Feature Imprtanc及prediction（lec5homework1）
只选了一个股票，做了特征的重要性以及预测值和实际值对比的图，后面附实现代码。尚未做GridSearchCV。 （参数和代码部分还没优化，万里长征只迈出0.1步）。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib matplotlib.use(‘TkAgg’) import matplotlib.pyplot as plt import sklearn from sklearn.model_selection import Tim
协方差与回归线斜率的联系
完整版见可汉学院统计学71课。超级有意思 https://www.bilibili.com/video/av45395982/?p=71 内容如下： 两随机变量离各自均值距离之积的期望值 1.随机变量之和或之差的期望值等于与各自的期望值之和或之差。 2.期望值的期望值等于期望值本身 3.协方差等于两随机变量积的期望减去期望的积 4.随机变量同自身的协方差等于它自身的方差 用样本值来估计积的期望和期望的积后，协方差恰好等于均值回归斜率的分子部分 分母部分可以写成如下方式，即X与自身的协方差： 所
可汗学院统计学课程总结
1.均值，众数，中位数，极差，中程数表示的是一组数据的集中趋势。 均值mean：一般指算数平均数； 众数mode：一组数据中出现次数最多的数； 中位数medium：将一组数据进行排序，当数据个数为奇数时，中间的那个数的值，当数据个数为偶数时，中间两个数的平均值； 极差range：一组数中最大值减去最小值； 中程数midrange:极差值／2 2.中心极限定理（central limit theory）:当样本量足够大时，随机独立事件的概率分布趋向于正态分布。 3.标准差（standard de
怎么在线把QLV格式转成MP4
怎么在线把QLV格式转成MP4,腾讯视频有一个特点，就是其拥有特殊的视频格式，必须在自己的播放器上进行播放，但是在其他播放器内是无法识别的，为了更好的播放视频，我们可以将QLV格式的视频转换成大部分软件都支持的MP4格式，那如何进行转换的呢，请看下方的操作。第一步：打开电脑进入浏览器内搜索关键词“迅捷PDF在线转换器”。找到相对应的转换页面。第二步：进入到在线转换的页面后，点击页面内导航栏上的“音
matplotlibz中颜色与其对应的值
cnames = { ‘aliceblue’: ‘#F0F8FF’, ‘antiquewhite’: ‘#FAEBD7’, ‘aqua’: ‘#00FFFF’, ‘aquamarine’: ‘#7FFFD4’, ‘azure’: ‘#F0FFFF’, ‘beige’: ‘#F5F5DC’, ‘bisque’: ‘#FFE4C4’, ‘black’: ‘#000000’, ‘blanchedalmond’: ‘#FFEBCD’, ‘blue’: ‘#0000FF’, ‘blueviolet’:
迭代期望和方差（iterated expectation,variance)
1.期望 2.方差：可看成是Yconditional universal内X的方差和conditional universal间X的方差两部分组成（类似于样本内和样本间的方差，或者种内和种间的方差（参看统计学F分布））。 例题：独立随机商店，独立随机花钱 相关课程链接：https://www.bilibili.com/video/av6182731/?p=44
中心极限定理和泊松分布的条件
两者通用的： 1.独立（independent） 2.同质（identical） 中心极限定理：fixed property (p：概率) 泊松分布：fixed np (n,个数，p:概率) 根据经验，10<np<20时一般用中心极限定理
写数学公式：markdown中的latex
写的时候需要用KaTeX parse error: Can't use function '$' in math mode at position 10: 包裹起来。 eg:$̲\sigma$ 用两个 XXXX$$，包裹起来则表示自己独占一行。 eg: f(x)=12πδexp((x−u)22σ2)f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\delta}\exp\left(\frac{(x-u)^2}{2\sigma^2}\right)f(x)=2π δ1exp(2σ2(x−u)2)
使用Dockerfile拉取mycat，实现mysql主从，读写分离。
1:获取资源 1:先获取mycat包
wget Mycat-server-1.6.5-release-20180122220033-linux.tar.gz;
2:编写Dockerfile FROM java:8
USER root
COPY Mycat-server-1.6.5-release-20180122220033-linux.tar.gz /
RUN tar -zxf /Mycat-server-1.6.5-release-20180122220033-linux.tar.gz
springboot整合swagger及日常使用
痛点：经常性修改接口导致接口文档也经常需要同步修改，而这是一件很沉重的工作，非常浪费开发人员的时间，这时候我们找到了好伙伴，swagger。 1：引入POM <dependency>
<groupId>io.springfox</groupId>
<artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
<version>2.9.2</version>
</dependency>
<dependenc
NIO学习笔记（一）Buffer
1:buffer就是数组，各类型除boolean外有对应的数据类型的缓冲区。 2:通过allocate方法分配缓冲区，可指定大小。 3:put，get 存取数据 4:缓冲区中4个核心属性：
- 1 capacity ：容量，表示缓冲区中最大存储数据的容量，一旦声明不能改变
- 2 limit：界限，表示缓冲区中可以操作数据的大小。
- 3 position 位置，表示缓冲区中正在操作数据的位置。
- 4 mark 标记，mark()记录当前position的位置，可以通过reset（
NIO学习笔记（二）channel
CPU—中央处理器 Channel —独立的处理器–专门用于IO–附属于CPU 1:用于源节点与目标节点的链接， 在JAVA NIO中负责缓冲区中数据的传输。channel本身不存储数据，需要配合缓冲区进行传输。 2:主要分类 java.nio.channels.Channel | – FileChannel | – SocketChannel | – ServerSocketChannel | – DatagramChannel 3.获取通道 I、java针对支持通道的类提供了getChan
NIO学习笔记（三）scatter/Gather与Charset
1: 分散读取，从channel中读取的数据分散到多个buffer 聚集写入，将多个buffer中的数据聚集到channel中 按顺序读取/写入 操做的是缓冲区数组 2:字符集 ：Charset 编码 ：字符串->字节数组 解码 ：字节数组->字符串 通过Charset对象的newEncoder/newDecoder（）获取编解码器
NIO学习笔记（四）selector选择器
1.监听所有注册在selector上的channel，只有当数据准备完成后，才会创建服务端线程，完成io操作 2.Selector可以被所有继承了SelectableChannel类的channel注册，但是只有FileChannel例外，因为它没有继承这个抽象类。 3.选择器类管理着一个被注册的channel集合信息和他们的就绪状态，选择器和channel是一起被注册的，一个channel可以注册在多个selector上，但是一个channel在同一个selector上只能注册一次。 4.c
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