01 2021 档案
摘要：入门资源 https://www.bilibili.com/video/BV1RK4y1H7he/
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摘要：import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def himmelblau(x): return (x[0]**2 + x[1]-11)**2 + (x[0]+x[1]**2-7)**2 x =
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摘要：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.model_selection import t
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摘要：GTAP的github项目 https://github.com/andre-barbe/Auto-GTAP/blob/master/docs/components-of-auto-gtap.md https://github.com/andre-barbe/Auto-GTAP 开始反向破译，突然发
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摘要：全连接神经网络实战 参考了书籍与博客，目标理解每句话的意思 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns import tensorflow as tf from tensorflow import
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摘要：main format long v_all = xlsread('D:\q1gongyousudu.xlsx'); v1 = v_all(:,2); c0 = 0.3; c1 = youliangbiandonghanshu(c0,v1); %csvwrite('油箱1.csv',c1) v2 =
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摘要：方案1 import yagmail # 登录SMTP服务器 # user - 邮箱账号 # password - 邮箱登录授权码 # host - 邮箱SMTP服务器地址 yag = yagmail.SMTP(user = "user", password='password', host = '
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摘要：时间序列分析spss的使用 http://www.cdadata.com/12363
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摘要：面板数据变系数模型 前言：在这一篇文章中，我们将某些影响因素的作用范围扩大，这些因素不仅影响截距项的变动，而且也能影响到斜率项。因素的作用范围就可能有一下几种组合，单独影响截距，单独影响斜率，既影响截距又影响斜率，既不影响截距也不影响斜率（随机效应）。因素又区分为两类，时间因素与个体特质因素。推荐先
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摘要：变截距面板数据模型 变截距面板数据模型理论介绍 混合效应模型 背景思想 回归公式可以忽略个体与时间变化的差异，因此所有的数据特征可以通过一个公式进行刻画。进行数据的大杂烩、乱炖。为什么采取这么直接粗暴的方式呢？因为每个品种的菜(个体与时间维度)都很少，每一个品种的菜都不能够做出完整一盘菜，只能将所有
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摘要：声明：代码仅作学习交流用途，代码分享者与创作者不承担任何由他人恶意运行而导致的责任，勿擅自修改限制频率的参数，勿恶意攻击网页，请学习浏览者遵守社会公德与法律秩序，爬虫导致的网页崩溃等损失由计算机操作者负全部责任，造成严重后果的需要承担刑事责任 爬虫代写：邮箱 leon_leon@yeah.net i
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摘要：10分钟入门视频 https://www.bilibili.com/video/BV1tk4y1R7Vt?t=572 掌握 变量，速率，水平，箭头与绘制模拟数据的图 以人口增长为例: 函数设置： 作图 点击侧边栏就可。 关键呢： 变量，仅仅设置计算的储存，无法设置初始值。 水平：类似结果，保存结果，
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