卷心菜菜-CSDN博客

原创动力学重构/微分方程参数拟合 - 基于模型

这一篇文章，主要是给非线性动力学，对微分方程模型参数拟合感兴趣的朋友写的。笼统的来说，这与混沌系统的预测有关；传统的机器学习的模式识别虽然也会谈论预测结果，但他们一般不会涉及连续的预测。这里我们考虑的是，连续的预测，而不仅是进行一步预测。比如生物神经元的发放序列，股票序列，天气序列等等。

2024-04-21 02:55:41 692

该程序实现了无需token批量与chatGPT交互的方法，一共分为两个步骤：打开auto_selenium_txt.py。再运行的第二步代码，配置好文件夹中的input文档，执行之后会开始自动批量问答。结束之后会保存的output文档。按照模板准备好input.txt文件后，执行剩下的代码；执行第1到63行代码，后台会自动打开浏览器，需要手动登录账号和点掉系统的弹窗；先运行第一步的代码，执行之后会自动打开浏览器，需要手动配置好浏览器界面；3分钟，教你做个GPT批量问答还不用token | 有源码。

2023-10-08 14:36:02 1531 1

原创 PathWise开发(1) 将增加节点的功能移动到鼠标右键 d3.js/vue.js

{${动图效果参考。

2023-05-20 18:14:15 526

原创复变函数基础笔记1

复数的概念：定义方程x2=−1x^2=-1x2=−1的解为iii，所以i2=−1i^2=-1i2=−1即i2=−1,i4=1i^{2}=-1, i^{4}=1i2=−1,i4=1。所以有{i4n=1i4n+1=ii4n+2=−1i4n+3=−i\left\{\begin{aligned}i^{4n} & = 1 \\i^{4n+1} & = i \\i^{4n+2} & = -1 \\i^{4n+3} & = -i \\\end{aligned}\righ

2022-02-06 00:54:50 824

原创获取百度搜索的返回结果

基于request获取百度返回结果：本文基于request进行访问有可能导致SSLError（这有可能是由于本文是访问https所导致的）。但这篇博客较完整地介绍了对html使用etree，json对返回结果进行解析的操作，可以借鉴。Python3网络爬虫(一)：利用urllib进行简单的网页抓取：这篇主要使用urllib进行抓取，代码简单易懂非常方便。但缺少进一步的格式化处理，可以结合第1篇理解。一开始我们以requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectio.

2022-01-17 00:05:21 1662

原创 d3.js画柱状图超详细教程

d3.js画柱状图超详细教程废话不说了，有文本编辑器和浏览器就行。先看效果图1. 本地创建一个文件夹，名字随便2. 如何创建一个用于画d3的空白html？在文件夹中新建文本文件，将后缀改为.html<!doctype html><html><head> <title>D3.js基础教程</title> <script src="https://d3js.org/d3.v5.min.js" charset=

2021-11-27 01:46:41 4494 1

原创含参量积分实战练习(1)

含参量积分实战练习(1)小测: 试试看掌握了多少在了解了含参量积分的连续性（极限和积分可交换的条件）、可微性（导数和积分型次序交换的条件）、可积性（积分顺序可以交换的条件）之后，试试看能否自己回答下面的问题吧！正常积分：如何对有理函数进行分解x(1+x2)(1+αx)\frac{x}{(1+x^2)(1+\alpha x)}(1+x2)(1+αx)x令φ(α)=∫01ln⁡(1+αx)1+x2dx\varphi(\alpha)=\int_0^1\frac{\ln(1+\alpha x)}

2021-11-25 15:22:06 244

原创双线性函数基础

尝试回答下面问题：双线性函数基础1.什么是双线性函数？2.举一个双线性函数的例子（除了最简单向量内积）3.什么是双线性函数的度量矩阵？4.写出一个你所举例子中的度量矩阵5.用过渡矩阵对所选的基进行变换后，度量矩阵会发生怎样的变化？对称双线性函数基础1.什么是对称双线性函数，什么是反对称双线性函数？2.对称双线性函数的度量矩阵是对称矩阵吗？如何证明？3.是否有“若fff为C\mathbb CC上的对称双线性函数且f(ξ,ξ)=0f(\xi,\xi)=0f(ξ,ξ)=0，则ξ=0\xi=0ξ

2021-11-24 22:02:49 1988

原创非退化是什么意思？

非退化是什么意思？什么是非退化矩阵？即行列式不为零，即矩阵可逆什么是非退化线性替换？对于一个线性变换{x1=c11y1+c12y2+⋯+c1nynx2=c21y1+c22y2+⋯+c2nyn⋮xn=cn1y1+cn2y2+⋯+cnnyn⇔X=CY\left\{\begin{array}{lr}x_1=c_{11}y_1+c_{12}y_2+\cdots+c_{1n}y_n \\x_2=c_{21}y_1+c_{22}y_2+\cdots+c_{2n}y_n \\\vdots \\x

2021-11-24 18:43:29 7363

原创含参变量积分基础知识(1) —— 正常积分的性质

1.什么是含参量积分？[1][1][1]对于一个定积分I=∫cdydyI=\int_c^d y dyI=∫cdydy，往其中加入一个参数aaa，变成I(a)=∫cdaydyI(a)=\int_c^d ay dyI(a)=∫cdaydy，其中a∈[a1,a2]a\in[a_1,a_2]a∈[a1,a2]。这使得每确定一个参数aaa，就会有一个I(a)I(a)I(a)而随之确定，就称其为定义在[a1,a2][a_1, a_2][a1,a2]上的含参量aaa的正常积分（简称含参量积分）把上面的

2021-11-23 11:15:20 1945

原创实变函数---不可测集的一个例子

导言点集并非全都是不可测集。回顾可测集的概念，如果有集合TT满足以下公式， m∗(T)=m∗(T∩E)+m∗(T∩Ec)m^{*}(T)=m^{*}(T \cap E )+m^{*}(T\cap E^c) 则称集合EE是Lebesgue可测集。其中TT被称为试验集，所有可测集的全体记作μ\mu 如图所示：其中，m∗(T)m^{*}(T)的定义为： m∗=inf{∑i=1∞|Ii|，T⊂⋃

2018-05-08 12:01:19 25547 1

原创 python---在conda下安装第三方包

导语因为最近是要安装tushare啦方法1 改名字，在这里把原来的pip.exe和pip-script.py改成前面加上conda的版本，目的是和系统自带的pip给区分开 2 在anaconda prompt命令行中输入conda pip + 你想要安装的包的名字就可以啦比如这里我们安装的tushare

2018-01-14 20:21:54 4482 1

原创神经网络(1)---传统神经网络准备

学习吴恩达的课程所写图像分类原理对于一个rbg的图像，计算机是使用一个r矩阵，一个b矩阵和一个g矩阵来使得图像能够被肉眼看见，而在图像识别中，我们要把这个rbg图像转化成一个向量x来作为输入，所以，我们就一列一列的遍历图像矩阵，先遍历r矩阵，一个一个排成列向量，然后接下来b矩阵，g矩阵，最后可以得到一个n行1列的列向量作为特征向量。常用符号说明：样本：(x,y) 特征向量的维数使用n表示训练样

2017-11-29 03:12:51 385

原创 Matlab---导出exe

导语研究如何把一段代码打包成EXE的方式输出，一方面是为了算法的保密，另一方面也方便在一台未安装有matlab的电脑上面使用。事实上python也是有类似的导出工具的，我们这里先来谈一谈如何从matlab里面导出正文先说说我的环境吧，就win7+matlab2017a，网上说的教程真的都太复杂了，一方面是MCR的配置，另一方面又是GUI的编写。这里我们也致力于简单说明配置，并使用2017a自带的ap

2017-11-28 04:18:10 8166 6

原创阿里服务器(1)---如何连接上我的服务器

导语emmm，最近是觉得吧，我想要跑程序，但是吧，电脑有时候转移的时候得关机啊，所以，就想能不能够自己做一个服务器并且看看能不能跟微信打通让它实时将跑出来的结果发给我~如何在自己的电脑上连接上服务器？要知道自己的登录密码吧~当然还有登录账号（root版的登录账号通常是root）。第二要确认在自己的服务器网页上设置接受ssh协议这个东西。这个是需要在阿里云的安全组里面的规则进行设置的，我这里设置的

2017-11-16 08:32:14 402

原创 tensorflow(4)---mnist问题的深度卷积神经网络（基于官网文档的实现）

导语那么，上次我们已经使用最基本的梯度下降法实现了mnist问题，并且还原了手写数字的原始模样，那么本文就开始讲述如何调用tensorflow中的深度学习中的卷积神经网络解决mnist问题讲解开始首先我们还是给出源代码，然后再分析import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)import

2017-11-11 03:45:59 279

原创 linux(2)---校园网开热点

导语：哎嘛～折腾了这么久，终于找到一个win中难以做到的功能了，那就是校园网开热点呀～步骤：首先得有网首先如果你得把你得校园网给搞定吧2333，我们学校是rj客户端，我主要是阅读了linux公社和这一篇博客，如果不抓包的话，即使脚本最后可以连接得上，但是速度也相当迟缓，而且还有一些网站也可能打不开～其次得会开热点先把这一篇问题中的Creating wifi-hotspot using Unity’s

2017-11-09 03:35:30 1782

原创 linux(1)---已知文件名，用locate找到文件的位置

步骤linux的最强大的搜索功能不是在文件管理其中用ctrl+F（因为那貌似只能找到该文件夹中出现名字的而且貌似不能在文件夹的内部进行搜索），linux正确的搜索方式时右击桌面，打开终端……使用locate语句来搜索 1.用updatedb更新数据库往往这个语句不成功的原因是权限不够，所以如果不行的话就 sudo updatedb 输入以上语句之后终端往往会让你输入密

2017-11-07 20:30:15 1820

原创 tensorflow(3)---官方文档MNIST问题的实现思路解说

导语之前我们已经搞定了tensorflow的基本实现思路，那么在本文，emmm算是复习一下吗？或者让我们为CNN做做准备，了解了解图像识别的一般流程吗？emm讲道理之前还没使用机器学习进行过图像识别的工作啊，所以，我们来看看这个MNIST的问题吧～其实也就是手写数字识别啦。步骤下载数据"""Functions for downloading and reading MNIST data."""fr

2017-11-07 20:21:13 314

原创 tensorflow(2)---linux,anaconda2,pycharm中调用tensorflow

导语tensorflow只在linux支持python2.7 但是据说anaconda结合了好多包，大家说下载了anaconda之后很方便 pycharm是一款好用的编辑器，要是能在pycharm调用anaconda中的tensorflow就好啦（假设我们已经通过使用anaconda下载好了tensorflow）步骤步骤很简单，首先确定你已经通过anaconda安装好了tensorflow，检验

2017-11-07 17:15:43 361

原创 TensorFlow(1)---官方文档简介中所给demo的解说

导语emmm最近想要入tensorflow，为此还专门装了个ubuntu双系统(因为貌似tensorflow只在linux上支持python2.7)，官方不是给了段关于简单实用tensorflow实现平面拟合的代码吗，好像对于我这种小白来说，其中的一些语法不能一眼看懂，所以就记录一下咯~开始讲解import tensorflow as tfimport numpy as np这是本次将要使用到的库

2017-11-07 15:23:59 210

原创金融工程---马尔科夫预测

导语：本篇大部分的阅读是来自于《量化投资：数据挖掘与实践》这本书，有兴趣的同学可以找书来参考阅读简介：很多人认为，如果要看见未来，不仅仅要知晓现在，还要了解过去。但是马尔科夫认为，看见未来，只需要知道实物现在是怎么样的就够了。马尔科夫过程先给出官方的定义吧：设{Xt,t∈T}\{X_t,t\in T\}为随机过程，若对任意正整数nn及t1<t2<⋅⋅⋅<tnt_1<t_2<···<t_n，有：

2017-11-04 03:17:20 778

原创金融工程---最大熵模型（MaxEnt）

导语该模型是为了理解HMM的学习而准备的。最大熵原理这是一个很有意思的思想并非定理或者公式： Model all that is known and assume nothing about that which is unknown. 让建立的模型满足假设条件而不要再去满足其他的假设有趣吧，例如，这里有一个问题一个骰子1点朝上的概率是多少？大部分人会回答16\frac{1}{6

2017-11-03 23:20:20 1836

原创 python学习---画3d曲线曲面图

导语就是想记录并分析一下用pthon画图的经历开始画图先贴最终效果和源代码： from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfigure = plt.figure()ax = Axes3D(figure)X = np.arange(-10,10,0.

2017-10-31 01:05:40 27489 10

原创复分析理论---如何形象理解平均值公式和最大模原理

导语emmm这次讨论的话题如题，哎向其上次的作业怎么都还没写完，不管啦反正作业什么的都是浮云~平均值定理（解析函数版）要说这个定理呢，其实有的书上也叫他平均值公式，也有叫它平均值性质，Whatever，我们这里就叫他平均值定理好了。并且还有两个不同版本的平均值定理（但他们其实说的都是同一件事），然后这里我们介绍的以解析函数来介绍平均值定理。我们先给出书上的原始定义，然后再把数学语言转化为通俗易懂的话

2017-10-31 00:47:53 11109 5

原创机器学习扫盲---常见学习效果指标说明(并附基于sklearn库计算AUC)

导语就我们在使用机器学习对数据库进行训练的时候会用到很多指标对这种方法的结果进行评估，本文就学习一些常见的评估方法吧。指标说明嗯嗯现在我们开始说一般有哪些指标（其实通常是在医学的研究中），我们选取了一张我们导师给我的图（艾玛具体是从哪篇论文中找出来的我还真不清楚，暂且忽略这个吧，仿真我也不用它的结果，只是看看有哪些指标）看到了一堆指标吧，我们一个一个来说 ·Accuracy：准确度，看这个名字应

2017-10-28 21:54:08 5408

原创机器学习实验---调用sklearn库实现GBM

导语一直在纠结GBM这个方法到底是怎么调用的，因为貌似sklearn中并没有一个专门的方法叫做GBM。emmm，后来好像其实一般就说gradient boosting。根据官方文档我们迅速来学习它的使用方式吧~简单步骤1、导入分类器和make_hastie_10_2from sklearn.datasets import make_hastie_10_2from sklearn.ensemble

2017-10-28 14:23:33 3606

原创金融工程---OLMAR和RMR的思路简介

简单介绍一下吧：移动平均线MA常常是用来量化当前的趋势，或者过滤掉一些假信号的常用手段，本文是利用MA自己开发出了一种称为OLMAR的算法来优化资产配置，貌似还用到了机器学习的一些内容，等一下我们来看吧另外，本篇文章的目的当然就是要给搞定这个算法，把这篇论文最核心的内容给找出来。这个算法是如何一步一步实现，以及如果可以的话，进一步的，为什么可以这样实现？两种类型的MASMA

2017-10-28 01:14:20 892

原创机器学习实验---人工神经网络MLP基于sklearn的实现

导语上次写了随机森林的基于sklearn库的大致实现步骤，这次我们来看看人工神经网络的实现步骤吧~MLP就是多层感知器的意思，我们这里也是通过引入MLPClassifier来实现的。步骤详解：首先从sklearn中导入MLPC 导入待训练的数据集通过调用MLPC训练器对训练集进行训练利用训练集对测试数据进行测试返回错误率from sklearn.neural_network impor

2017-10-23 23:25:13 5728 2

原创机器学习实验---random forest的实现~

导语辣么，如题这篇就是要搞定random forest的实现了~怎么实现呢？当然是用库了，要我自己写怎么可能写得出来。库的选择是用sklearn。实现步骤第一步：当然是导入库了。第二步：导入了之后我们简单的给出样本(0,0,0)和(1,1,1)这两个样本第三步：我们调用RandomForest分类器为clf 第四步：使用样本对该分类其进行训练写成python的代码就是如下所示>>> f

2017-10-23 18:14:16 1266

原创金融二叉树模型-给期权定价

在写了一堆常微分分方程之后，我们现在也来了解了解金融行业的二叉树定价模型吧（反正本地在跑数据也没事可做~）实验目标假设一只股票的当前t=0时刻为20元，一个月后的价格可能是22元或者18元(记这时t=T)，在t=0时刻，购买一张一个月到期，执行价格为20元的看涨期权，假设股票不支付红利，在[0,T]时段内存款年利率为6%，问需要支付的期权金应为多少？我们现在根据已知的信息，有

2017-10-23 02:28:02 15210

原创【未完成】线性微分方程与常数变易法

emmmm我们之前已经讲了一种变量变换的方法是吧，但是那个变换方程的形式可以说是多种多样的，那么这次带来的就是一些经久不衰的套路。在实现的时候不需要任何技巧。ok，那么第一种微分方程叫做一阶齐次线性微分方程： dydx=P(x)y+Q(x)\frac{dy}{dx}=P(x)y+Q(x)

2017-10-23 00:57:11 459

原创常微分实验(1.1) 变量分离方程与变量变换

实验目标：大家都是初学者嘛，既然会点进这种标题进来的话。但是我们这里也不准备解释什么是常微分方程了，直接进入本文实验的终极目标：告诉你(y+x)dy+(x−y)dx=0(y+x)dy+(x-y)dx=0 然后问这个微分方程组的解是什么？有没有一脸懵13的感觉ahhh，这tm哪里是变量分离方程了？emmm它确实不是，只不过我们这里也不准备花太多时间在变量分离方程上面（哎，要想解好变量分离

2017-10-22 17:47:35 1351

原创【未完成】常微分实验3.3：解 & 连续的初值 & 可微性定理

日常回顾回顾我们之前所学，我们已经知道了如果对于一个待解的微分方程一个初值点，且在这个初值点的附近有利普希茨条件成立的话，那么在这个初值点的附近的内部（注意是附近的内部，附近的内部，初值点附近的内部，具体是多内部得是情况而定）就有这个微分方程的解存在且唯一这个性质，在证明这个定理的时候用到了逐步逼近法，逐步逼近法同时也是使用计算机求解微分方程的重要方法之一。接着我们开始对解的存在唯一性的范围进行了一

2017-10-22 14:57:04 907 1

原创常微分方程实验(3.2)：解的延拓

嗨~那么之前我们已经学习了（ahhh其实是我已经学习了）如何使用逐步逼近法来求解一个较麻烦但是满足利普希茨条件的初值问题的近似解。但是，现在情况是这样的，还记得之前我们的所求的函数是如何定义的吗？哈当然是定义在我们所给的矩形区域 R：|x−x0|≤a,|y−y0|≤bR：|x-x_0|\leq a,|y-y_0|\leq b这个区域上面的了（如果你要研究的初值问题是没有给a和b的话，那么这个矩形区

2017-10-22 01:48:04 3431

原创常微分方程的近似计算和误差估计(2)

近似计算和误差估计(2)瞎扯淡：ahhh大家可能会好奇为什么一上来就是2~因为(1)是用word的写的啦，改天再上传上来吧~第一次用CS···哦哦CSDN写博客，如果写得有不明白或者错误的地方欢迎大家的指正，现在让我们进入正题吧~回顾实验内容回顾：求方程dydx=x+y2\frac{dy}{dx}=x+y^2的近似解。首先先让我们来回顾一下我们在(1)所学的内容：解的存在唯一性定理和逐步逼近法，

2017-10-21 23:05:09 6881

qq5q13638的博客