问题描述：在编写书稿和反复修改书稿时，很容易有多字的情况，例如“用户的的资料”、“需要需要用户输入”，这些不小心的错误用肉眼很难完全发现。但是设定好规则之后，代码是可以非常忠实地完成这个任务的。...首先使用代码发现可疑字词，然后再人工确认，可以大幅度提高工作效率。...技术要点：1）正则表达式中[]表示范围；2）正则表达式元字符\num表示序号为num的子模式，其中整个正则表达式序号为0，第一个子模式序号为1，以此类推；3）正则表达式元字符?...表示前面的字符可以出现也可以不出现；4）常用汉字的Unicode编码范围为\u4e00-\u9fa5；5）Python扩展库python-docx用来读写Word文档。 参考代码： ? 运行结果： ?
目录 使用 netstat 检查开放端口 使用 lsof 检查开放端口 使用 nmap 检查开放端口 在对网络连接或特定于应用程序的问题进行故障排除时，首先要检查的事情之一应该是系统上实际使用的端口以及哪个应用程序正在侦听特定端口...使用 netstat 检查开放端口 netstat (network statistics) 是一个命令行工具，用于监控传入和传出的网络连接以及查看路由表、接口统计信息等。...-p：显示侦听器进程的PID和名称。仅当你以 root 或 sudo 用户身份运行命令时才会显示此信息。 我们案例中的重要列是： Proto – 套接字使用的协议。...使用 lsof 检查开放端口 lsof 意义 LiSt Open Files’ 用于找出哪些文件被哪个进程打开。在 Linux 中，一切都是文件。你可以将套接字视为写入网络的文件。...使用 nmap 检查开放端口 nmap， 或者 Network Mapper, 是用于网络探索和安全审计的开源 Linux 命令行工具。
private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { MatchCollection matches =//使用正则表达式查找重复出现单词的集合...match in matches) { string word = match.Groups["word"].Value;//获取重复出现的单词...word.ToString(), "英文单词");//弹出消息对话框 } } else { MessageBox.Show("没有重复的单词
在编程和数据处理过程中，我们经常需要查找文件中是否存在重复的行。Go 语言提供了简单而高效的方法来实现这一任务。...在本篇文章中，我们将学习如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行，并介绍一些优化技巧以提高查找速度。...我们遍历 countMap，并检查每个行文本的计数值是否大于 1，如果是，则打印该行文本及其出现次数。...四、完整示例在 main 函数中，我们将调用上述两个函数来完成查找重复行的任务。...使用布隆过滤器（Bloom Filter）等数据结构，以减少内存占用和提高查找速度。总结本文介绍了如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行。我们学习了如何读取文件内容、查找重复行并输出结果。
关于WebStor WebStor是一款功能强大的网站安全检测工具脚本，在WebStor的帮助下，广大研究人员可以轻松快速枚举当前组织中的全部网站，以及响应存储、数据存储和其他所使用的已知Web技术。...使用Masscan扫描组织网络范围中开放的HTTP/HTTPS端口，以及组织网络的A记录和CNAME记录中存在的那些组织地址范围外的任何IP地址。...使用Python的requests库收集全部的响应信息并存储在MariaDB数据库中。...除了IP地址之外，与开放HTTP/HTTPS端口的IP相对应的所有DNS名称都将包含在请求中，以便目标网站在使用不同Header的时候不会导致遗漏任何站点。...下载WappalyzerWeb技术数据库并存储在MariaDB数据库中，使用户能够按名称查询常见Web技术位置。 允许用户查询包含了自定义正则表达式的存储响应位置。
MSBuild 中写在 中的每一项是一个 Item，Item 除了可以使用 Include/Update/Remove 来增删之外，还可以定义其他的元数据（Metadata）...使用 % 可以引用 Item 的元数据，本文将介绍如何正确使用 % 来引用每一个项中的元数据。...为了简单说明 % 的用法，我将已收集到的所有的元数据和它的本体一起输出到一个文件中。这样，后续的编译过程可以直接使用这个文件来获得所有的项和你希望关心它的所有元数据。...关于使用 exe 进行自定义编译的部分可以参考我的另一篇博客： 如何创建一个基于命令行工具的跨平台的 NuGet 工具包 - walterlv 关于写文件的部分可以参考我的另一篇博客： 在 MSBuild...编译过程中操作文件和文件夹（检查存在/创建文件夹/读写文件/移动文件/复制文件/删除文件夹） - walterlv 关于项元数据的其他信息 一些已知的元数据： MSBuild Well-known Item
每一层的相关开发环境都不一样，因此转换和渲染地图上的图形元素的方法也不一样。由于Web ADF的目的是在同一个应用程序中使用多种数据源，因此它提供更多的是在Web端创建与管理图形的方法。 ...非常重要的是，开发人员必须了解通常需要在哪创建图形，以及Web ADF是如何集成每个层次的图形的。下图表明在每个层次上可以在哪里创建图形图层。...Web ADF管理着一系列的数据源，如：Web ADF图形，ArcGIS Server和ArcIMS。Web ADF图形资源使用Web ADF的功能创建图形图层与生成地图图片。...服务器端： 一般情况下，在服务器端处理图片就意味着需要使用服务器来创建一个地图图片，这个图片可能随后为Web ADF使用。服务器端创建图片的能力是取决于服务器端的数据源服务的能力的。...对停电区域的查询以及查询结果显示方式和上一部分的“电力参数查询”过程类似，也不再重复介绍。
mydb# 使用命令 db 检查当前选定的数据库。...>dbmydb 使用命令 show dbs 来检查数据库列表。 123 >show dbslocal 0.78125GBtest 0.23012GB 刚创建的数据库（mydb）没有出现在列表中。...max 数值 （可选）指定固定集合中包含文档的最大数量。在插入文档时，MongoDB 首先检查固定集合的 size 字段，然后检查 max 字段。...insert()或 save()方法d的区别是当主键重复时，insert()会报错， save()会覆盖原有内容。..., url : {$addToSet : "$url"}}}]) $first 根据成组方式，从源文档中获取第一个文档。
在下一节中，我们将介绍各种检测给定序列是否平稳的方法。 2. 加载数据 在本节和后续几节中，将介绍检测时间序列数据的平稳性的方法，以及如何处理非平稳序列。同时，本文还提供了相应的Python代码。...大家可以到：AirPassengers下载文中使用的数据集。 在继续分析数据集之前，首先加载和预处理数据。 ? ? 好了，看来可以继续了！ 3....单元根检验通过检查a=1的值来检查序列中是否存在单位根。...差分化 在该方法中，计算序列中连续项的差值。执行差分操作通常是为了消除均值的变化。从数学角度，差分可以写成： yt‘ = yt – y(t-1) 其中yt 是t时刻的数值。...季节性差分 在季节性差分中，不计算连续值之间的差异，而是计算观察值与同一季节的先前观察值之间的差异。例如，星期一的观察值将与上星期一的观察值相减。
时间序列模式 时间序列预测模型使用数学方程(s)在一系列历史数据中找到模式。然后使用这些方程将数据[中的历史时间模式投射到未来。 有四种类型的时间序列模式: 趋势:数据的长期增减。...季节性:以固定的频率(一天中的小时、星期、月、年等)在系列中重复的周期。季节模式存在一个固定的已知周期 周期性:当数据涨跌时发生，但没有固定的频率和持续时间，例如由经济状况引起。...美国用电量季节性图(中图):每条线对应的是一年，因此我们可以观察到每年的用电量重复出现的季节性。...如何检验时间序列的平稳性呢? 我们可以用两种方法来检验。一方面，我们可以通过检查时间序列的均值和方差来手动检查。另一方面，我们可以使用测试函数来评估平稳性。 有些情况可能会让人感到困惑。...总结 在本文中，我们通过一个基于温度数据集的实际示例来介绍趋势和季节性。除了检查趋势和季节性之外，我们还看到了如何降低它，以及如何创建一个基本模型，利用这些模式来推断未来几天的温度。
DF检验和ADF检验 ADF检验是DF检验的扩展，因此让我们首先了解后者。它可以说明如下。考虑以下给出的简单模型： ? 其中S(t)是随时间变化的股票价格，ρ是系数，最后一项是误差项。...Dickey和Fuller还列出了该检验统计量的分布。与DF检验一样，我们期望γ<0。 代码实现 以下的Python代码说明了ADF检验在苹果股票价格中的应用。...使用简单的二项式展开式，可以用伽玛函数表示该方程式： ? 比较简单的AR(1)过程的自相关函数，我们发现后者的自相关函数的衰减率比前者的自相关函数慢得多。例如，对于τ〜25的滞后： ?...扩散是一个被广泛使用的概念，它描述了某个对象（可能是一个想法、资产的价格等）从某一点扩散出去且该点是该对象浓度较高的地方。 ? 三种扩散方式 研究方差如何依赖于后续测量之间的差异： ?...5 使用方差估计Hurst指数注意的几点问题 为了获得方差τ的依赖。必须对多个滞后重复相同的计算，并提取结果的对数图的斜率。正如我们现在看到的，H值很大程度上取决于我们对滞后的选择。
因为ARIMA中的“自动回归”一词意味着它是一个 线性回归模型 ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列平稳呢？...因此，PACF的传递传达了滞后与序列之间的纯相关性。这样，您将知道在AR中是否需要该滞后。 如何找到AR项的阶数？ 平稳序列中的任何自相关都可以通过添加足够的AR项进行校正。...7.如何找到MA项的阶数（q） 就像我们在PACF图上查看AR项的阶数一样，您也可以在ACF图上查看MA项的阶数。MA从技术上讲是滞后预测的误差。...10.如何使用交叉验证手动找到最佳ARIMA模型 在“交叉验证”中，可以预测将来的数据。然后，您将预测值与实际值进行比较。...如果您的时间序列定义了季节性，那么，请使用季节性差分的SARIMA。 季节性差分与常规差分相似，但是您可以从上一季节中减去该值，而不是减去连续项。
因为ARIMA中的“自回归”一词意味着它是一个 线性回归模型 ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列平稳呢？...因此，PACF的传递传达了滞后与序列之间的纯相关性。这样，您将知道在AR中是否需要该滞后。 如何找到AR项的阶数？ 平稳序列中的任何自相关都可以通过添加足够的AR项进行校正。...如何找到MA项的阶数（q） 就像我们在PACF图上查看AR项的阶数一样，您也可以在ACF图上查看MA项的阶数。MA从技术上讲是滞后预测的误差。 ACF指示要消除平稳序列中的自相关需要多少个MA项。...如何使用交叉验证手动找到最佳ARIMA模型 在“交叉验证”中，可以预测将来的数据。然后，您将预测值与实际值进行比较。...如果您的时间序列定义了季节性，那么，请使用季节性差分的SARIMA。 季节性差分与常规差分相似，但是您可以从上一季节中减去该值，而不是减去连续项。
这使得用户可以将不同来源的数据整合到一个数据集中，并且对数据进行清理和处理。 时间序列分析是EViews的一个重要功能，它可以对时间序列数据进行多种统计分析，如ADF检验、单位根检验、滞后阶数选择等。...时间序列预测和模拟是EViews的另一项功能，它可以帮助用户对未来的趋势进行预测，并可以对模型进行模拟和预测，以评估模型的预测能力和健壮性。...检查数据 在导入数据后，您需要仔细检查数据是否正确。在EViews中，您可以使用数据浏览器或者数据编辑器来查看数据。您可以检查数据是否有缺失值、异常值或重复值等问题。...处理异常值 如果数据中存在异常值，您需要检查异常值的来源并进行处理。在EViews中，您可以使用多种方法来处理异常值，如剔除异常值、替换异常值等方法。...处理重复值 如果数据中存在重复值，您需要进行去重处理。在EViews中，您可以使用数据编辑器或者数据浏览器进行去重处理。
这篇文章中，我将向大家讲述到底什么是注解，为什么要引入注解，注解是如何工作的，如何编写自定义的注解(通过例子)，什么情况下可以使用注解以及最新注解和ADF(应用开发框架)。...我们来看两个例子：一个是标准的注解@Override，另一个是用户自定义注解@Todo。 ? 对于@Override注释你可能有些疑问，它什么都没做，那它是如何检查在父类中有一个同名的函数呢。...下面的例子演示了如何使用上面的注解。 ? 如果注解中只有一个属性，可以直接命名为“value”，使用时无需再标明属性名。 ? 但目前为止一切看起来都还不错。...我们需要把这个对象转换为我们自定义的注释(使用 instanceOf()检查之后)，同时也可以调用自定义注释里面的方法。看看以下的实例代码，使用了上面的注解: ?...我们已经了解了注解的优缺点，也知道如何编写自定义的注解，但我们应该将注解应用在ADF的哪部分呢？ADF是否提供了一些朴素的注解？很好的问题，确实在ADF中大量使用注解有一些限制。
因为ARIMA中的“自动回归”一词意味着它是一个 线性回归模型 ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列稳定呢？...首先，我将使用adfuller()statsmodels包中的Augmented Dickey Fuller测试（）检查该系列是否稳定。 为什么？ 因为，仅当序列非平稳时才需要进行区分。...因此，PACF的传递传达了滞后与序列之间的纯相关性。这样，您将知道在AR术语中是否需要该滞后。 如何找到AR项的阶数？ 平稳序列中的任何自相关都可以通过添加足够的AR项进行校正。...10.如何使用超时交叉验证手动找到最佳ARIMA模型 在“交叉验证”中，可以倒退几步，并预测将来的步伐。然后，您将预测值与实际值进行比较。...如果您的时间序列定义了季节性，那么，请使用季节性差异的SARIMA。 季节性差异与常规差异相似，但是您可以从上一季节中减去该值，而不是减去连续项。
Azure Data Factory 系列博客： ADF 第一篇：Azure Data Factory介绍 ADF 第二篇：使用UI创建数据工厂 ADF 第三篇：Integration runtime和...Linked Service Integration runtime(IR) 是Azure 数据工厂在不同的网络环境中进行数据集成的组件，用于几个环境中： Data Flow：在托管的Azure计算环境中执行...SSIS package execution：在托管的 Azure 计算环境中本机执行 SQL Server 集成服务 (SSIS) 包 在数据工厂中，活动（Activity）定义要执行的动作，Linked...Activity，这使得ADF可以在满足安全性和合规性需求的同时，以最高效的方式在最接近目标数据存储或计算服务的区域中执行活动。...三，Linked Service 连接服务（Linked services ）类似于连接字符串，用于定义ADF连接到外部资源时所需要的连接信息，连接服务定义如何连接到外部数据源，而数据集代表外部源数据的结构
unity内部错误，编译不通过，删除assets中自动生成的cinemachine文件夹，重新安装package manager中的包（之前是app store中的生成错误了，不删除不会刷新代码） 菜单栏出现...右键文件夹import（源码在\library\PackageCache下，生成的程序集在\library\ScriptAssemblies下），unity中的adf资源 unity中菜单：Assets...name即项目名称，references依赖项 ?...对象查找 UnityEngine.Object.FindObjectsOfType搜索节点 GameObject.Find通过名字查找 GameObject.GetComponent查找同一对象的组件...：时间轴，多元素 元素 TileMap绘制图层，通过tile palette绘制 prefab重复使用的元素，prefab可以点击去单独编辑的集合 Assetbundle压缩打包资源，支持热更新 cs脚本
因此，PACF的传递传达了滞后与序列之间的纯相关性。这样，您将知道在AR中是否需要该滞后。 如何找到AR项的阶数？ 平稳序列中的任何自相关都可以通过添加足够的AR项进行校正。...如何找到MA项的阶数（q） 就像我们在PACF图上查看AR项的阶数一样，您也可以在ACF图上查看MA项的阶数。MA从技术上讲是滞后预测的误差。 ACF指示要消除平稳序列中的自相关需要多少个MA项。...如何使用交叉验证手动找到最佳ARIMA模型 在“交叉验证”中，可以预测将来的数据。然后，您将预测值与实际值进行比较。...X项的P值小于<0.05，这很好。 所以总的来说要好得多。 理想情况下，应该返回多个时间点，例如返回1、2、3和4个季度，并查看一年中各个时间点的预测效果如何。...如果您的时间序列定义了季节性，那么，请使用季节性差分的SARIMA。 季节性差分与常规差分相似，但是您可以从上一季节中减去该值，而不是减去连续项。
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