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    PCA不适用于时间序列分析的案例研究

    我们甚至可以将它用于时间序列分析,虽然有更好的技术。在这篇文章中,我想向您介绍动态模式分解 (DMD),这是一种源自我的研究领域:流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。...我研究的一个关键目标是确定此类流动的低阶模型,我们可以将其用于快速预测或反馈控制。然而,先决条件是对数据进行良好的低维嵌入。这就是 DMD 出现的地方。...1 级模型捕获速度场中的大部分动态,而 2 级模型需要用于温度。 尽管问题中有大量的自由度,但动力学的内在维度是 3。一个是速度,两个是温度。...自从十年前引入流体动力学 [2, 3] 以来,DMD 已被证明是一种极其通用且强大的框架,可用于分析由高维动力学过程生成的数据。它现在经常用于其他领域,如视频处理或神经科学。还提出了许多扩展。...有些包括用于控制目的的输入和输出[4]。其他人将 DMD 与来自压缩感知的想法相结合,以进一步降低计算成本和数据存储 [5],或将小波用于多分辨率分析 [6]。可能性是无止境。

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    安卓HttpPost不适用于Python CGI服务器

    我在Android开发过程中,积累的心得和最佳实践可以极大地提高开发效率和应用质量。首先要深入理解Activity和Fragment的生命周期。这对于管理应用的状态和避免内存泄漏至关重要。...CGI 服务器似乎会启动脚本,但直到 Android 应用程序强制退出之前才会返回。当 CGI 脚本返回时,它会提示 CGI 脚本正常退出,但什么也没做。...解决方案首先,确保您的 Android 设备和 Python CGI 服务器都已正确配置并可以相互通信。其次,将请求执行移出 UI 线程。...最后,检查您的 Android 代码是否正确地构建了 POST 请求。确保您正在使用正确的 URL、HTTP 方法和请求头。...AsyncTask to execute the POST request.new HttpPostTask().execute();在修改后的代码中,HttpPostTask 类是一个 AsyncTask,用于在后台线程中执行

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    在Linux上使用Chrome运行Android应用

    Google在今年的I/O上发布了一个移植跨界应用  名为App Runtime for Chrome(Beta)这个东西可以让Android系统的App运行于ChromeOS下...目前此功能还在测试 只有几个官方的Android App公开放出 于是vladikoff大神把这部分国内提取出来 能让任何系统下的Chrome/Chromium运行Android App...浏览器 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/78066.htm 本文适用于Linux/Mac OS X等系统   Windows系统请见 http:/...1ntunfID 下载完成 把文件夹解压缩出来   加载正在开发的扩展程序 选择此文件夹   然后官方提供的chromeos-apk   基于node写的一个工具  用于转换...里面重新加载(ctrl+r) 在 Windows 上使用 Chrome 运行 Android 应用 见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-09/107199

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    通过 Chrome devtools protocol 和 adb 调试 Android Webview

    这个技术可以用于 UI 自动化等,用脚本自动控制 Android webview 或注入 js 执行 前提条件:usb 连接手机,adb 能查找到 devices,如果有问题,多拔插几次,确认授权。...第一步,确认安卓 App 编译时已经启用了webview 允许调试(一般是允许的,可以通过连接usb,打开chrome的inspect页面(chrome://inspect/#devices),能连上就表示允许调试了...9222/json/version 使用命令: curl localhost:9222/json/list 可以获得当前网页信息和调试用的websocket链接 第五步,通过websocket发送CDP(chrome...按介绍说,https://github.com/cyrus-and/chrome-remote-interface 是一个相关的库,但实际使用时总无法连上ws。...如果直接更成熟的整套体系,例如 Appium,那就更方便了,这种工具已经把上述流程都内置了 参考资料: https://github.com/cyrus-and/chrome-remote-interface

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    关联规则算法Apriori algorithm详解以及为什么它不适用于所有的推荐系统

    关联规则挖掘最常用于营销,特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。 我们这里假设学校建立了一个在线学习的网站,通过学生将课程添加到课程列表(虚拟购物车)来评估不同的课程。...但是关联规则不受因变量个数的限制,能够在大型数据库中发现数据之间的关联关系,所以其应用非常广泛,但是他是否可以应用于所有系统呢?Apriori并不是适用于所有类型的数据集。...Apriori algorithm为什么不适用于某些产品 下面我们使用一个电子商务平台的事件数据【查看,添加到购物车,购买】,包括所有的电子品牌。其目的是确定影响购买几种产品的不常见规则。...Apriori算法不适用于所有类型的数据集,它适用于产品很多,并且有很大可能同时购买多种产品的地方,例如,在杂货店或运动器材商店或百货商店等。

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