摘要: 用债务通缩来解释:为什么牛奶生产者宁可倒掉牛奶,也不愿低价卖给穷人? 1、学术用词 销售数量(sales volume):是指企业在一定时期内实际销售出去的产品数量。 销售收入(sales revenue):是指企业通过产品销售或其他服务获得的货币收入。 利润(profit):销售收入 成本。 资产 阅读全文
posted @ 2019-03-01 21:10 hugechuanqi 阅读(908) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: [TOC] latex编译工具推荐使用vscode,然后安装插件latex workshop,然后安装 "latex编译器" ,本文使用的是tex Live(linux版本) 1、上传文件需求 Cover Letter——信封,主要介绍个人论文主要投递的期刊,论文简要概述(可以是摘要的一部分),论文 阅读全文
posted @ 2019-03-01 14:10 hugechuanqi 阅读(23435) 评论(11) 推荐(2) 编辑
摘要: [TOC] 1、充分条件 如果条件A是结论B的充分条件:A与其他条件是并连关系,即A、C、D….中任意一个存在都可以使得B成立(就像是个人英雄主义),如下图: 用法: 1.如果条件A存在,B肯定成立,即A→B(箭头表示能够推导出) 2.如果B不成立,则说明所有可能的条件都不存在,因此A肯定也不存在, 阅读全文
posted @ 2019-03-01 13:03 hugechuanqi 阅读(5699) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: [TOC] 1、冒泡法排序(从前往后循环,将所有值与第一个值作比较,使得第一个值能获得最小值) 基本思想: (初级版) 冒泡排序是一种交换排序,基本思想是两两比较相邻记录的关键字,如果反序则交换,知道没有反序的记录位置。 算法描述: 代码实现 代码实现: 3、堆排序 堆是具有下列性质的完全二叉树: 阅读全文
posted @ 2019-02-23 19:21 hugechuanqi 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 0、摘要 (1)为了解决什么问题,提出什么方法,得到什么结论? 问题:例如,为了提高系统的准确率,为了降低系统复杂度,为了提高系统自适应能力等 方法:例如,通过降维,特征选择的方法,减少无用数据,从提高系统准确度,并且降低系统复杂度 结论:找到一个评价指标,例如,accuracy, F1 score 阅读全文
posted @ 2019-01-13 23:13 hugechuanqi 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 以kaggle上的House Prices: Advanced Regression Techniques为例讲述线性回归 1、回归模型 (1)一般线性回归:Linear Regression without regularization (2)岭回归:Linear Regression with 阅读全文
posted @ 2019-01-13 20:22 hugechuanqi 阅读(368) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 时间复杂度:O(n) 参考:https://segmentfault.com/a/1190000003914228 1、问题定义 最长回文子串问题:给定一个字符串,求它的最长回文子串长度。 如果一个字符串正着读和反着读是一样的,那它就是回文串。 2、Brute force解法 对于最长回文子串问题, 阅读全文
posted @ 2019-01-12 14:58 hugechuanqi 阅读(362) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 二十一、pdf操作软件pdftk pdftk是一个命令行程序,使用计算机终端进行操作. 1、第一步:安装pdftk windows:https://www.pdflabs.com/tools/pdftk server/ download linux: 2、第二步:操作 以下操作步骤在终端中进行,wi 阅读全文
posted @ 2018-12-21 21:03 hugechuanqi 阅读(1546) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: First Header | Second Header | Third Header | | Content Cell | Content Cell | Content Cell Content Cell | Content Cell | Content Cell 标题一 | 标题二 | 标题三 阅读全文
posted @ 2018-10-24 10:16 hugechuanqi 阅读(252) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考:《Python数据分析和运营化处理》 数据标准化是一种数据预处理操作,通过处理不同规模和量纲的数据,使其缩放到相同的数据区间,例如[0, 1],或[ 1, 1],减少了因为数据规模和分布差异的不同造成对模型的影响。避免“大数吃小数”现象。 |标准化方法|数学公式|优点|缺点|区间| |: :| 阅读全文
posted @ 2018-10-23 21:56 hugechuanqi 阅读(442) 评论(0) 推荐(0) 编辑