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给定基于MP模型的的模拟PA，采用RLS算法辨识参数，并构建PA，在使用基于MP模型的DPD对PA实现非线性的改善。

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jupyter因为其在python框架下具有一个较为人性化的设计,从而在数据分析,python教学,以及python的快速学习中大放光彩. jupyter作为一个类似于spyder的一种编译器,其美观实用,而且还易于写博客吸引我. 但是由于在jupyter模式下写代码的时候,会发现通过pip install package命令行安装package完成之后,无法在jupyter模式下 import package,这点一直很困惑,进过百般google,还是找不到原因,或者说大家好像根本觉得这个不是事,因此,我在这里先 写个备忘,以免以后忘了 jupyter模式下实用的python编译路径与其他模

飞利浦生命体征监护仪数据接口程序（网络）。从国外网站找来的开源代码。飞利浦生命体征监护仪网络数据接口程序Demo，可直接运行，并从指定IP的监护仪上读取相关数据。配合对应的数据接口文档来理解更有帮助。也欢迎做同类项目的朋友一起交流。

引言   数据预处理时，异常值的存在可能对最终建立的模型的精度和泛化能力有较大的影响。检测异常值的方式有很多，最基本的两种方法为 z 分数法和上下截断点法。 对 z 分数法还存在些许疑虑的可查看如下博文 统计学： Z 分数 & 正态分布 (附 Python 实现代码) –Z 检验先修; Z 分数与正态分布两者关系; Z 分数与百分位数的异同；面试要点（以心理学实验为舟）   本文针对这两种方法，构造自写库，最终实现函数的快捷调用，在很大程度上提高了数据预处理的效率。 效果展示(Jupyter notebook) 一行代码快速绘图查看房价分布情况 如何一步到位的画出复杂精美的图片可以参考

该方案优点是简单，容易手上；缺点是停机时间较长。 因此它适用于数据量不大，或者允许停机的时间较长，并且在这个时间范围内能够完成。 以下是MySQLdump命令的一些用法： 1.将整个数据库的数据及建表文件导出到sql文件中 mysqldump -uroot -proot database1 > database1.sql 2.将sql文件的数据导入,不再是mysqldump,而是mysql mysql -uroot -proot database2 < database1.sql 3.将数据库中的某个表的数据及结构导出到sql文件中 mysqldump -uroot -proot da

函数原型 resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=‘start’, kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 比较关键的是rule,closed,label下面会随着两个用法说明 降采样 对时间数据细粒度增大，可以把每天的数据聚合成一周，可以求和或者均值的方式进行聚合 下面给出列子 times=pd.date_range('20180101',period