<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[xiaoyalian的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; xiaoyalian]]></copyright><item><title><![CDATA[R语言绘图过程中遇到图例的图块中出现字符“a“的解决方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/143976403</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/143976403</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Fri, 22 Nov 2024 16:11:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[因为我遇到这个问题的时候没在网上找到合适的方法，找到个需要付费的，算了。也许是因为问的方式不同，问了半天AI也回答出来，莫名有些烦躁，打算对代码做个分析，没想到很快就出结果了，这个记得一些知识还是很有必要的，从网上找，有时候比较费时间。那里，明显多出来个a，经过我们对数据的检查发现没有问题。这个地方对应的就是图例图块里是否有显示，]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[横截面数据回归]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/140171746</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/140171746</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Thu, 04 Jul 2024 10:07:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[线性回归模型中，如果残差服从正态分布，则可以认为模型是合理的。P值不是万能的，好的模型还是要不断试一试才能出来。回归是否有意义，还是要放在实际背景中去看。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[简单随机抽样之区间估计]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/137054557</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/137054557</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Tue, 26 Mar 2024 18:59:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[中心极限定理（CLT）：求独立随机变量的近似的和的分布，它近似服从正态分布例如：当n趋于无穷时，可以用正态分布去近似二项分布设Φx为N01的分布函数，对一切的−∞x∞有Pnpq​Sn​−np​≤xΦx。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[github搜索结果中屏蔽弱智博主]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/137002309</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/137002309</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Mon, 25 Mar 2024 09:14:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[安装adblocker，进入自定义规则，右键单击，会出现拦截元素字样。将屏蔽规则复制粘贴到这里。如果无法找到自定义规则。这是原文，聊作记录。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[牛客SQL基础进阶26题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136891705</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136891705</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Wed, 20 Mar 2024 23:22:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[请查询用户user_id，刷题日期date （每组按照date降序排列）和该用户的下一次刷题日期nextdate（若是没有则为None），组之间按照user_id升序排序，每组内按照date升序排列，查询返回结果名称和顺序为。条件：需要分组：组内按照date降序排列。组间按照user_id升序排列。需要查询的：user_id,date,nextdate。表名：question_pass_record。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[R语言数据质量分析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136858954</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136858954</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Tue, 19 Mar 2024 23:51:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[数据质量分析是数据预处理的，也是数据分析结论和的基础。数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据。脏数据一般包括；]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[复杂网络分析（day1）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136724887</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136724887</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Thu, 14 Mar 2024 23:27:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[复杂网络分析是一种研究网络结构和动态行为的方法。复杂网络包括了许多连接和相互作用的节点，这些节点可以是人、物体、信号或其他系统的组成部分。在复杂网络分析中，我们可以通过分析网络的拓扑结构、节点的属性和相互关系等方面来理解网络的性质和行为。以下是一些复杂网络分析的示例：社交网络分析：对社交网络中的关系进行分析，探查社交网络中的群体结构、节点的中心度、社交影响力等。网络流动性分析：分析物流、交通或信息网络中节点和边的流动性，研究网络的拥塞、传播效率等问题。蛋白质相互作用网络分析。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[K-均值聚类算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136657840</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136657840</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Tue, 12 Mar 2024 17:24:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据分成K个不同的簇。该算法基于以下假设：每个簇的中心点，也称为质心，是该簇中所有数据点的平均值。该算法通过迭代计算来更新每个簇的质心位置，以最小化簇内成员与质心之间的距离平方和。初始化K个质心的位置。对每个数据点，计算其与每个质心之间的距离，将其归类到最近的质心所属的簇。更新每个簇的质心位置为该簇内所有数据点的平均值。重复步骤2和步骤3，直到质心位置不再改变或达到最大迭代次数。：该算法简单且易于理解和实现，适用于初学者。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python中的remove函数简析（关于for循环中使用remove）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136631610</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136631610</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Mon, 11 Mar 2024 19:26:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[可以看到，一共运行了75次循环，去除了25个1，在这里我也尝试了将1，2的位置换以下，但结果却没变，这可能与for循环，或者remove的内部构造有关，我们下次再谈。只看这个结果我们发现，循环次数减少了，按照我们的代码，应该循环5次才对，但是它只循环了3次，实际上，每删除一个元素，列表的长度就会减一，for就会少循环一次。这是这段代码运行的结果，同样是for循环，这段代码没有得到我们想要的结果，还有2个1没有被删除，但是我们之前的代码却给出了我们想要的结果，这是为什么呢？可以看出已经得到我们想要的结果了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[sql多表查询（自连接，内外连接的区别）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136590333</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136590333</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Sat, 09 Mar 2024 20:56:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[内连接，就是合二为一，或将更多张表合在一起查。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[聚合函数易错点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136574630</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136574630</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Sat, 09 Mar 2024 00:02:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[2、若某行的score值为null时，计算平均值时会忽略带有null值得那一行。如果想要把null当做0，那么可以使用IsNull函数把null转换成0。1、聚合函数结果作为筛选条件时，不能用where，3、group by子句只能放非聚合函数的列。# 这是牛客SQL第19题。而是用having语法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python模拟高考录取]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136570186</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136570186</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Fri, 08 Mar 2024 19:57:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[定义投档状态和录取状态的字典# 遍历每个考生# 初始化投档状态，将每个志愿的投档状态全部置为Falseadmission_status[row['考生编号']] = {j:False for j in range(1,9)}# 遍历每个志愿，找到可以投档的志愿major = row[f'志愿def admission(df , plans_dict) : # 定义投档状态和录取状态的字典 admission_status = {]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据库基本概念]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136569493</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136569493</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Fri, 08 Mar 2024 18:43:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[(Database System, DBS)是在计算机系统中引入数据库后的系统构成，数据库系统由数据库、操作系统、数据库管理系统、应用程序、用户、数据库管理员组成。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mysql学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136535044</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136535044</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Thu, 07 Mar 2024 15:20:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[函数需用：select。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[矩母函数（Monment Generating Function）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136520173</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136520173</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Wed, 06 Mar 2024 22:47:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[Definition(mgf):(from Mathematical Statistics)for a r.v. X,if E(etX) exists for any t∈(−ϵ,+ϵ) for some ϵ>0then:Mx(t)=E(etX)is called the comment generating function (mgf) of X
Definition(mgf):\\
(from~ Mathematical~Statistics)\\
for~a~r.v.~X,if~E(e^{tX})~e]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[概率论习题之标准正态绝对值的期望]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136515131</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136515131</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Wed, 06 Mar 2024 19:18:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[E∣X∣Π2​​计算E∣X∣∫−∞∞​∣X∣fxdxEZE∣x−μ∣。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MySQL导入本地数据报错解决办法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136492830</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/xiaoyalian/article/details/136492830</guid><author>xiaoyalian</author><pubDate>Tue, 05 Mar 2024 23:23:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】MySQL导入本地数据报错解决办法。]]></description><category></category></item></channel></rss>