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数据异常分析 文章目录 数据异常分析如何确定异常数学上实战中 探索异常的原因首先确定数据是否准确判断已知动作是否带来影响，计算影响量级对异常指标拆解定位量化角度常见指标 根因分析(Root Cause Analysis)算法控制替代法连环替代法控制替代法 超均贡献计算法1.贡献度计
启发式算法 定义：在可接受的花费下，给出待解决的优化问题的一个可行解。 可接受花费：如规定时间内。 优化问题：约束条件下中，函数的最值！ 可行解：不一定是最优解，可接受即可。 常见启发式算法：粒子群、模拟退火、遗传算法等 一个简单的优化问题：找函数的最值点 基本思想①盲目搜索②启
写在前面 去年七月，笔者开始接触买入股票，近一年下来，投入的的钱亏了一半，股票市场不是基金市场，其中的残酷给我这个初来乍到的年轻人上了一课。当时，我就在想，买卖股票是否能够赚钱，关键就在一个信息。内部的人有内部的消息，总是能赚大量的钱。我作为一个学生，家里边也没有背景，不可能
最近中了一篇论文 但是由于学校毕业要求是科技核心期刊 所以分享一下我查的科技核心期刊的一些情况 计算技术与自动化 【官方链接】http://jsjsyzdh.cnjournals.net/ch/first_menu.aspx?parent_id=2009101582828001 【审稿时间】计算技术与自动化属于【季刊】，审稿周期在【1-3个月
0x01 IWDG简介 STM32F10xxx内置两个看门狗，(独立看门狗和窗口看门狗)可用来检测和解决由软件错误引起的故障；当计数器达到给定的超时值时，触发一个中断(仅适用于窗口型看门狗)或产生系统复位。 独立看门狗(IWDG)由专用的低速时钟(LSI)驱动，即使主时钟发生故障它也仍然有效。IWDG
我们先枚举一个最大质因子，然后设 \(dp[n][k]\) 为 \(n\) 以内使用了 \(pri[k]\) 以内的质数的数的最大质因子之和，答案就是： \[\sum_{k\leq n}dp[\lfloor\frac{n}{pri[k]}\rfloor][k-1] \]当 \(pri[k]\) 大于 \(\sqrt{n}\) 时，后面相当于变成 \(\sqrt{n}\) 以内所有数的最大质因子之
第一次学习DP，写起来感觉很吃力。 本题的思路参考(其实就是照搬)了这篇文章：CCF-CSP 202104-4 校门外的树（DP/好题） - 脂环 - 博客园 (cnblogs.com) 思路 使用一个数组dp来储存每一步的结果，dp[i]表示在第1个和第 i 个障碍之间存在的方案数。若以第 i 个障碍的坐标与第 j 个障碍的坐标
概念： 是由数理统计学科中正交实验方法进行出的一种测试多条件多输入的用例设计方法，从大量的（实验）数据（测试用例）中挑选适量的，有代表性的点（例），从而合理地安排实验（测试）的一种 科学实验设计方法 有两个元素： 因子：影响结果的条件 水平：因子的不同取值 如上图： 因子有四个：Web浏览器、插件、
1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 #define fi first 4 #define se second 5 #define go continue 6 #define woc puts(""); 7 #define int long long 8 #define PII pair<int, int> 9 #define sf(x) scanf("%ll
#include<stdio.h> void fun(int n) { int i; for (i = 2; i <= n; i++) { while (n % i == 0) { n = n / i; if (n != 1) printf("%d*", i); else printf("
一个正整数 N 的因子中可能存在若干连续的数字。例如 630 可以分解为 3×5×6×7，其中 5、6、7 就是 3 个连续的数字。给定任一正整数 N，要求编写程序求出最长连续因子的个数，并输出最小的连续因子序列。 输入格式： 输入在一行中给出一个正整数 N（1<N<231）。 输出格式： 首先在第 1
一般只有树状 符合次模性的结构才能精确推理 一般图只能用近似推理 BP算法在有环的，没法使用 本章讲解的是BP算法如何在因子图上执行，之前讲的是在聚类图上执行 \(n_{i\to a}(x_i)\)从变量节点\(i\)到因子节点\(a\)的消息 \(i是变量节点，没有势函数，要计算i的邻居节点(\a 把a排除
hhhh，说来真惭愧 十分惭愧 特别惭愧 质因数分解我居然才学....脸红了一大截....我也是真牛逼了，才学质因数分解....hhh 学完再检讨，现在先看题...： 先解释一下吧：质因数：质因数（素因数或质因子）在数论里是指能整除给定正整数的质数。 除了1以外，两个没有其他共同质因子的正整数称为互质。
Golang中的map底层使用的数据结构是hash table，基本原理就和基础的散列表一致，重点是Golang在设计中采用了分桶(Bucket)，每个桶里面支持多个key-value元素的这种思路，具体可以参考下面的图[图片来源1]： 可以看到上面的B就是Bucket，每个桶中会存储多组K/V，map的具体实现在Go源码中src/run
经过一天的学习，笔者发现网上少有人剖析平衡二叉树为何要分为四种旋转情况(尤其是LR型和RL型旋转)，学习起来感觉云里雾里。查阅相关资料后，笔者整理了以下几种解释，其中夹杂着笔者自己的理解(笔者也是初学，水平不足，如有缺漏错误的地方，望读者指出)。 一.单向右旋(RR)和左旋(LL) 1.
除了Map，其他都实现了Collection extends Iterable，都可以用迭代器 实现了RandomAccess的类代表for循环更快(ArrayList)，没有实现的用迭代器更快(LinkedList) ArrayList初始大小10 判断是否需要扩容，如果需要，计算需要扩容的最小容量 如果确定扩容，就执行grow(int minCapacity)，minCapac
一个正整数 N 的因子中可能存在若干连续的数字。例如 630 可以分解为 3×5×6×7，其中 5、6、7 就是 3 个连续的数字。给定任一正整数 N，要求编写程序求出最长连续因子的个数，并输出最小的连续因子序列。 输入格式： 输入在一行中给出一个正整数 N（1<N<231）。 输出格式： 首先在第 1
一、题目 功能:输入一个正整数，按照从小到大的顺序输出它的所有质因子（重复的也要列举）（如180的质因子为2 2 3 3 5 ）。 数据范围： 1 ≤ n ≤
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24983 原文出处：拓端数据部落公众号 本文我们超越了 CAPM 的简单线性回归，探索了 Fama French (FF) 股票风险/收益的多因素模型。 FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。从一般数据科学的角度来看，FF 将 CAPM 的简单线性
题目描述 求1-n内的完数，所谓的完数是这样的数，它的所有因子相加等于它自身，比如6有3个因子1,2,3,1+2+3=6，那么6是完数。即完数是等于其所有因子相加和的数。 输入 测试数据有多组，输入n，n数据范围不大。 输出 对于每组输入,请输出1-n内所有的完数。如有案例输出有多个数字，用空格隔
【题目链接】 ybt 1410：最大质因子序列 OpenJudge NOI 1.13 21:最大质因子序列 【题目考点】 1. 质数 2. 标志位 可以借助标志位解决用逗号分隔输出的问题 【解题思路】 对数字n，如要找n的最大质因子，有两种方法 解法1：i从大到小遍历 使i从n循环到2，如果发现某个i是质数，且是n的因
首先在第1行输出最长连续因子的个数；然后在第2行中按“因子1*因子2*……*因子k”的格式输出最小的连续因子序列，其中因子按递增顺序输出，1不算在内; 开始的思路是循环尝试的暴力方法 1.此题目的原型类似于找素数，利用嵌套的循环来解决。 2.为了防止超时，又因为除了所有素数，至少会有
集中趋势：数据聚拢的一种衡量 均值：衡量分布规律的连续值中位数：衡量异常值情况众数：衡量离散值分位数：与上诉三类共同作用 离中趋势：数据离散程度衡量 标准差： σ =
1096 Consecutive Factors (20 分) Among all the factors of a positive integer N, there may exist several consecutive numbers. For example, 630 can be factored as 3×5×6×7, where 5, 6, and 7 are the three consecutive numbers. Now given any positive N, yo
