库，后者是基于图像识别技术，相较于前者来说，适用性更强，但是效率较低。原来只要这个程序实现了IUIAutomation接口，就可以使用Windows自带的测试框架进行测试，补充了DirectUI技术。那么如果像Spy++那样，识别窗口里面的元素呢，这里可以使用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[结束Python程序的正确方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146776897</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146776897</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Sun, 30 Mar 2025 21:19:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python程序运行时，若直接点击VSCode中的Stop按钮，代码里的finally代码块就不会被执行或者不能被完整执行完。若此时finally代码块中执行了资源释放或文件保存操作，那么就会造成数据丢失或者资源泄露。使用Ctrl + C中断Python程序，finally代码块就会被正常执行。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[组合预测R包ForecastComb和ForecastCombinations踩坑记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146486425</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146486425</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Mon, 24 Mar 2025 21:25:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[该方法会生成多个子模型来开展组合预测，然后基于信息准则所确定的权重，对子模型预测结果进行加权，形成最终的结果。不同的信息准则会有不同的权重，信息准则不同，所形成的预测结果也不尽相同。1，ForecastComb中的comb_CSR和ForecastCombinations中的Forecast_comb_all都可以基于信息准则（AIC、BIC）来进行预测，但是在使用时，有时候均会报错。原因及解决办法：将测试集传入组合预测函数当中时，测试集可能只有一个时间点，就会报错，如下所示。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[R语言使用记录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146485815</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146485815</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Mon, 24 Mar 2025 20:45:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[use.names = TRUE：这是默认值。当输入对象有名称时，结果也会保留这些名称。要是输入对象是向量，那么结果向量的名称就和输入向量的名称一样；若输入对象是列表，结果向量的名称则和列表元素的名称一致。在 R 语言里，并没有像 Python 等语言那样直接被称为 “lambda 表达式” 的概念。不过，R 语言支持匿名函数，它和其他语言中的 lambda 表达式作用类似。不管输入对象是否有名称，返回的结果都不会有名称。use.names参数是一个逻辑值，它主要用于控制是否为结果赋予名称。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[XPath语法及lxml库初探]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146370354</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146370354</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Wed, 19 Mar 2025 15:04:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[是 XPath 中的轴步，它表示从当前文档的根节点开始，在整个文档树中递归地查找符合条件的节点。也就是说，它会在文档的所有层级里寻找匹配的节点，不管节点处于多深的嵌套层次。//：表示在当前节点的所有子孙节点中进行递归查找，不限于直接子节点。同样用于递归查找节点，不过它是从当前节点开始，而不是从文档的根节点开始。/：表示从文档的根节点开始选择，用于绝对路径，指定从根节点开始的完整路径。会在当前节点及其所有后代节点中查找符合条件的节点。.//：从当前节点开始，递归查找其所有后代节点。从根节点开始查找，而。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[在ARM笔记本上配置原生R语言环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146265114</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146265114</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Fri, 14 Mar 2025 19:04:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[在Windows on ARM平台上，没有原生的IDE可以使用，常用的RStudio不仅是网页套娃，而且还只有x64版本，转译运行起来，反应太慢了。，在ARM版本的R中，我们需要安装languageserver包、httpgd包及vscDebugger包，前两个都可以使用install.packages安装，后一次需要从github上面。将其安装好之后，就可以顺利使用R语言写代码了，在安装程序包时，rtools工具会将cpp代码均编译成arm64二进制文件，运行速度会有很大的提升。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[VSCode中 R 代码提示不正常的可能原因]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146264321</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146264321</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Fri, 14 Mar 2025 18:16:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装了R 语言拓展并配置好之后，VSCode还是没办法正常运行代码提示，这时候可能是Language Server没有正常工作，从输出窗口看报错信息，发现是VSCode版本过低造成的，这时候将VSCode升级就可以了。升级之后所有功能就正常了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[R包 rmi源码安装报错解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146263573</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/146263573</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Fri, 14 Mar 2025 18:05:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[看了一下上面的编译报错信息，发现有一条是no member named 'is_null_pointer' in namespace 'std';从网上查阅了一下，发现必须使用c++14才能通过编译，但是rmi包用的是c++11，于是就报错了。解决方法其实很简单，就是更改一下src文件夹中的Makevars.win文件，将CXX11改为CXX14，然后将源码重新打包成tar.gz文件就可以正常编译安装了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Stata | 将字符串类型转为日期时间类型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/145798224</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/145798224</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Sat, 22 Feb 2025 17:56:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[在Stata中进行面板数据分析以及时间序列分析时，需要设置一个时间变量，这个时间变量是Stata里面的日期时间类型。这就需要将我们数据中的时间列转换为Stata中的日期时间类型。分割后的变量依然是字符串类型，需要将他们转换为数字类型，这可以使用destring命令来处理。原先是使用XXXX年XX月的格式，我们可以现在Excel中对日期进行处理，把“年”替换为“-”，把“月”替换为空格，最终时间列如下所示。那么将时间转换为Stata中的日期时间类型的代码为。之后使用mdy函数进行转换即可，所有代码如下所示。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python处理JSON数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/145588825</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/145588825</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Wed, 12 Feb 2025 11:39:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[在Python中，可以使用自带的json库对数据进行解析，基本操作代码如下所示。所解析出来的对象可能是dict对象，也可能是list对象，此时就需要进一步判断。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[R语言中根据相关性剔除变量的代码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/145329290</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/145329290</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Thu, 23 Jan 2025 21:05:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】R语言中根据相关性剔除变量的代码。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 基础语法踩坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/145076921</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/145076921</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Sat, 11 Jan 2025 14:24:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[预期输出结果应为1、2、3、4、5，但是只输出的3个数字，循环体中的删除操作致使了此种现象的发生。将代码改成下面这个样子，代码就能像我们期望的那样运行了。1，在循环当中对列表进行删除操作，可能会出现问题，上述代码的输出结果为。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MIDAS模型 | midasr包遇到的坑]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/144385155</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/144385155</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Tue, 10 Dec 2024 22:26:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[传入start参数的列表长度与自变量不对应，过多或过少，有一些情况下，不需要指定起始参数，但一定要穿start参数，可以是空列表。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MIDAS模型|使用midasr包处理混频数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/144371641</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Mazhenfeng_/article/details/144371641</guid><author>Mazhenfeng_</author><pubDate>Tue, 10 Dec 2024 13:30:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[在构建预测模型时，一些数据的发布频率可能不一致，例如GDP是每季度发布一次，而工业增加值是每月才发布一次，对于此种情况，可将月度数据进行加总处理操作，转换成季度数据后再使用传统的时序模型进行预测建模。此种方法较为简单直接，但其也有不足，即无法充分准确的挖掘高频数据丰富信息。为解决此问题，众多学者提出了不同的混频数据处理模型，常见的有Mixed Frequency Data Sampling Regression Models（MIDAS）模型、Dynamic Factor Model（DFM）模型。]]></description><category></category></item></channel></rss>