CCoolBar测试

最新推荐文章于 2025-03-05 20:49:16 发布
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分类专栏： gui
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liangjiapei/article/details/52859818
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想使用一个dockpanel，但觉得mfc后面加的dockpanel有点笨重，发现好多人在说ccoolbar，下载了一个，因为是以前vc6编辑的，好多不符合新标准的写法，修改了一下，同时配置了一下，使用vs2010编译，使用多字节编码，需要unicode的童鞋，自己修改，晒张效果图，有需要的自己下载源码



源码地址http://download.youkuaiyun.com/detail/liangjiapei/9658029

python 时间序列分解 stl_时间序列分解算法：STL
weixin_39762478的博客
12-11 2322
1. 详解STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess) [1] 为时序分解中一种常见的算法，基于LOESS将某时刻的数据\(Y_v\)分解为趋势分量(trend component)、周期分量(seasonal component)和余项(remainder component):\[ Y_v = T _v + S_v + ...
时间序列分解算法：STL
weixin_34218579的博客
08-18 6462
1. 详解 STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess) [1] 为时序分解中一种常见的算法，基于LOESS将某时刻的数据\(Y_v\)分解为趋势分量（trend component）、周期分量（seasonal component）和余项（remainder component）: \[ Y_v = T _v + S_v ...
机器学习中的STL（Seasonal and Trend decomposition using Loess）分解算法
weixin_56460281的博客
04-18 1540
LOESS是一种非参数的局部加权回归方法，它通过在每个时间点上拟合局部线性回归模型，根据距离远近对样本进行加权，从而获得平滑的季节性成分。它提供了一种有效的方法来理解和描述时间序列数据的不同成分，并为后续的分析和建模提供更准确的基础。趋势分解：在获得季节性成分后，对原始时间序列数据减去季节性成分，得到去除季节性的残差序列。残差分量：最后，将原始时间序列数据减去季节性和趋势性成分，得到残差序列，代表了无法被季节性和趋势性解释的随机波动部分。允许对季节性和趋势性成分进行灵活的调整和控制。
非平稳时间序列分析（三）——季节模型（SARIMA、STL、Holt-Winters）
最新发布
weixin_74268817的博客
03-05 1319
总结时序分析中季节模型的基本相关知识点。
STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess) 时间序列分解
weixin_39910711的博客
05-06 1797
时间序列分解算法：STL - Treant - 博客园 长期趋势(Secular trend, T)：长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。 季节变动(Seasonal Variation, S)：季节波动是由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动 循环波动(Cyclical Variation, C)：循环波动指以若干年为期限，不具严格规则的周期性连续变动 不规则波动(Irregular Variation, I)（R）: 不规则波动指由于众多偶然因素对时间序列造...
STL分解（Seasonal-Trend Decomposition using LOESS）
幼儿园大哥~
09-23 4936
STL分解是一种非常强大的时间序列分析工具，能够将数据分解成可解释的成分，为后续的数据分析、预测和建模提供重要的参考。其优势在于对复杂、非线性、具有噪声的时间序列数据具有良好的适应性与解释力。如果需要对时间序列数据进行深入的趋势和季节性分析，STL分解是一个值得考虑的首选方法。
基于时间序列的回归问题（5）—— 时间序列分解算法STL
caoyuan666的博客
03-18 5173
文章目录1、引言2、各分量详解3、分解步骤 1、引言 seasonal-trend decomposition procedures based on loess (STL)就是时序分解中一种常见的算法，基于LOESS将某时刻的数据Yv分解为趋势分量（trend component）、季节周期分量（seasonal component）和剩余分量（remainder component），如下式所...
STL时序分解
weixin_52703681的博客
04-23 3636
STL (Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess) [1] 为时序分解中一种常见的算法，基于LOESS将某时刻的数据Yv分解为趋势分量（trend component）、周期分量（seasonal component）和余项（remainder component） 1.功能 分解函数成三部分：趋势、周期、和剩余部分（一般指噪声，均值为0） 分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残
时间序列分解STL 论文出图
05-02
时间序列分解STL
STL（Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess）在matlab中的实现
01-11
Econometrics 工具箱提供了 `stl` 函数可以直接用于时间序列的 STL 分解。此函数允许指定不同的参数以适应特定需求： ```matlab % 加载示例数据集 load Data_Airline.mat; y = log(Data); % 执行 STL 分解 D = stl...
stl-decomp-4j:Seasonal-Trend-Loess时间序列分解算法的Java实现
05-10
黄土时间序列的季节性分解 Seasonal-Trend-Loess（STL）算法将时间序列分解为季节，趋势和残差成分。 该算法使用（ 为原始论文）来平滑循环子序列（例如，下例中所示的CO 2数据中的所有January值）。 从信号中去除季节性之后，对余数进行平滑处理（分多个步骤）以找到趋势。 重复此过程，并可能包括利用Loess的加权最小二乘法基础进行的鲁棒性迭代，以消除异常值的影响。 详细信息在进行了描述。 stl-decomp-4j是可从获得的原始Ratfor / Fortran的Java端口（为；也包含在examples/StlPerfTest/fortran_benchmark ），已扩展为支持局部二次插值。 stl-decomp-4j期望间隔均匀的数据且没有缺失值，类似于原始的Fortran版本（以及和版本，它们都在后台使用原始的Fortran版本）。 查看了解TODO等。
关于局部加权回归（Locally Weighted Scatterplot Smoothing，LOWESS）、STL（Seasonal-Trend decomposition procedure b...
weixin_30457551的博客
07-18 5252
1. LOWESS（Locally Weighted Scatterplot Smoothing，局部加权回归） 0x1：lowess算法主要解决什么问题 1. 非线性回归拟合问题 LOWESS 通过取一定比例的局部数据，在这部分子集中拟合多项式回归曲线，这样我们便可以观察到数据在局部展现出来的局部规律和局部趋势（局部均值μ回归）。 同时，因为 LOWESS 的统计窗口缩小为局部窗口，因此...
Seasonal and Trend decomposition using Loess的python实现
06-15
Seasonal and Trend decomposition using Loess（STL）是一种用于时间序列分解的方法，它可以将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分。下面是STL的Python实现： ```python import statsmodels.api as sm def ...
超强：一文读懂STL（Seasonal and Trend decomposition using Loess）方法
k2219的博客
07-26 1001
一文带你搞懂STL方法，让你的科研不迷路。
Python实现时间序列分析使用LOESS(STL)模型进行季节性趋势分解(STL算法)项目实战
张陈亚的博客
02-18 4594
Python实现时间序列分析使用LOESS(STL)模型进行季节性趋势分解(STL算法)项目实战
STLDecompose: 基于Python的时间序列分解工具
gitblog_00097的博客
08-16 610
STLDecompose: 基于Python的时间序列分解工具 STLDecomposeA Python implementation of Seasonal and Trend decomposition using Loess (STL) for time series data.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/STLDecompose 项目介绍...
时间序列分解：stl、prophet原理与实现
weixin_37598719的博客
11-30 1万+
参考文章： 局部加权线性回归Lowess 时间序列分解算法：STL 时间序列分解-STL分解法 STL——以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解方法 STL时序分解： 将时序分解为趋势项、季节项（周、月等）、余项。利用Lowess局部加权回归技术进行平滑；通过外循环设计体现鲁棒性。 分别用Yv， Tv，Sv，Rv分别代表数据，趋势项、季节项和余项，v的范围为0到N，那么Yv=Tv+Sv+Rv ，其中v=1,⋯,N （加法模型中，各项具有相同量纲、STL只能处理加法模型，可以先将数据
STL——以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解方法
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snowdroptulip的博客
01-22 1万+
摘要 STL是一种把时间序列分解为趋势项(trend component)、季节项(seasonal component)和余项(remainder component)的过滤过程。 STL有一个简单的设计，它包含了loess平滑法的一系列应用；这个简单的设计允许对过程的属性进行分析，也可以实现快速计算，即使对于长时间的时间序列、以及大量的趋势和季节性的平滑，也可以进行快速计算
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