2015/10/17日想到的

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本文指出农夫山泉1.5L塑料瓶存在的两个主要问题：一是瓶身材料过软，可能存在偷工减料的情况；二是瓶内水量过满，在开盖时易造成水溅出，既浪费又显得小气。
农夫山泉的1.5L的塑料瓶子设计有问题：（1）塑料质地太软，偷工减料；（2）水装得太满，导致打开盖子总会溅出一点，浪费。2实际上还是小气的表现。
志_祥
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GDELT数据介绍/GDELT项目官方文档翻译
qq_28145941的博客
06-14 1万+
此文章是我刚开始研究GDELT时对GDELT项目（https://www.gdeltproject.org/）官方文档的翻译汇总，另外加了一些自己的介绍，以便后续研究查用，主要翻译的内容是下面几个文档： http://data.gdeltproject.org/documentation/GDELT-Data_Format_Codebook.pdf http://data.gdeltproject.org/documentation/GDELT-Event_Codebook-V2.0.pdf ht..
第六届蓝桥杯2015本科B组c/++部分解题报告
程序员的冷浪漫
04-11 2135
第六届 蓝桥杯2015本科B组c/++解题报告
2015/10/15学习记录-偏执却管用的 10 条 Java 编程技巧
u012186351的专栏
10-15 503
经过一段时间的编码（咦，我已经经历了将近20年的编程生涯，快乐的日子总是过得很快），我们开始感谢那些好习惯。因为，你知道… “任何可能出错的事情，最后都会出错。” 这就是人们为什么喜欢进行“防错性程序设计”的原因。偏执的习惯有时很有意义，有时则不够清晰也不够聪明，也许当你想到这样写的人的时候还会觉得有点怪异。下面是我列出的的个人感觉最有用而又偏执的 10 项 Java 编程技巧。请看：
2015年7月18日c++总结
2301_81216392的博客
07-20 811
例如，如果一排树的高度分别为 20,15,10 和 17，Mirko 把锯片升到 15 米的高度，切割后树木剩下的高度将是 15,15,10 和 15，而 Mirko 将从第 1 棵树得到 5 米，从第 4 棵树得到 2 米，共得到 7 米木材。也就是要最大化最近的两头牛之间的距离。对于 100% 的测试数据，1≤N≤10的6次方，1≤M≤2×10的9次方，树的高度 ≤4×10的5次方，所有树的高度总和 >M。【数据范围】对于 100% 的数据，2≤n≤10的5次方，0≤xi​≤10的9次方，2≤m≤n。
Qt/C++开发经验小技巧合集
Qt/C++视频监控/推流/物联网/大屏系统/自定义控件/UI定制/输入法
06-02 9247
1：当编译发现大量错误的时候，从第一个看起，一个一个的解决，不要急着去看下一个错误，往往后面的错误都是由于前面的错误引起的，第一个解决后很可能都解决了。 2：定时器是个好东西，学会好使用它，有时候用QTimer::singleShot可以解决意想不到的问题。 3：打开creator，在构建套件的环境中增加MAKEFLAGS=-j8，可以不用每次设置多线程编译。珍爱时间和生命。 4：如果你想顺利用Q...
【东华oj】基础/进阶刷题
u013518977的博客
03-27 7351
东华oj前言基础题1 求长方形的面积和周长2 数列和3 解方程4 一个月的天数5 银行存款到期日6 实数运算7 解二次方程8 门票价格计算9 星期几问题10 时间相加11 成绩转换12 求第几天13 求阶乘结果0的个数14 怪数15 abc数字16 奇妙的比值17 T的倍数N18 三角形19 数字串处理❤20 公式求解21 累加式22 约瑟夫环2 前言 本以为自己无多大希望，出成绩这一个月来一直忙于找工作与毕设，现在只剩不到一周了（事实上oj系统开启时间只剩三天了），这三天要好好刷题，之后准备面试的自我介绍
如何做好迭代回顾 2/4
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07-07 1万+
北京某软件开发公司，专门为电信供应商做定制软件开发，比如发短信做些推广活动等。公司希望做过程改进，我首次与公司老板访谈：我：过程改进主要帮助管理层更好达到公司业务目标。你们自己是最清楚有那些不足，请问你觉得哪里最有改进空间？总经理：我不太熟识技术细节，只能从客户视角看。
2015 ICPC World Final
weixin_45727188的博客
08-28 955
转载 World Final题目连接：http://icpc.baylor.edu/worldfinals/problems/icpc2015.pdf 建议：可以倒序阅读来获得最直观的赛场体验。。。 2:12 感想：。。。。 第一次看了ACM WF的全过程，还是有点激动的呢。 其实，算法、程序真的是一种心灵的休憩，只要乐在其中，给人生增添一点光彩，那就够了。 2:00 World Final Campion！ITMO！Tourist！The First In The History! 1:55 咳咳，此处要
http://www.cnblogs.com/xingyukun/archive/2007/10/20/931331.html
bolang789的博客
02-13 1531
提到依赖注入，大家都会想到老马那篇经典的文章。其实，本文就是相当于对那篇文章的解读。
基于 HTTP/2 的全新 APNs 协议
weixin_30736301的博客
12-14 272
基于 HTTP/2 的全新 APNs 协议 https://developer.apple.com/library/content/documentation/NetworkingInternet/Conceptual/RemoteNotificationsPG/CommunicatingwithAPNs.html#//apple_ref/do...
【pytorch图像视觉】lesson17(上)数据篇：认识经典数据+使用自己的数据/图片创造数据集+图片数据的基本与处理与数据增强
weixin_51589123的博客
04-13 1245
内容来源于【菜菜&九天深度学习实战课程】上班以后时间少，为了提高效率，通过抄课件的方式加深记忆，而非听课。所以所有笔记仅仅是学习工具，并非抄袭！在传统机器学习中，通常会区分有监督、无监督、分类、回归、聚类等人物类别，在不同的任务重会指向不同形式的标签、不同的评估指标、不同的损失函数，这些内容会影响我们的训练和建模流程。在深度视觉以外，除了区分“回归、分类”之外，还需要区分众多的、视觉应用类别。
VS2015+Tesseract4编译
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08-16 5167
很久以前试了下 Tesseract3.x，识别中文的话那效果惨不忍睹，辣眼睛，直接放弃。 最近听说Tesseract4.x之后加入了机器学习，神经网络学，识别率及运行效率较之前的3.x版本有质的提高，而且可以直接识别一般的验证码。想想就很激动，于是开启了Tesseract4学习之旅。 万万没想到，Tesseract4.0编译过程很曲折，踩了很多坑。过程中参考了以下两篇...
项目管理师——2015-2017错题汇总
小红薯bilibili
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12-11
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基于PSOBP-NSGA2-Topsis粒子群算法优化BP做代理预测模型目标遗传NSGA2和Topsis求最优解研究（Matlab代码实现）
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基于PSOBP_NSGA2_Topsis粒子群算法优化BP做代理预测模型目标遗传NSGA2和Topsis求最优解研究（Matlab代码实现）
data <- readxl::read_excel("C:\\Users\\ZhuSL\\Desktop\\罗\\CO列2017.1.1.xlsx", sheet = "79") %>% mutate( PM2.5 = as.numeric(PM2.5), date = as.Date(date), treated = ifelse(encodings == 79 & date >= "2017-01-01", 1, 0) ) %>% filter( (year == 2016 & month >= 4) | (year == 2017 & month <= 6) )# 2. 增强合成控制分析 syn <- augsynth( PM2.5 ~ treated, unit = encodings, time = date, data = data, progfunc = "ridge", scm = TRUE )# 3. 可视化优化plot_object=plot(syn, inf_type = "jackknife+") + scale_x_date( date_breaks = "3 months", date_labels = "%Y-%m", expand = c(0, 0) ) + theme(axis.line = element_line(color = "black"))+ theme_minimal() + theme( axis.title = element_blank(), plot.title = element_text(hjust = 0.5), #panel.grid.major = element_blank(), # 移除主要网格线 panel.grid.minor = element_blank(), # 移除次要网格线 panel.background = element_rect(fill = "white", color = NA) # 可选：设置纯白背景 ) # 保存完整模型对象saveRDS(syn, "C:\\Users\\ZhuSL\\Desktop\\罗\\79synthetic_control_model.rds")对data进行上述操作后再进行筛选，选取特定的encodings。data：CO date treated year month encodings 1.134903956 2015/1/2 0 2015 1 4 1.132719137 2015/1/3 0 2015 1 4 1.132570607 2015/1/4 0 2015 1 4 1.134172904 2015/1/5 0 2015 1 4 1.130100711 2015/1/6 0 2015 1 4 1.127902942 2015/1/7 0 2015 1 4 1.127217649 2015/1/8 0 2015 1 4 1.131305359 2015/1/9 0 2015 1 4 1.136670393 2015/1/10 0 2015 1 4 1.134977486 2015/1/11 0 2015 1 4 1.127531906 2015/1/12 0 2015 1 4 1.131378919 2015/1/13 0 2015 1 4 1.124841869 2015/1/14 0 2015 1 4 1.12975206 2015/1/15 0 2015 1 4 1.130629446 2015/1/16 0 2015 1 4 1.13311833 2015/1/17 0 2015 1 4 1.141557193 2015/1/18 0 2015 1 4 选取encodings为3,4,5,6,88，89,141的
04-03
<think>好的，我现在要处理用户的问题。用户给了一段R代码，主要是关于合成控制法的分析，现在需要在处理数据之后，筛选特定的encodings值。用户的数据示例显示encodings有4，但用户希望选取3,4,5,6,88,89,141这些值。我需要仔细检查代码，找出在哪里进行筛选，并确保不影响后续的分析步骤。 首先，用户提供的代码中，数据读取和处理部分使用了readxl和dplyr的mutate和filter。当前的filter条件是筛选年份为2016年4月之后或2017年6月之前的数据。接下来，用户想在这些操作之后，再筛选出特定的encodings值。因此，应该在数据处理流程中添加一个filter步骤，使用%in%运算符来选择encodings为指定值的行。 需要确认数据中的encodings列是否包含这些值。例如，示例数据中encodings都是4，但用户要选的还有3、5、6等，可能需要检查原始数据是否存在这些值。如果数据中存在这些编码，那么添加filter(encodings %in% c(3,4,5,6,88,89,141))即可。 接下来，要注意筛选的时机。用户要求在进行原有的数据操作（如mutate和filter）之后再进行筛选。因此，应该在现有的管道操作中，在最后加上一个filter步骤，或者在后续步骤前进行。例如，在现有的%>%链中添加一个filter(encodings %in% ...)。 另外，合成控制分析中的unit参数设置为encodings，所以筛选后的数据必须包含这些unit，否则可能会影响模型的结果。需要确保这些encodings在数据中存在，并且在处理后的时间段内有足够的数据点，否则augsynth可能会报错。 可能的问题点：如果某些encodings在筛选后的时间段（2016-4到2017-6）内没有数据，那么筛选后这些unit会被排除，导致合成控制无法正确构建。需要用户确认这些encodings在指定时间段内存在数据。 最后，在代码修改后，用户可能需要重新运行augsynth和绘图步骤，以确保模型基于筛选后的数据。因此，正确的做法是在数据处理阶段添加filter，确保后续分析基于正确的子集。</think>我将分步骤解释如何修改代码实现筛选特定encodings的操作： $$修改后的完整代码$$ ```r # 1. 数据读取与预处理（增加encodings筛选） data <- readxl::read_excel("C:\\Users\\ZhuSL\\Desktop\\罗\\CO列2017.1.1.xlsx", sheet = "79") %>% mutate( PM2.5 = as.numeric(PM2.5), date = as.Date(date), treated = ifelse(encodings == 79 & date >= "2017-01-01", 1, 0) ) %>% filter( (year == 2016 & month >= 4) | (year == 2017 & month <= 6) ) %>% # 新增筛选条件 filter(encodings %in% c(3,4,5,6,88,89,141)) # 2. 增强合成控制分析（保持原逻辑） syn <- augsynth( PM2.5 ~ treated, unit = encodings, time = date, data = data, progfunc = "ridge", scm = TRUE ) # 3. 可视化优化（保持原样式） plot_object <- plot(syn, inf_type = "jackknife+") + scale_x_date( date_breaks = "3 months", date_labels = "%Y-%m", expand = c(0, 0) ) + theme_minimal() + theme( axis.title = element_blank(), plot.title = element_text(hjust = 0.5), panel.grid.minor = element_blank(), panel.background = element_rect(fill = "white", color = NA) ) # 4. 保存模型对象（保持原路径） saveRDS(syn, "C:\\Users\\ZhuSL\\Desktop\\罗\\79synthetic_control_model.rds") ``` **关键修改说明**： 1. 新增筛选逻辑： - 使用 `filter(encodings %in% c(3,4,5,6,88,89,141))` 实现精确筛选 - 通过管道操作符 `%>%` 衔接在原数据清洗流程之后 2. 筛选时序说明： $$筛选顺序 = 原始数据 \rightarrow 变量转换 \rightarrow 时间筛选 \rightarrow 单位筛选$$ 3. 注意事项： - 确保目标encodings在数据集中真实存在（示例数据中只有encodings=4） - 检查筛选后的数据时间范围是否符合预期（2016-04至2017-06） - 验证处理组定义的有效性：`encodings == 79`是否存在于筛选后的单位中 **验证建议**： ```r # 检查筛选结果 data %>% distinct(encodings) %>% print() # 检查时间范围 range(data$date) # 查看处理组分布 table(data$treated) ``` 该修改通过添加精确的encodings筛选条件，实现了对分析单位的限定，同时保持了原分析流程的完整性。建议在实际运行前先验证筛选结果是否符合预期。
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