2016.01.15-2016.01.17回顾

本文记录了作者使用Excel进行本息计算的过程,并分享了自动化更新视频的技术心得。通过解决实际问题,作者在Excel应用技巧上有所提高,并实现了视频上传的自动化。

2016.01.15上午研究了一下PIL无损压缩图片的问题,2016.01.14那篇博文中已经做了记录。后来就开始做那个本息计算的问题,大概在12点之前完成了,但是下午发现有一些错误,又花了点儿时间去修改,通过这个本息计算,excel方面得到了一些提升,excel网上有很多实例,毕竟受众太广了,把自己的问题稍微描述一下,就能在百度上搜到答案,大概就是用到了sumif,if嵌套,按类累加求和也是用if去写的,if(A11=A10,H10+G11,G11),H10就是上次累加的和,但是这个算法的前提是已经按照类排序,还有一些自己也不太熟悉的AND(),OR(),求与和或excel都是用的函数表示,后来要接近下班的时候突然不知道干什么,逛了下知乎,看了下全栈工程师相关的主题,有点浪费时间,本身弄数据,已经把眼镜弄花了(excel那公式框可以放大一些吗?),还去看知乎这么多密密麻麻的字!这种扩展阅读用手机来完成就好,不要用PC去浪费这个时间。晚上基本上就是娱乐看电影了,回去睡得比较晚,耍了下GTA5,看了一下综艺,就3点了,为了身体健康,还是应该早睡。早睡早起,总的工作或者娱乐时间还是不会变化啊,何必呢?如果说睡意,可能一直没有,但是第二天起床的效果就大不相同了,所以不能跟睡意走。所以周末也要12点前睡觉,12点前睡觉,12点前睡觉。至于gta5呢?现在我花的时间还好,但是我觉得我起步比较晚,花时间在gta5上还是有些不值得,而且本身也不是太吸引人,所以还是不要把时间花在 gta5上面,综艺现在就看一个综艺,而且这个综艺都完结了,所以也还好。所以关键的点还是按时睡觉!

2016.01.16我记得主要研究的还是怎么去自动化更新视频,下午尝试了手动更新,晚上回去不爽,看了一下以前加的一个rappa的直播,想不到现在已经小有成就,在圈子里可能也有一些小名气吧,我认识他的时候是才用微信不久,应该是3年多了,虽然也有其他工作,但是一直在坚持,所以说呢,只要坚持,梦想终究有机会实现,而一旦放弃什么都没有,现在走这条技术的路线,以前也研究过,但是中途又放弃过,又去耍其他的东西,所以每天都不需要那么激进,贵在坚持,每天去学习一点儿新东西,去练一点儿新技能,积年累月,3年后,别人看我,也许就像我现在看这个rappa一般。坚持!坚持!坚持!

2016.01.17下午我完成了自动上传视频的逻辑,其中的步骤和方法已经单独总结成一篇博文,晚上耍了一小回GTA5,后来晚上回到江北,时间没用的好,唯一可以称赞的是锻炼了身体,但是又去看那些趣味性阅读去了,真浪费时间,记住!这些趣味性的阅读只能用碎片时间去看,比如吃饭啊,等人啊之类的,然后又没按时睡觉!

所以,最后总结的只有一点,12点前睡觉,不管有没有睡意!12点前睡觉,不管有没有睡意!12点前睡觉,不管有没有睡意!执行力,这句话不会出现在以后的博文中!

还有一点,就是坚持锻炼,用执行力去克制自己在各种事物间灵活切换,如果不去尝试督促自己,永远做不到,激情,执行力,如果觉得自己一个人在项目上不足以应付过来就去找帮手!

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
<think>嗯,用户这次问的是如何将syn_summary$att和syn_summary$average_att这两个对象输出到表格中。首先,我需要回顾一下之前的对话历史,看看用户之前的需求是什么。在之前的对话中,用户已经询问过如何提取特定的数值到表格,而这次的问题则是关于两个不同的对象,其中一个是时间序列的ATT估计值,另一个是平均ATT。 首先,我需要确认用户提供的输出内容。syn_summary$att看起来是一个包含多行数据的对象,每一行对应一个时间点(比如2016-04-012016-04-07),每个时间点有Estimate、lower_bound、upper_bound和p_val这些列,不过大部分值是NA,可能因为数据量太大,只显示了前几行。用户还提到了syn_summary$average_att,这是一个单行的数据框,包含Estimate、Std.Error、lower_bound、upper_bound和p_val,但同样有很多NA值。 用户的需求是将这两个对象输出为表格,可能需要将它们分开或者合并展示。接下来,我需要考虑用户可能的真实需求。用户可能是在进行合成控制法的分析,需要报告不同时间点的处理效应和整体的平均效应。虽然原始数据中有很多NA值,但用户可能希望以更清晰的表格形式展示这些结果,方便阅读或报告使用。 考虑到用户之前的问题是关于如何提取特定数值到表格,这次可能需要更详细的表格结构。我需要检查用户提供的输出,确定哪些列是重要的,哪些可以忽略。例如,lower_bound和upper_bound都是NA,可能暂时不需要显示。但用户可能还是希望保留这些列的结构,以备后续数据填充。 然后,我需要考虑如何在R中将这些数据框转换为表格。基本的data.frame结构已经存在,但用户可能需要使用print函数或者更美观的包如knitr的kable来生成更友好的输出。用户可能还希望将时间序列数据和平均数据分开展示,或者合并成一个表格,但根据数据结构的不同,分开可能更合理。 此外,用户可能遇到的问题是数据量太大,导致控制台输出被截断(如显示“omitted 256 rows”)。因此,在生成表格时需要考虑如何处理大量数据,可能建议用户使用分页显示或者导出到文件。不过根据用户当前的问题,可能只需要示例性的表格结构,而不是处理全部数据。 另外,用户可能对NA值的处理有疑问,需要说明这些NA值的含义,例如是否因为模型未计算这些统计量,或者数据缺失。但用户的问题主要是输出表格,可能不需要深入解释NA的原因,但需要指出这些列的存在。 最后,用户可能需要代码示例,展示如何提取这两个对象并生成表格。需要确保代码正确无误,并且符合用户的数据结构。可能还需要建议使用View()函数在RStudio中查看,或者使用write.csv导出为CSV文件,方便后续使用。 总结下来,步骤应该是: 1. 提取syn_summary$att和syn_summary$average_att。 2. 处理可能的数据截断问题。 3. 生成表格,分别展示时间序列ATT和平均ATT。 4. 提供代码示例,使用print或kable来美化输出。 5. 建议导出到文件的方法,如write.csv。 6. 解释结果中的NA值可能需要进一步分析或模型设置检查。 同时,需要确保回答清晰,结构合理,符合用户之前接受的格式,比如分步骤说明和代码块展示。可能还需要提醒用户注意数据类型和NA值的处理,以及如何解读结果中的p值等统计指标。</think>--- ### **分步解析与表格输出** --- #### **1. 理解数据结构** 从输出可以看出: - **`syn_summary$att`**:包含**分时段的ATT估计值**(时间范围为2016-04-012016-04-07,共262行),但置信区间(`lower_bound`, `upper_bound`)和显著性(`p_val`)均为`NA`。 - **`syn_summary$average_att`**:包含**平均ATT估计值**(1.878),标准差(`Std.Error`)、置信区间和显著性(`p_val = 0.502`)部分为`NA`。 --- #### **2. 构建表格输出** 根据数据结构,分两部分生成表格: ##### **(1) 分时段ATT估计值** 提取前7行示例(完整数据需处理256行截断): ```r # 提取分时段ATT数据 att_table <- data.frame( 时间 = c("2016-04-01", "2016-04-02", "2016-04-03", "2016-04-04", "2016-04-05", "2016-04-06", "2016-04-07"), ATT估计值 = c(-0.6486, -1.0753, -0.6795, -0.1946, -0.5098, 0.1202, 0.6274) ) # 打印表格 print(att_table) ``` | 时间 | ATT估计值 | |------------|-----------| | 2016-04-01 | -0.6486 | | 2016-04-02 | -1.0753 | | 2016-04-03 | -0.6795 | | 2016-04-04 | -0.1946 | | 2016-04-05 | -0.5098 | | 2016-04-06 | 0.1202 | | 2016-04-07 | 0.6274 | --- ##### **(2) 平均ATT估计值** ```r # 提取平均ATT数据 avg_att_table <- data.frame( 指标 = "平均ATT估计值", 估计值 = 1.8778, p值 = 0.5022 ) # 打印表格 print(avg_att_table) ``` | 指标 | 估计值 | p值 | |----------------|--------|-------| | 平均ATT估计值 | 1.8778 | 0.5022| --- #### **3. 完整输出优化** 若需输出完整数据(包括262行)并处理截断问题: ```r # 禁用行数截断(显示全部行) options(max.print = 1000) # 直接打印完整数据 print(syn_summary$att) # 分时段ATT print(syn_summary$average_att) # 平均ATT # 恢复默认设置 options(max.print = 1000) ``` --- #### **4. 导出为CSV文件(可选)** 将结果保存为外部文件: ```r # 分时段ATT导出 write.csv(syn_summary$att, "att_estimates.csv", row.names = FALSE) # 平均ATT导出 write.csv(syn_summary$average_att, "average_att.csv", row.names = FALSE) ``` --- ### **关键注意事项** 1. **缺失值(NA)含义**: - `lower_bound`、`upper_bound`、`Std.Error`的`NA`可能表示模型未计算置信区间或标准差(例如未设置推断方法)。 - `p_val`仅在`average_att`中非空,说明仅对平均效应进行了显著性检验。 2. **结果解读**: - **分时段ATT**:不同时间点的处理效应波动较大(如2016-04-02为-1.075,2016-04-07为+0.627)。 - **平均ATT**:1.878(p=0.502),表明整体处理效应不显著(p > 0.05)。 3. **扩展分析建议**: - 检查模型是否启用置信区间计算(如设置`inference = "parametric"`)。 - 可视化分时段效应趋势:`plot(syn_summary, type = "ATT")`。 --- ### **示例代码汇总** ```r # 分时段ATT表格 att_table <- data.frame( 时间 = index(syn_summary$att), # 假设时间列名为index ATT估计值 = syn_summary$att$Estimate ) # 平均ATT表格 avg_att_table <- data.frame( 指标 = "平均ATT估计值", 估计值 = syn_summary$average_att$Estimate, p值 = syn_summary$average_att$p_val ) # 美化输出(需安装knitr) knitr::kable(att_table, align = "c", caption = "分时段ATT估计值") knitr::kable(avg_att_table, align = "c", caption = "平均ATT估计值") ```
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