FFTSTFT经典功率谱现代功率谱AR原创报告matlab程序-实验心得总结.rar :) FFT频谱分析 短时傅里叶变换 经典功率谱估计（weltch法和Thomson多窗估计法） 现代功率谱估计AR模型法 1.1.jpg 1.1tu.jpg 1.2.jpg 1.2tu.jpg 3.1.jpg 3.1tu.jpg 5.1.jpg 5.1tu.jpg 6.1.jpg 6.1xu.jpg 6.1tu1.jpg 6.1tu2.jpg

经常有粉丝问我该选flink和spark streaming？ 业务选型对新手来说是件非常困难的事情，对于经验丰富又经常思考的人来说就很简单。 选型的时候个人准备知识： 1.深入了解框架。 2.深入了解框架的周边生态。 3.深入了解你自己的业务场景。 就拿flink和spark streaming来说吧，要是理解其设计灵感就会很简单的理解该选谁： spark 是做批处理起家，然后以微批的形式开创了流处理。使用场景很显而易见了，允许一点延迟，批量处理，吞吐量优先地，而且spark streaming贡献者这么多依然很稳定。 flink是以流处理起家，然后以流处理的灵感去创建批处理。那就很适合实时

今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。 对于这个需求，我们可以用sklearn来解决，方法并没有难，笔者在此仅做记录，供自己以后以及读者参考。 我们模拟的数据如下： y_true = [‘北京’, ‘上海’, ‘成都’, ‘成都’, ‘上海’, ‘北京’, ‘上海’, ‘成都’, ‘北京’, ‘上海’] y_pred = [‘北京’, ‘上海’, ‘成都’, ‘上海’, ‘成都’, ‘成都’, ‘上海’, ‘成都’, ‘北京’, ‘上海’] 其

在做一个需要用到echarts地图的项目的时候，成功通过ajax获取到了后台提供的数据，并生成了想要的JSON串。但是，放到echarts option.series[0].data里，获取不到数据。在生成的地图上无法看到你从后台获取到的值。翻遍百度和必应，给出的答案五花八门，仍旧未解决问题，最后还是一个同事大牛给解决的，在此分享给大家。希望对大家有帮助，，，， 废话不多说，直接上码： $(function () { var data = []; function setOption(data){ var myChart = echarts.init(document.getElementB

对基于EMD-AR模型的齿轮箱故障诊断进行了研究。对齿轮箱故障振动信号采用EMD方法进行分解,得到有限个平稳的IMF(本征模式函数),对其建立AR模型,将建立的每个AR模型残差的方差和自回归参数建立Mahalanobis距离判别函数,最后进行模式特征综合,确定齿轮箱的工作状态以及故障类型。研究表明,采用EMD-AR模型进行齿轮箱故障诊断是可行有效的,提高了齿轮箱故障检测的准确性。

这是ARMv7-A ARMv7-R的官方手册ARM_Architecture_Reference_Manual_ARMv7-AR。内容涉及arm架构，指令详解，debug，以及各种附属功能的全面介绍和使用demo。 内容比任何市面上的arm书籍都更加全面和权威。带有书签和各种链接跳转，非常方便查阅。

这个例子是对课程进度表里面的某个学生的剩余课时进行求和汇总。 laravel 版本是 lts 5.5 StudentLessonProgress::where('student_info_id', $student_info_id) ->sum('total_left_class_num'); 打印sql语句如下： array:1 [▼ 0 => array:3 [▼ “query” => “select sum(total_left_class_num) as aggregate from student_lesson_progress where student_info_id

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~ clf=KMeans(n_clusters=5) #创建分类器对象 fit_clf=clf.fit(X) #用训练器数据拟合分类器模型 clf.predict(X) #也可以给新数据数据对其预测 print(clf.cluster_centers_) #输出5个类的聚类中心 y_pred = clf.fit_predict(X) #用训练器数据X拟合分类器模型并对训练器数据X进行预测 print(y_pred) #输出预测结果 补充知识：sklearn中调用某个机器学习模型model.predict(x)和model.predict_proba(x)

要使用pyecharts0.5.x之前，再次强调pyecharts0.5.x和pyecharts1.x的使用区别。 pyecharts0.5.x 中 以图例为主体，需要什么就add什么就好了，一般在add里面直接写需要的功能的参数就ok了。 pyecharts1.x中以options对象为主体，万物皆oop，可以通过不断的在对象上调用方法就

学习笔记 文章目录Ajax动态加载网站数据抓取动态加载的类型那么该如何抓取数据？如何得到JSON文件的地址？观察JSON文件URL地址的查询参数JSON格式数据转换成python字典如何获取科研数据 Ajax动态加载网站数据抓取 前几天小伙伴在写报告时，和我讨论了一下爬取某生态网站的统计数据问题，我看了一下，这个网站是动态加载的，想了一想，很多数据网站的数据都是动态加载的，那么脆写一个案例吧，方便大家进行数据收集和整理。 在爬取数据之前，我先讲几个关于动态加载网站的知识点，方便大家理解代码。 动态加载的类型 部分页面刷新的动态加载 我们首先看一个动态加载的网站(这个网站也是我们之后要爬