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RSS订阅原创 帕累托分布的均值和方差
给定这两个参数，我们可以计算出帕累托分布的均值和方差。若您指的是其他特定情况或想了解一般性的计算方法，请进一步说明。值，我将使用通用形式来表达这些关系。导致均值不存在，且条件同样不满足计算有限方差的要求。，我们已经知道在这种情况下均值和方差都是无穷大，因为。值，请提供它们，我可以帮您计算具体的均值和方差。例如，在您的第一次提问中提到的情况。帕累托分布的关键参数包括形状参数。由于您没有提供具体的。
2025-04-01 22:07:14
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原创 python程序进行耗时检查
是的，是一个非常强大的工具，可以逐行分析代码的性能。下面是详细步骤，教你如何使用来标记函数并通过kernprof命令运行分析。
2025-03-31 21:33:59
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原创 关于matlab和python谁快的问题
关于matlab和python谁快的问题，python比matlab在乘法上快10倍，指数计算快4倍，加减运算持平，略慢于matlab。或许matlab只适合求解特征值。
2025-03-26 23:53:49
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原创 MATLAB 中，并行池（Parallel Pool）自动关闭的情况
默认行为：并行池会在闲置一段时间后自动关闭，默认是 30 分钟。手动控制：你可以通过parpool和来手动启动和关闭并行池。偏好设置：可以在 MATLAB 的偏好设置中调整自动关闭的时间或者禁用自动启动。了解这些设置可以帮助你更好地管理并行计算资源，避免不必要的资源占用或浪费。如果有更多问题，请随时提问！
2025-03-25 21:56:14
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原创 matlab多进程设置
手动启动并行池，并指定工作进程数为 4parpool(4);% 定义目标函数% 设置优化选项，启用并行计算'Algorithm', 'interior-point', ... % 使用支持并行的算法'UseParallel', true, ... % 启用并行计算% 定义初始点、边界等参数x0 = [1;1];lb = [-5;-5];ub = [5;5];% 调用 fmincon 进行优化% 关闭并行池。
2025-03-25 21:46:14
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原创 matlab使用fmincon开加速
通过以下方法可以显著加速fmincon选择合适的算法（如sqp或启用并行计算。提供梯度信息或调整收敛条件。合理设置初始点和范围。使用更快的求解器（如fminunc或全局优化工具）。优化目标函数的实现，减少计算复杂度。根据具体问题的特点，选择合适的方法组合，以达到最佳的性能优化效果。如果有更多问题，请随时提问！
2025-03-25 21:15:00
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原创 matlab近似计算联合密度分布
在 Matlab 中，当A和B是两个序列数据时，可以通过以下步骤来近似求出A大于B的概率分布：数据准备：确保序列A和B具有相同的长度。计算A大于B的逻辑数组：使用关系运算符 > 来创建一个逻辑数组，其中每个元素表示A中对应位置的元素是否大于B中对应位置的元素。然后使用 A > B 计算出一个逻辑数组 greaterThanB，表示A中哪些元素大于B中对应的元素。接着使用 histcounts 函数统计每个区间内的元素个数和A大于B的元素个数，计算出每个区间内A大于B的比例。
2025-03-21 16:57:03
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原创 DrissionPage爬虫工具教程
以上是一些更高级和复杂的 DrissionPage 使用示例。通过这些示例，你可以看到 DrissionPage 不仅可以处理基本的网页爬取任务，还能应对动态加载内容、登录和会话管理、多页面操作、Cookies 处理以及文件上传等复杂场景。希望这些示例能帮助你更好地理解和使用 DrissionPage。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问！
2024-11-22 21:39:37
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原创 多目标粒子群优化（PSO）类（7）
好的，下面是一个使用类方法编写的多变量多目标粒子群优化（PSO）的Python代码。我们将使用numpy库来处理数组运算，并尽量详细地定义参数。这个示例将优化两个目标函数。
2024-11-09 20:58:20
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原创 结构方程模型（Structural Equation Models, SEM）
结构方程模型（Structural Equation Models, SEM）是一种多变量统计分析方法，用于同时估计多个方程中的参数。SEM 可以处理潜变量（Latent Variables）和观测变量（Observed Variables）之间的关系，以及变量之间的直接和间接效应。SEM 在社会科学研究、心理学、市场营销、经济学等多个领域都有广泛应用。
2024-11-02 19:50:01
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原创 两步GMM计算权重矩阵
在广义矩方法（GMM）中，权重矩阵(W)的选择是关键的一步。理想情况下，(W)应该等于矩条件的协方差矩阵的逆矩阵。这是因为使用这样的权重矩阵可以使得估计量达到最小方差，从而提高估计效率。
2024-10-30 20:30:55
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原创 在Python中实现多目标优化问题（7）模拟退火算法的调用
当然，我可以为你提供一个使用 函数的更详细的例子，并解释每个部分的作用。我们将通过一个具体的优化问题来演示如何使用这个函数。假设我们要最小化一个二维函数 ( f(x, y) = (x - 2)^2 + (y - 3)^2 )，这是一个简单的二次函数，其全局最小值位于点 (2, 3)。代码解释导入库:定义目标函数:设置变量边界:调用 函数:输出结果:以上就是使用 进行优化的一个完整示例。你可以根据自己的需要调整参数和目标函数。
2024-10-05 13:51:50
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原创 重新登录到Shell后查看或继续与之前正在运行的程序进行交互
为了能够轻松地恢复到程序的交互界面，建议在运行长时间任务或需要保持会话时使用screen或tmux。这样即使你从系统注销或断开连接，也可以随时重新连接并继续工作。如果你经常需要这样做，养成使用这些工具的习惯是非常有益的。
2024-10-03 16:34:56
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原创 在Python中实现多目标优化问题（6）
在Python中实现多目标优化，除了传统的进化算法（如NSGA-II、MOEA/D）和一些基于机器学习的方法外，还有一些新的方法和技术。这些新方法通常结合了最新的研究成果，提供了更高效的解决方案。
2024-09-29 22:33:46
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原创 在Python中实现多目标优化问题（5）
在Python中实现多目标优化，除了传统的进化算法（如NSGA-II、MOEA/D）和机器学习辅助的方法之外，还有一些新的方法和技术。
2024-09-29 22:30:42
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原创 在Python中实现多目标优化问题（4）
在Python中实现多目标优化，除了使用传统的进化算法库如pymooDEAP和platypus之外，还可以考虑一些新的方法和技术。
2024-09-29 22:26:17
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原创 在Python中实现多目标优化问题（3）
除了使用和库，还有一些其他的方法可以实现多目标优化。这里我将介绍一种新的方法，即使用库。是一个用于多目标优化的Python框架，它支持多种算法，包括NSGA-II、NSGA-III、SPEA2等。首先，确保你已经安装了库。如果没有安装，可以通过pip命令进行安装：接下来，我将提供一个使用库来解决一个多目标优化问题的示例代码。我们将定义一个有两个决策变量和两个目标函数的问题，并使用NSGA-II算法来求解这个多目标优化问题。逐句解释导入必要的库：定义问题：定义评估函数：创建问题实例：初始化遗传算法：
2024-09-29 22:20:53
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原创 在Python中实现多目标优化问题（2）
在Python中实现多目标优化问题，除了使用pymoo库外，还可以利用其他一些方法和库。这里我将介绍另一种流行的多目标优化库——DEAPDEAP是一个灵活且功能强大的进化算法框架，支持多种优化任务，包括多目标优化。
2024-09-29 22:15:12
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原创 在Python中实现多目标优化问题（1）
在Python中实现多目标优化问题，可以使用多种库和方法。这里我将介绍如何使用pymoo库来解决一个简单的多目标优化问题。pymoo是一个非常强大的用于多目标优化的Python库，它支持多种算法，包括NSGA-II、MOEA/D等。首先，确保你已经安装了pymoo库。接下来，我将提供一个完整的示例代码，该代码定义了一个具有两个目标函数的问题，并使用NSGA-II算法来求解这个多目标优化问题。
2024-09-29 22:13:21
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原创 python使用threading多线程
多进程更适合 CPU 密集型任务和需要大量并行计算的任务。多线程更适合 I/O 密集型任务和需要在多个任务之间快速切换的任务。多进程和多线程各有优势和局限性。多进程适用于需要大量并行计算的任务，特别是在多核处理器上。多线程适用于需要快速切换任务和 I/O 密集型任务。在选择使用多进程还是多线程时，需要考虑任务的特点、系统的硬件配置以及编程语言的特性。在多线程编程中，正确管理线程间的变量是非常重要的。使用锁、原子操作和线程安全的数据结构可以帮助你避免竞态条件，并确保数据的一致性。
2024-08-30 15:05:50
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原创 python使用multiprocessing多进程通讯
管道和队列都是有效的进程间通信机制。管道适用于两个进程之间直接通信的情况，而队列则更适合多个进程之间共享数据，尤其是在数据顺序和安全性方面有较高要求的情况下。选择哪种方法取决于你的具体需求和场景。这两种方法都可以有效地实现多个进程间的简单通信。使用管道的方式更简单直接，适合两个进程之间的通信。而使用队列的方式更适合多个进程之间的通信，特别是当需要处理多个请求时更为灵活。你可以根据实际情况选择最适合你需求的方法。这两种方法都可以有效地实现进程池中的简单通信。使用管道的方式更简单直接，适合两个进程之间的通信。
2024-08-30 09:31:15
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原创 python使用多进程multiprocessing
对于 CPU 密集型任务，pool.map()的阻塞性不会显著影响计算速度，反而可以大大提高处理速度。对于 I/O 密集型任务或需要频繁交互的任务，可能需要考虑非阻塞方法或使用其他并行技术。因此，在选择是否使用pool.map()时，请根据具体的任务类型和要求来决定。如果你的任务主要是计算密集型的，那么pool.map()是一个很好的选择。适用于需要异步执行任务的情况，可以立即返回结果对象。适合处理单个任务，可以处理任意数量的参数。apply()
2024-08-29 21:55:49
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原创 DataFrame转换为字典
在Python中，将Pandas的DataFrame转换为字典有几种不同的方式，具体取决于你希望得到哪种形式的字典。
2024-08-28 09:04:41
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原创 python3多继承初始化调用方法
当我们讨论多继承时，一个类可以从多个父类继承属性和方法。在Python中，使用super()可以帮助我们处理复杂的多继承情况，确保每个父类的初始化方法都被正确调用。下面是一个使用多继承的例子，其中Vehicle类作为基类，而和SportsCar作为中间层的父类。最终类将从这两个中间父类继承，并使用super()来调用它们的初始化方法。
2024-07-30 10:49:44
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原创 jupyter移除添加R内核
这些文档被称作 "笔记本 "，可以用 Python 编写，并且可以直接运行代码。然后，你需要找到 Jupyter 的配置文件，并找到 R 内核的相关信息。你可以使用 jupyter kernelspec list 命令来找到 R 内核的位置。首先，你需要安装 IRkernel，这是 R 语言的 Jupyter 内核。如果你已经安装了它，你可以跳过这个步骤。最后，你可以使用 jupyter kernelspec remove 命令来移除 R 内核。
2024-05-26 08:41:06
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(2)stata的基本使用--分类回归logit.pdf
2020-10-19
Stata练习数据——nerlove.xls
2020-10-10
tensorflow-2.3.0rc1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
2020-08-21
k-means同心圆的聚类代码
2018-11-08
数学建模代码,供同学使用
2018-09-08
空空如也
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