abs()函数返回数字（可为普通型、长整型或浮点型）的绝对值。如果给出复数，返回值就是该复数的模。例如：
最大似然估计是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的。
TR-106规定了所有CWMP[7]端点和USP代理[11]应遵循的数据模型指南。这些指南包括数据层次结构要求、数据模型的版本控制以及定义概要文件的要求。 此外，TR-106定义了尽可能体现这些准则的XML模式，以及其用于定义所有CWMP和USP数据模型。这使得数据模型定义严格，并有助于减少不同实现将解释数据模型的危险以不同的方式定义。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.01928v1.pdf
Redis字符串命令 编号 命令 描述 1 SET key value 此命令设置指定键的值。 2 GET key 获取指定键的值。 3 GETRANGE key start end 获取存储在键上的字符串的子字符串。 4 GETSET key value 设置键的字符串值并返回其旧值。 5 APPEND key value 将指定值附加到键 6 MGET key1 [key2..] 获取所有给定键的值 7 SETBIT key offset value 存储在键上的字符串值中设置或清除偏移处的位 8 SE
sort 命令用于对给定的文件中的行进行排序并写到标准输出上。如果没有给定文件或者给定的文件名为 - ，则从标准输入读取数据。
返回表示指定的char值的Character实例。 如果不需要新的Character实例，则通常应优先使用此方法，而不是构造函数Character(char) 因为此方法可能通过缓存频繁请求的值来显着提高空间和时间性能。
cron该词来源于希腊语chronos（χρόνος），原意是时间。是一款类Unix的操作系统下的基于时间的任务管理工具。用户可以通过cron在固定时间、间隔下，运行指定任务（可以是命令和脚本）。
python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来终觉浅，还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始，对numpy常用的方法进行思维导图式梳理，多数方法仅拉单列表，部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
Transform字面上就是变形，改变的意思。在CSS3中transform主要包括以下几种：旋转rotate、扭曲skew、缩放scale和移动translate以及矩阵变形matrix。下面我们一起来看看CSS3中transform的旋转rotate、扭曲skew、缩放scale和移动translate具体如何实现，老样子，我们就从transform的语法开始吧。
在本教程中，我们将研究如何将Nelson-Siegel-Svensson（NSS）模型拟合到数据。由于我们将使用随机技术进行优化，因此我们应该重新运行几次。变量nRuns设置示例重启的次数。
服务器参数文件是一个二进制文件，作为初始化参数的存储仓库。实例运行时，可用ALTER SYSTEM来改变参数值，且任何对初始化参数的改变设置不会随实例的关闭、开启而丢失。
EM算法是英文expectation-maximization算法的英文简写,翻译过来就是期望最大化算法,其实是一种根据求参的极大似然估计的一种迭代的优化策略,EM算法可以广泛估计是因为他可以从非完整的数据集中对于参数进行极大似然的估计,这样的方法对于处理残缺数据,截尾数据和一些带有噪声的数据来说是很有效的. 在写这篇文章之前,我看了很多篇博客,学习了很多的知识,也参照了很多的资料,希望可以从EM算法的迭代优化理论和一般的步骤中出发,然后能够举一个例子来使我们理解这个EM算法,然后在对其收敛性进行证明,目的
Redis基础命令 命令 描述 ping 用于检测 redis 服务是否启动 info 查看redis信息 select 选择不同的keyspace，或者说database keys * 查看当前keyspace下所有的key flushdb 清空当前keyspace下的数据 flushall 清空所有的keyspace下的数据 dbsize 查看当前keyspace下的一个键值对数量 save 持久化redis中存储的数据到磁盘中 quit 退出客户端命令行 ---- Redis键命令 命令 描述 de
EM算法是英文expectation-maximization算法的英文简写,翻译过来就是期望最大化算法,其实是一种根据求参的极大似然估计的一种迭代的优化策略,EM算法可以广泛估计是因为他可以从非完整的数据集中对于参数进行极大似然的估计,这样的方法对于处理残缺数据,截尾数据和一些带有噪声的数据来说是很有效的.
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=SUM(--(FREQUENCY(IF((A4:A12=D4)*(B4:B12<>""),MATCH("~"&B4:B12,B4:B12&"",0)),ROW(B4:B12)-ROW(B4)+1)>0))
Redis 键(key) 命令 命令 描述 Redis Type 命令 返回 key 所储存的值的类型。 Redis PEXPIREAT 命令 设置 key 的过期时间亿以毫秒计。 Redis PEXPIREAT 命令 设置 key 过期时间的时间戳(unix timestamp) 以毫秒计 Redis Rename 命令 修改 key 的名称 Redis PERSIST 命令 移除 key 的过期时间，key 将持久保持。 Redis Move 命令 将当前数据库的 key 移动到给定的数据库 db 当中
padStart() 方法 用另一个字符串填充当前字符串(如果需要的话，会重复多次)，以便产生的字符串达到给定的长度。从当前字符串的左侧开始填充。
格式描述中含有6个选项，分别是 fill、align、sign、width、precision、type。 它们的位置关系如下：
给定一个英文语料库，里面有很多句子，已经做好了分词，/前面的是词，后面的表示该词的词性并且每句话由句号分隔，如下图所示
在某些时候，你也许曾问过自己，人工神经网络的参数的来源是什么？权重的目的是什么？如果不用偏差（bias）会怎样？
每年，JavaScript 的更新都会添加新特性。今年发布的是 ES2020 或称 ES11，预计 ES2021 或称 ES12 将于 2021 年中发布。添加到 JavaScript 的新特性都会经历四个阶段。在本文中，我将讨论已经进入第四阶段且已添加到谷歌 Chrome V8 引擎中的新特性。
选自medium 作者：Andre Ye 机器之心编译 机器之心编辑部 杀鸡用牛刀，我们用机器学习方法来算圆的面积。 询问任何人圆的面积是多少，他们都会告诉你不就是?r²吗。但如果你问他们为什么，他
HIVE内置函数 一、内置函数 HIVE除了提供了类似mysql的sql的语法外，还提供了大量内置的函数，方便开发者来调用，编写功能丰富的处理程序。 1、内置运算符 1．关系运算符 运算符 类型 说明 A = B 所有原始类型 如果A与B相等,返回TRUE,否则返回FALSE A == B 无 失败，因为无效的语法。 SQL使用”=”，不使用”==”。 A <> B 所有原始类型 如果A不等于B返回TRUE,否则返回FALSE。如果A或B值为”NULL”，结果返回”NULL”。 A < B 所有原始
在S7-200中PID功能是通过PID指令功能块实现。通过定时（按照采样时间）执行PID功能块，按照PID运算规律，根据当时的给定、反馈、比例－积分－微分数据，计算出控制量。本文详细介绍了S7-200的PID类型和各参数作用、通过PID指令功能块和PID向导两种方式实现PID编程，同时给出了PID的调节步骤、手自动无扰切换的实现方式，此外还对通过自整定方式进行PID调节给出了控制面板启动和编程启动两种详细方案。如果想要了解更详细的PID算法，请参考《S7-200系统手册》中PID指令部分的相关内容。
刷惯了LeetCode，近日体验了一下牛客网的在线编程系统，这里记录一次某大厂的3道机试题实录，最后居然是满分通过。题目不难，但有一定借鉴意义！
最近我们被客户要求撰写关于Nelson-Siegel的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在2015年的二月21日，我的妻子已经33天没有来月经了，她怀孕了，这真是天大的好消息！ 通常月经的周期是大约一个月，如果你们夫妇打算怀孕，那么月经没来或许是一个好消息。但是33天，这还无法确定这是一个消失的月经周期，或许只是来晚了，那么它是否真的是一个好消息？ 为了能获得结论我建立了一个简单的贝叶斯模型，基于这个模型，可以根据你当前距离上一次经期的天数、你历史经期的起点数据来计算在当前经期周期中你怀孕的可能性。在此篇文章中我将阐述我所使用的数据、先验思想、模型假设以及如何使用重点抽样法获取数据并用R语言
总第108篇 本篇主要讲讲Sklearn中SVM，SVM主要有LinearSVC、NuSVC和SVC三种方法，我们将具体介绍这三种分类方法都有哪些参数值以及不同参数值的含义。 在开始看本篇前你可以看看这篇：支持向量机详解 LinearSVC class sklearn.svm.LinearSVC(penalty='l2', loss='squared_hinge', dual=True, tol=0.0001, C=1.0, multi_class='ovr', fit_intercept=True, in
期望最大化（EM）算法被广泛用于估计不同统计模型的参数。它是一种迭代算法，可以将一个困难的优化问题分解为几个简单的优化问题。在本文中将通过几个简单的示例解释它是如何工作的。
该论文是关于GAN图像生成类的文章出自于大连理工大学并发表于CVPR2021。GAN生成能力最关键的一环在于模型利用真实数据的信息量的多少，但是GAN及其相应的变体因为利用的信息量比较单薄，所以会导致模型在训练的过程中非常脆弱，容易导致模型崩塌。
HTML5学堂：作为前端开发者，总会在设计图上看到各种各样奇怪的图形，想用图片解决又怕觉得很low，想用其它方法又一下子反应不过来。不管现在的你有没有面对过这样的状态，多做准备总是好的。 本文主要内容 一、CSS3的变形引入 二、二维变形的语法 三、二维变形的常用属性分析 四、二维变形的操作实例 五、总结 一、CSS3的变形引入 在网页设计中，CSS被习惯性的理解为擅长表现静态样式，动态的元素必须借助于javascript才可以实现，而CSS3的出现改变了这一思维方式。CSS3除了增加革命性的创新功能外，还
当给定插值函数是多项式函数的时候, 我们可以产生一种插值的方案, 下面介绍一下Lagrange插值
选自Technica Curiosa 作者：Nishant Shukla 机器之心编译 参与：Jane W 本文的作者 Nishant Shukla 为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者，从事研究机器人机器学习技术。Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft、Facebook 和 Foursquare 的开发者，以及 SpaceX 的机器学习工程师。他还是《Haskell Data Analysis Cookbook》的作者。 TensorFlow 入门级文章： 深度 | 机器学习敲门砖
R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的，这些函数大部分是R基础包的一部分，并且它们将R向量与参数一起作为输入，并在执行计算后给出结果。
该系列专题为2018年4月OCP-052考题变革后的最新题库。题库为小麦苗解答，若解答有不对之处，可留言，也可联系小麦苗进行修改。
Redis的字符串就是一个由字节组成的序列，他们和很多编程语言里的字符没有什么明显区别，更多的适合js中的字符串类似，字符串可以存储以下三张从类型的值： - 字符串，字符类型 - 整数 - 浮点数
位图索引是一种特殊类型的索引，它使用一系列位串来表示与给定索引数据值相对应的一组ID值。
语法 MIN(number1,number2,...) Number1, number2,... 是要从中找出最小值的 1 到 30 个数字参数。
之前的文章介绍了，我可以只使用 Numpy 来创建神经网络。这项挑战性工作极大地加深了我对神经网络内部运行流程的理解，还使我意识到影响神经网表现的因素有很多。精选的网络架构、合理的超参数，甚至准确的参数初始化，都是其中一部分。本文将关注能够显著影响学习过程速度与预测准确率的决策──优化策略的选择。本文挑选了一些常用优化器，研究其内在工作机制并进行对比。
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读5分钟本文中通过几个简单的示例解释期望最大化算法是如何工作的。 期望最大化（EM）算法被广泛用于估计不同统计模型的参数。它是一种迭代算法，可以将一个困难的优化问题分解为几个简单的优化问题。在本文中将通过几个简单的示例解释它是如何工作的。 这个算法最流行的例子（互联网上讨论最多的）可能来自这篇论文 （http://www.nature.com/nbt/journal/v26/n8/full/nbt1406.html）。这是一个非常简单的例子，所以我们也从
【导读】本文是悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 撰写的一篇博文，主要介绍贝叶斯线性回归的内在原理。我们知道，深度学习可以利用大规模数据产生很好的结果，但是对于小样本高维度问题，贝叶
Numpy比Python列表更具优势，其中一个优势便是速度。在对大型数组执行操作时，Numpy的速度比Python列表的速度快了好几百。因为Numpy数组本身能节省内存，并且Numpy在执行算术、统计和线性代数运算时采用了优化算法。
最近想解决 [一刻社区] 中的一个 Issue [“增加用户活跃度统计”]，其中的要求就是：利用 redis 位计算算法实现用户活跃度计算，突然发现有点不知所以然，虽然之前也用过 redis ，但是总的来说自己连它的文档都没读过，哈哈，就借着这个机会把 redis 基础知识巩固一下，然后解决 Issue 真棒，哈哈。
这几天在做CAD二次开发，涉及到几何类，略有不解，后又发现ObjectARX开发指南，所以翻译下官方的
运动控制传动系统是把电机的转矩通过机械传递到负载侧从而产生运动位移的系统。整个系统可以描述为通过有限刚性的弹性连接器件比如皮带、链条或者齿轮串联起来的，将多个机器部件的质量组合在一起的系统。可以为这样一个系统建立一个双质点振动器系统等效图，完整的运动传动系统，有很多这样的振动器串联起来。
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