我们都知道，Devaney对于混沌是这样定义的： 对于映射F，如果满足：1）对初值得敏感依赖性；2）拓扑传递性；3）周期点稠密。 我们就可以说映射F是混沌的。 那么这三个条件应该怎样理解呢？ 1）从稳定性角度来看，混沌轨道是局部不稳定的，“敏感初条件”就是对混沌轨道的这种不稳定性的描述。对于初值敏感 ...
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2019-08-19 09:56:35
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3.5.0 有9个功能增强，17个Bug 修改。功能增强：（1）增加xmind 转EXCEL 功能 ，且用的是itest 用例导入模板，方便修改后再导入 （2）度量分析中，4个过程分析，之前按人按日期趋势分析，又另外增加了，只按日期不按人的(总)的趋势分析 (3)看板中增加，可查看测试迭代报告，以... ...
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2019-08-18 23:57:04
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上一篇主要是使用Power Pivot中的计算列，来了解2个事情： 其一：是行上下文什么时候才会被函数所应用； 其二：是使用行上下文筛选过滤数据的方式。 这一次我尝试使用度量值来实现同样的操作。度量值这个词看起来有点过于专业，很难一眼看出其具体意义。 通俗一点说，度量值是一个有固定名称的运算公式。度... ...
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2019-08-18 11:49:20
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【题目描述】 在业余时间，Farmer John创建了一个新的视频共享服务，他将其命名为MooTube。在MooTube上，Farmer John的奶牛可以录制，分享和发现许多有趣的视频。他的奶牛已经发布了 $N$ 个视频 ( $1 \leq N \leq 100,000 $)，为了方便将其编号为 ...
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2019-08-18 11:34:17
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今天在Power BI星球中看了一篇有关计算列和度量值差异的案例文章，其操作是在Power BI Desktop中完成的，我这里将该案例转换为Excel2016中的实现方式，案例中的数据类似如下图所示。 我们的目的就是算出每个客户的最后的订单日期值，这个需求非常简单，即使使用Excel公式都很容易实... ...
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2019-08-17 23:53:45
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一个典型的星型模式包括一个大型的事实表和一组逻辑上围绕这个事实表的维度表。 事实表是星型模型的核心，事实表由主键和度量数据两部分组成。星型模型中各维度表主键的组合构成事实表的主键。事实表中存放的大量数据，是同主题密切相关的、用户最关心的度量数据。星级酒店最需要关注的是客户消费情况。为分析的需求，基 ...
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2019-08-17 19:58:53
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参看文章： 《机器学习-周志华》 《机器学习实战-Peter Harrington》 《统计学习方法-李航》 算法介绍： k近邻学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制如下，给定测试样本，基于某种距离度量（曼哈顿距离、欧氏距离、切比雪夫距离、Lp距离、Minkowski距离）找出训练集中与其最靠近的 ...
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2019-08-17 14:28:29
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项目背景 厦门四信3G/4G无线通信代替了传统的有线通信方式，通过标准的RS232接口将现场的智能型型装置传送过来的数据传送到监控中心，反之，监控中心也能通过运营商网络将各种控制命令、数据等传送到远方终端站。在远方终端站，利用3G/4G网络，可根据需要把上述各个系统中采集到的开关闭合信息、掉闸信息、电流量、电压量、电度量、线路故障等数据进行传输，通过监视和控制各种电气设备的运行状况，优化配电网运
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2019-08-15 13:13:20
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1.熵与最大熵原理 熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵值就越大；若随机变量退化成定值，熵为0。均匀分布是“最不确定”的分布 假设离散随机变量X的概率分布为P(x)，则其熵为： 联合熵和条件熵 两个随机变量的X，Y的联合分布，可以形成联合熵，用H(X,Y)表示 条件熵H(X|Y) = H(X ...
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2019-08-13 17:15:46
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录： 1.欧氏距离 2.曼哈 ...
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2019-08-03 11:15:41
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