import numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.datasets import load_bostonimport statsmodels.formula.api as smffilename = r"D:\RUI\MathModeling\2021B乙醇\装料方式1数据.xlsx"data = pd.read_excel(filename)print(data)print(data.columns)mod = smf.ols
1 报错描述 1.1 系统环境 Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU): AscendSoftware Environment:– MindSpore version (source or binary): 1.8.0– Python version (e.g., Python 3.7.5): 3.7.6– OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04): Ubuntu 4.15.0-74-ge
简介： 这个文件是模块的配置文件，包含模块的所有基本信息 一：name 模块的名字 二：summary 摘要 三：description 长说明，随便写了 四：author 作者，署名总是会的 五：website 网站地址 六：depends 依赖模块 有时候我们的自己做的模块要依赖别的模块，那么odoo加载
Unit 4博客&课程总结 Unit 4作业的架构设计 本单元作业的设计我分为了三个模块处理：模型构建 + 预处理 + 任务函数，前两部分即为整个图的完整构建，第三部分即为实现题目要求的查询方法。 最终的文件树如下图所示： 模型构建 为了便于对于一些属性的查询以及避免与官方包内的数据
OO Unit4 Summary 目录 一、第四单元作业架构 二、架构设计思维及OO方法理解演进 三、测试理解与实践的演进 四、课程收获 五、改进建议 一、第四单元作业架构 第四单元需要实现UML解析器，即实现UserApi接口即可。程序会传入一个UmlElement数组，为了方便实现一系列方法，
OO Unit3 Summary 目录 一、测试方法 二、架构设计及图模型 三、性能问题及修复 四、扩展作业 五、学习体会 一、测试方法 本单元我采用的测试方法分为两种：一是针对某些复杂指令，基于其JML规格的测试，保证单个方法运行的正确性；二是随机数据生成测试，从全局保证程序正确性
目录心得体会自测历程架构设计第九次作业第十次作业第十一次作业性能分析扩展任务 心得体会 丈育最近没有读书，所以玩不了前两次总结的文摘花活了 本单元的难度总体来说还是比较小（shui）的，因此也帮助本人为同期的其他事务挣得了更宽裕的时间，不胜感激。阅读 JML 约束并遵照它进行代
# MySQL日常监控及sys库的使用 ## 一、统计信息（SQL维度） 1、统计执行次数最多的SQL语句： ```sqlSELECT DIGEST_TEXT, COUNT_STAR, FIRST_SEEN, LAST_SEEN FROM `performance_schema`.events_statements_summary_by_digest ORDER BY COUNT_STAR DESC;``` 2、查看平均响应时间最多的sq
需求场景 在Windows环境下测试，并发数过大，整个主机直接崩掉 依赖说明 在Linux系统中运行JMeter脚本，需要有两个前提 1、Linux系统中配置好Java环境 2、Linux系统中配置好JMeter环境。（因为JMeter的运行需要Java环境） 下载JMeter JMeter下载地址：http://jmeter.apache.org/download_jme
Neo4j Fundamentals Graph Thinking The Seven Bridges Graph Elements Graph Structure Graphs Are Everywhere Property Graphs What is a Property Graph? Native Graph Advantage Non-graph Databases to Graph Your First Graph The Movie Graph Course Su
OO Unit-2 Summary 第一次作业 同步块的设置和锁的选择 在本单元的作业中，我选择了以JVM实现的synchronized作为锁。用生产者和消费者模式对应本单元的作业，可以发现，共享的“托盘”只有电梯的等待队列，一方面，输入处理线程要将新的请求放入等待队列，另一方面，电梯不断读取处理队列的
# -*- coding:UTF-8 -*-import osimport ioimport os.pathimport shutildef del_file(path): if not os.listdir(path): print('it is null') else: for i in os.listdir(path): path_file = os.path.join(path,
目录unit 2 总结同步块的设置和锁的选择调度器设计架构模式程序的bug发现他人bug的策略心得体会 unit 2 总结 本次OO第二单元实现的主要任务为模拟了一个多线程电梯运行的基本场景，基于“生产者-消费者模式”实现了满足不同的电梯调度以及运行策略达到满足用户上下楼、换乘等请求的
在编写质量看板时，添加了一个关于当前冲刺的故事卡状态饼图， 在这个基础上，希望能够看到这个冲刺中每个故事卡的标题内容，可以以弹窗列表的形式展示，如下 这里用到element-ui的一个组件：Dialog 对话框 前端定义交互样式 <div style="position: absolute;margin-top: 50%;">
第一次作业(hw5) 任务说明 本次作业的任务为对A、B、C、D、E五座大楼中的电梯进行实时调度。每一座楼中有一个电梯，可以在1-10楼之间运行，需要耗费时间的操作为上楼、下楼、开门、关门（乘客进出不需要时间，但需要在开关门之间完成）。 代码架构模式与调度策略 UML类图 UML协作图 代码
目录一、前言前三次PTA题目集的小总结二、设计与分析题目集2_7-2题目集3_7-1题目集3_7-2题目集3_7-3三、采坑心得1)数据存储与输出为无限循环浮点数保留规定位数并四舍五入踩坑笔记2)其他忽略if( )中的判断顺序踩坑笔记C/C++带来的坏习惯踩坑笔记四、改进建议五、总结 一、前言
Summary Ranges 题目分析：输出数组的连续排序的数字，如果有数字断档就再分接上后续的范围。利用两个指针分别指向连续的两个数字判断是否相差+1，再循环。 char ** summaryRanges(int* nums, int numsSize, int* returnSize){ char **ret = malloc(sizeof(char*)*20);
FastSum是基于fastNLP开发的一套完整的文本摘要任务解决方案，包括数据加载、模型调用、模型评价三个部分。 FastSum中实现的模型包括： 基准模型 (LSTM/Transformer + SeqLab)Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator NetworksExtractive Summarization as Text
FastSum是基于fastNLP开发的一套完整的文本摘要任务解决方案，包括数据加载、模型调用、模型评价三个部分。 FastSum中实现的模型包括： 基准模型 (LSTM/Transformer + SeqLab)Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator NetworksExtractive Summarization as Text
前言 对于数据结构相关的博客文章，我是根据大学本科阶段《数据结构和算法》课程的内容和王争老师在即刻时间上的《数据结构和算法之美》系列课程（墙裂推荐）进行了一些排版参考和笔记性梳理。这些文章作为笔记总结，一方便是为了夯实自己的基础，一方面为同事和朋友提供一些日后相关
- Break even point = fixed cost (labor + rent) ($10,501,900 +$ 8,850,000 +$ 2,595,000) = $21,946,900 - Selling price per unit = $20,000 on average per car sold - Variable cost per unit = $39,096,900 / $3,400 = 11,499 - $21,946,900
使用for in loop，实质是隐式游标，对于依据检索结果集进行处理的情况非常方便 For r_sys In (Select staff_name From v_tr_member where team_sn=m_team_sn order by rowid) Loop if pass_summary is null then pass_summary:=r_sys.staff_name; Else
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25044 原文出处：拓端数据部落公众号 1 简介 在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。第一种有时称为“路径分析”，而后者有时称为“测量模型”。 2 进行简单的多元回归 SEM 在很大程度上是回归的多元扩展，我们可以在其中一次检
基本统计分析，又叫描述性统计分析，它是指运用制表、分类、图形及概括性数据来描述数据特征的各项活动，以发现其内在规律的统计分析方法。 描述性统计分析主要包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等，常用的统计指标有计数、求和、平均值、方差、标准差等
问题 执行gitbook init 报错TypeError [ERR_INVALID_ARG_TYPE]: The "data" argument must be of type string or an instance of Buffer, TypedArray, or DataView. Received an instance of Promise (途中出现过cb.apply的问题, 可以执行清理(node cache verify)和卸载(npm
