对比会发现，其中xlwings的功能是最全最强大的，其实它的执行效率也是最高的。但是xlwings的学习难度相对比较大，而且里面的很多的概念和操作方式和平时操作Excel的时...
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python中操作excel的库 -
PEST中应用SVD-Assist和Parallel PEST
如果估算的参数有100个，那么每进行一轮迭代，PEST要运行100次，如果参数有成千上万个的话，实际计算时间过程非常长甚至不可行。PEST中SVD-Assist和Parall...
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PEST中两种参数化方法：zonal和pilot points
在GMS反向模型中，有两种参数化方法，zonal和pilot points，下面分别介绍这两种方法。 一、zonal 1）定义参数区对模型中的每一个参数多边形（如渗透系数K和...
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MODFLOW中RIV、STR、SFR模块包的区别
在GMS的MODFLOW中，有RIV、STR和SFR三个子模块包均可以用来模拟河流与地下水的交互作用，区别如下： 一、RIV 只追踪河流与地下含水层之间的水流，一旦水流入到河...
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思路非常清晰！！
一文读懂存款准备金制度
导言 2019 年 1 月 4 日央行宣布： 下调金融机构存款准备金率1个百分点，其中，2019年1月15日和1月25日分别下调0.5个百分点。 大家都了解下调准备金比率意味...
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一文读懂存款准备金制度导言 2019 年 1 月 4 日央行宣布： 下调金融机构存款准备金率1个百分点，其中，2019年1月15日和1月25日分别下调0.5个百分点。 大家都了解下调准备金比率意味...
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部署在云服务器的项目程序一直运行
1.安装（命令行执行任务）CentOS 系列系统： yum install screenUbuntu 系列系统： sudo apt-get install screen 2....
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t检验一、t检验适用场景 依据中心极限定理，当样本量n足够大时，无论总体分布形态如何，样本均值都服从正态分布N(μ，δ2/n)。其中，μ为总体的均值，δ为总体的标准差，n为样本量。...
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假设检验中统计功效、效应大小及样本量
1、统计功效（statistical power） 当假设检验结果不显著时，这时我们不能立刻接受原假设，因为可能是统计功效过低。统计功效是什么意思呢?它代表当备择假设为真的情...
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假设检验中P值的深入理解
一、如何深入理解p值的含义 首先，我们来看一下p值的定义：在原假设H0成立的条件下，发生与样本结果相同或更极端结果的概率。那么，什么叫与样本结果相同或更极端结果呢？我们以抛硬...
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对IOC和DI的通俗理解
注：本文并非原创，转载自：https://blog.csdn.net/fuzhongmin05/article/details/55802816[https://blog.c...
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VBA批量将Excel转换为PDF
Excel 2010和Excel 2007可以将Excel工作簿另存为PDF格式文件，但手工的方法每次只能转换一个工作簿，要转换多个工作簿就显得有些繁琐。如果没有批量转换软件...
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特征选择
在机器学习中，特征工程对于模型最终的性能影响非常大，好的特征工程可以给模型的性能带了很大的提升。而特征选择使特征工程中最重要的一个环节。面对特征有成百上千的数据集，应该如何选...
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笔记：大规模机器学习1、随机梯度下降法(stochastic gradient descent) 1.1 算法流程在应用批量梯度下降法(batch gradient descent)时，每次迭代...
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笔记：推荐系统1、问题的提出 假如我们拥有多个用户对一系列不同电影的打分（其中存在某用户对某电影打分缺失的情况）。如何基于这些历史数据，利用某种算法来预测用户对特定电影的打分情况？参数表示...
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笔记：异常检测1、单变量高斯分布异常检测 1.1 算法流程设有m个样本x(1),x(2)...x(m)，其中每个样本有n维特征，即x(i)j表示第i个样本第j个特征(i=1,2...m; ...
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笔记：降维与主成分分析
1、降维的目的 1）数据压缩将数据从多维数据降低为低维数据，从而减小数据的规模，并使用较少的计算机内存或磁盘空间。在机器学习中，通过降维也可以加快算法计算。2）可视化通过降维...
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笔记：K-Means1、算法流程K-Means算法是一种无监督学习算法，用于将含有m个样本的数据集D{x(1)，x(2)，x(3)...x(m)}分成k类。代价函数如下（又称畸变函数 disto...
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笔记：支持向量机
1、线性可分支持向量机线性可分支持向量机是指在训练数据集线性可分的情况下，寻找一条几何间隔最大化的直线（也称硬间隔最大化），将正样本和负样本完全分开。1.1、目标函数设有数据...
