数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
🎏Django项目搭建 一、python常见的框架 1.1、什么是框架？ 1.2、MVC和MVT模型 1.3、django的安装 二、建立django项目 2.1、运行项目 2.2、效果图！！ 三、🎏整体流程 一、python常见的框架 1.大包大揽django（被称为完整主义者的框架） 2.力求精简的web.py和Tornado 3.新生代为框架Flask和Bottle 1.1、什么是框架？ 🎏为了提高我们完成项目时的效率，我们将一些在项目中要用到最底层最基 🎏础（程序的主体结构，程序的骨架
django中设计数据模型类是基于ORM的对象关系映射更方便的进行数据库中的数据操作。
对原序列做1阶12步差分，希望提取原序列的趋势效应和季节效应，差分后的时序图如下所示：
时间序列分析是一种重要的数据分析方法，用于处理随时间变化的数据。在Python数据分析中，有许多强大的工具和技术可用于进行时间序列分析。本文将详细介绍Python数据分析中时间序列分析的高级技术点，包括时间序列预处理、模型建立、预测和评估等。
时序图显示，该序列既包含长期趋势又包含以年为周期的季节效应 差分平稳化 对原序列做1阶差分消去趋势，再做4步差分消去季节效应的影响，差分后序列时的时序图：
花呗给人一种“有钱”的感觉，我不禁思考：像我这种发工资前靠花呗活着，一发工资就还花呗的平静什么时候会打破，我要是还不起花呗了怎么办？
线性回归是机器学习中最基础、最常用的算法之一，它用于建立输入特征与连续目标变量之间的关系。本文将深入探讨线性回归的原理、实现方式以及如何使用Python进行线性回归分析。
导语：在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请
本文介绍在ArcMap软件中，模型构建器（ModelBuilder）的建模与具体使用方法。
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
我是山东大学****专业的学生，我叫卫**，想向您请教一个关于abaqus建模时使用python findAt函数选取的问题：我在建模地层时，需要对地层进行partition并建立set，一开始只用一个点就能选取整个模型，见图1，随着partition层数的增多，想要选择整个模型需要的点越来越多，见图2，所以想向您请教一下使用python时有没有什么方法能选择整个模型而且不受partition的影响。
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。 Python Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的： Keras 是类似 Torch 的一个精简的，高度模块化的神经网络库。Theano 在底层帮助其优化 CPU 和 GPU 运行中的张量操作。 Pylearn2 是一个引用大量如随机梯度（Stochastic Gradient）这
tf2相比于tf1来说更加的友好，支持了Eager模式，代码和keras基本相同，所以代码也很简单，下面就如何用tf2-yolov3训练自己的数据集。 项目的代码包：链接: tf2-yolov3.需要自行下载 至于tf2-yolov3的原理可以参考这个链接，我觉得是讲的最好一个：链接: yolov3算法的一点理解.
2、参考模型是国际标准化组织（ISO）制定的一个用于计算机或通信系统间互联的标准体系，一般称为OSI参考模型或七层模型。
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归模型VAR的研究报告，包括一些图形和统计输出。
Python作为一种通用、易学易用的编程语言，在数据科学领域得到了广泛的应用。随着机器学习的兴起，Python成为了数据分析和建模的首选工具之一。本文将详细介绍Python数据分析中的机器学习基础知识，并讨论其在实际项目中的应用。无论您是初学者还是有一定经验的数据科学家，掌握这些技能都是进行数据分析的必备。
因为Django程序是纯Python代码，所以用户在安装完Python环境后，可以利用pip工具使用如下命令安装Django：
作者：Seth Dobrin、 IBM Analytics 编译：周佳玉、Shan LIU、魏子敏 数据科学是一项团队活动。这一点不仅基于我们IBM内部的工作经验，对于那些经常向我们咨询应如何在自己的组织内组建数据科学团队的企业客户也同样适用。 然而在此之前要记住，对于一个数据科学项目，其所需的各种技能都是非常罕见和独特的。因此我们需要确保团队中的每个成员都能专注于他们自己最擅长的事情。 数据科学项目的角色分配、以及每个角色所需的技能如下表所示： 角色分配 角色职能 所需技能 产品所有者 定义问题并建立一
他曾是许多大型技术项目的领导者，包括 LLVM 编译器基础结构项目、Clang C 和 C++ 编译器、MLIR 机器学习基础结构等编译器技术，以及为苹果生态系统提供支持的程序设计语言 Swift。此外，Chris Lattner 还为 Google Brain 和 TensorFlow 建立和管理了一系列与 AI 相关的编译器、运行时和编程语言团队。
机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 它可与 Python 无缝衔接，但克服了很多 Python 的缺点。Jeremy Howard 试用后表示：「Mojo 可能是几十年来最大的编程进步。」 对于全球各地开发者来说，Chris Lattner 这个名字绝对不陌生。 他曾是许多大型技术项目的领导者，包括 LLVM 编译器基础结构项目、Clang C 和 C++ 编译器、MLIR 机器学习基础结构等编译器技术，以及为苹果生态系统提供支持的程序设计语言 Swift。此外，Chris Lattner 还为 Google
数据分析与挖掘，指的是通过对大量的数据进行观察与分析。发掘其中的未知的，潜在的、对决策有价值的关系、模式和趋势，并利用这些规则建立决策模型、提供预测性支持的方法和过程。 作为一名大数据开发工程师，什么能力才是我们我们的核心竞争力，答案是肯定的，那就是数据分析与挖掘。只有让数据产生价值才是数据开发工程师的职责。下面我将从几个方面介绍数据挖掘： 1 数据挖掘的基本任务 数据挖据的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检验、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争
主题建模包括从文档术语中提取特征，并使用数学结构和框架（如矩阵分解和奇异值分解）来生成彼此可区分的术语聚类（cluster）或组，这些单词聚类继而形成主题或概念。
昨晚分享的可以替代Matlab的几款开源科学计算软件（可以替代Matlab的几款开源科学计算软件），后台有读者留言说modelica，但本质上modelica不属于科学计算软件范畴，他属于系统仿真系列，故本文分享一些可以替代Simulink的几款开源系统仿真软件
本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
最近在做python二次开发时候碰到一个小问题。翻了帮助文档，问了许多人也没有解决，想看看您对这个问题有什么看法在Abaqus中建立线（Wire）时候可以采用 wirepolyline（输入两个点坐标）的格式创建，但是这个返回的是feature对象，如何找到其对应的edge对象呢？我看edges的索引和我的feature编号并不一致，不清楚怎么捕捉到feature对应的这根线，从而赋予截面特性因为线的数目众多，如果采用findAt函数捕捉线上的点再来捕捉线计算成本会很大，
大数据文摘作品 编译：小明同学君、吴双、Yawei xia 新年总是跟黄金密不可分。新年第一天，让我们尝试用python搭建一个机器学习线性回归模型，预测金价！ 自古以来，黄金一直作为货币而存在，就是在今天，黄金也具有非常高的储藏价值，那么有没有可能预测出黄金价格的变化趋势呢？ 答案是肯定的，让我们使用机器学习中的回归算法来预测世界上贵重金属之一,黄金的价格吧。 我们将建立一个机器学习线性回归模型，它将从黄金ETF (GLD)的历史价格中获取信息，并返回黄金ETF价格在第二天的预测值。 GLD 是最大的以
最近我们被客户要求撰写关于电商购物网站的用户行为的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本文将从卷积神经网络的角度讨论深度学习。在本文中，我们将使用Keras和Theano，重点关注深度学习的基本原理。本文将展示两个例子——其中一个例子使用Keras进行基本的预测分析，另外一个使用VGG进行图像分析。 我们谈论的话题其实是相当广泛和深入的，需要更多的文章进行探讨。在接下来的一些文章中，我们将会讨论医学影像中DICOM和NIFTI格式之间的不同，并且研究如何使用深度学习进行2D肺分割分析。除此之外，我们还将讨论在没有深度学习时，医学图像分析是如何进行的；以及我们现在如何使用深度学习进行医学图像分
许许多多的人都非常容易爱上Python这门语言。自从1991年诞生以来，Python现在已经成为最受欢迎的动态编程语言之一，尤其进入21世纪以来，Python在行业应用和学术研究中进行科学计算的势头也越来越迅猛。 ——《Python for Data Analysis》（Wes Mckinney） Python不仅在编程方面有强大的实力，而且由于不断改进的第三方库，Python在数据处理方面也越来越突出；近年来，非常火爆的机器学习(Machine Learning)以及前沿的自然语言处理(Natural
1）定义模型（即概率先验）。在此示例中，让我们构建一个简单的线性回归模型（对数）。
你可能会问，为什么是copulas？我们指的是数学上的概念。简单地说，copulas是具有均匀边缘分布的联合分布函数 。
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册，基于 Keras 和 Eager Execution（即时运行）模式，力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
回归最初是遗传学中的一个名词，是由英国生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的，他在研究人类身高的时候发现：高个子回归人类的平均身高，而矮个子则从另一方向回归人类的平均身高； 回归整体逻辑 回归分析（Regression Analysis） 研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量y与影响它的自变量 x_i(i=1,2,3… …)之间的回归模型，来预测因变量y的发展趋向。 回归分析的分类 线性回归分析 简单线性回归 多重线性回归 非线性回归分析 逻辑回归 神经网络 回归分析的步骤 根据预
大数据文摘作品 编译：张南星、王梦泽、元元、Yawei Xia 如果要评选2017三大流行金酸梅奖，毫无疑问，获奖的肯定是指尖陀螺、人工智能以及加密货币。加密货币是一项颠覆性的技术，它背后的原理引人注目，我十分看好它未来的发展。 实际上，我并没有持有任何加密货币，但说起凭借深度学习、机器学习以及人工智能成功预测加密货币的价格，我觉得自己还算是个老司机。 一开始，我认为把深度学习和加密货币结合在一起研究是个非常新颖独特的想法，但是当我在准备这篇文章时，我发现了一篇类似的文章。那篇文章只谈到比特币。我在这篇文章
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据。
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大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Dat Tran 编译 | 康璐、元元、宁云州 谁动了我最爱的干脆面？！ 美好的周五，大数据文摘的办公室居然出现了一起偷窃事件。查看监控后，伟大的文摘菌很快用TensorFlow抓住了凶手，TA就是——一只蠢萌的小浣熊！ 来，一起听文摘菌讲讲，这一简易浣熊识别器是如何实现的吧～ 文摘菌的这个浣熊识别器到底长啥样呢？先给你看看最终效果～ 小偷浣熊独白：文摘菌，我不是故意要吃你的干脆面的 >< 想知道这是如何实现的？在这篇文章中，我会详细说明制作这个浣熊识别器的所有步骤
相信大家在日常的建模工作中都会或多或少地思考一个问题：建模可不可以被自动化？今天将围绕这个问题向大家介绍一个开源的自动建模工具H2O。本文将会cover以下三个部分：
本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去除潜在的离群点和只使用所选变量的子集来 "清洗 "你的数据
tensorflow是谷歌开源的人工智能库，有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。本文在windows10下，借助anacondaAnaconda安装和使用，安装tensorflow2.0。
Orange是Python语言中一个强大的机器学习包，主要用于实现数据挖掘和有监督的机器学习，包括分类，回归等等。在Orange的使用过程中并不需要用户像使用Sklearn那样记性复杂的参数设置，甚至进行必要的参数优化（尽管我们必须承认这些功能有时候是很有用，而且在Sklearn中是相当强大的），但是对于一些初学者尤其是没有编程基础的生物学专业的用户来说，一种简单有效，且适用性强的数据挖掘方法才是真正被需要的。因此今天我们就以Orange为例，为大家介绍一下如何通过Orange来解决数据分类预测的问题。 第
我们已经到达了本文最受期待的部分 - 构建模型！这就是我们大多数人首先进入数据科学领域的原因，不是吗？
近日，谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」，一个用于自动微分的源到源 Python 库；它通过 Python 函数 f 生成新函数，来计算 f 的梯度，从而实现更好的梯度计算可视化，帮助用户更容易地编辑和调试梯度；本文还扼要概述了 Tangent API，包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库，用于自动微分。和目前已有的机器学习库不同，Tangent 是一个源到源（source-to-source）
开笔有话说 接触django有一段时间了，发现国内网站上的django学习资料，虽然有不少，但大多有老旧的通病，所基于的版本简直是太旧了，就拿《the django book》来说，这本书应该是很多人接触django的第一本教程了，可是居然是基于1.1版本的……要知道，现在已经出了1.11版本的django了，这中间差了多少？ 教程版本落后，在实战学习中往往会出现很多兼容性问题，笔者当时就吃了不少这方面的亏，学习1.1的教程，拿1.8的版本来实践，可想而知，得有多少坑……没办法，谁让国内django方面
信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级，企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成，常见是A卡（申请评分卡）、B卡（行为模型）、C卡（催收模型）和F卡（反欺诈模型）。 今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程，数据采用kaggle上知名的give me some credit数据集。
DeepPavlov 是一个开源的会话 AI 库，建立在 TensorFlow 和 Keras 之上，用于以下设计： NLP和对话系统研究； 实施和评估复杂的会话系统。 该库旨在为研究人员提供： 一个用于测试和评估对话模型的框架，并方便他们分享这些模型； 一组预定义的 NLP 模型/对话系统组件和 pipeline； 对话模型的基准环境和系统化的相关数据集访问。 为 AI 应用的开发者提供： 构建会话软件的框架； 应用程序与相邻基础设施集成的工具。 安装 用 Python 3.6 创建一个虚拟环境： v
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