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特色 根据时间序列数据计算各种特征。 R包Python实现。 安装 您可以使用以下tsfeatures从安装tsfeatures的发行版本： pip install tsfeatures 用法 tsfeatures主函数默认情况下计算Montero-Manso，Talagala，Hyndman和Athanasopoulos在。 from tsfeatures import tsfeatures 该函数接收具有unique_id ， ds ， y列以及可选的数据频率的面板熊猫df。 tsfeatures ( panel , freq = 7 ) 默认情况下（ freq=None ），该函数将尝试推断每个时间序列的频率（使用ds列上pandas infer_freq ）并根据内置字典FREQS分配一个季节性周期： FREQS = { 'H' : 24 , 'D' : 1 ,

静电学手册 I 静 电 学 基 础 静电的原理 静电是怎样产生的 静电特性 静电电荷与电场 电力线 电容 导体与绝缘体 II 各 种 静 电 相 关 问 题 人体对静电的感觉 各行各业中的静电问题 静电故障的作用过程 静电力吸附的作用过程 静电释放引发的火灾与爆炸 III 静 电 消 除 方 法 基 础 导体的静电消除方法 绝缘体的静电消除方法 静电消除器（电离器）的运行原理

开发环境VS2010 MFC，生成的密码存入txt文件

根据气体分子量，计算任何温度和压力下的密度

错误发现率是一种控制跨多个假设的 alpha 错误的统计方法，控制错误拒绝假设的预期比例而不是家庭错误率。 看： Benjamini, Y. 和 Yosef, H. (1995)。 控制错误发现率：一种实用且强大的多重测试方法。 皇家统计学会杂志，57(1)，289-300。http://www.jstor.org/stable/2346101

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选题：搜狗日志查询分析 (MapReduce+Hive综合实验） 前提条件： 安装好hadoop2.8.0 安装好HQL 安装好Hive 安装好eclipse 选题要求： 解压数据源，并上传到hdfs，保存的目录以个人学号区分，176为我的学号 创建hive表 编写MapReduce程序实现数据清洗，去掉不满足长度为6，并保证输出数据以 ','分割 将清洗后的数据导入Hive 使用SQL查询搜索结果排名第2点，点击次序排在第1的数据 实验步骤： 思路：用MapReduce做数据清洗，用Hive来分析数据。

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