格兰杰因果关系(Granger causality )是基于预测的因果关系统计概念.根据格兰杰因果关系,如果信号X1“格兰杰Causes”(或“G-Causes”)信号X2,则X1的过去值应该包含有助于预测X2的信息,并且超过仅包含在X2的过去值中的信息.其数学公式基于随机过程的线性回归模型(Granger 1969).当然也有对非线性情况的扩展,但是这些扩展在实践中通常更难以应用. 格兰杰因果关系(或“G因果关系”)于20世纪60年代发展起来,自那以来,已广泛应用于经济学.然而,仅仅在过去的几

2017年7月9日上午6点10分,先师胡三清同志--新因果关系的提出者.植入式脑部电极癫痫治疗法的提出者.IEEE高级会员,因肺癌医治无效于杭州肿瘤医院去世,享年50岁.余蒙先师厚恩数载,一朝忽闻先师驾鹤西归,悲痛不已.瘁心之余,遂决意传先师之道,以慰先师在天之灵.如此,先师盖以瞑目矣! 格兰杰因果关系作为一种可以衡量时间序列之间相互影响关系的方法,最近十几年备受青睐.无论是经济学[1],气象科学[2],神经科学[3]都有广泛的应用,尽管后两者(气象和神经科学)连格兰杰自己都反对(格兰杰反对将格

敬爱的GitHub” —— 致GitHub的一封地下信 英文原文:"Dear GitHub…" An Open Letter to GitHub 最近,一个由开源名目(包含一些最盛行的名目)保护者组成的集团逐步强大起来.该集团联署了一封致 GitHub 的地下信,以表白他们的挫折感以及他们的埋怨——他们觉得受到了 GitHub 的疏忽和疏忽.几天内,签订者的个数就增添到了数百(不过偏心地说,其中一些显著是“假的签订者”).其中包含 jQuery.React Native.node.js

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优化概述 数据库性能表现依赖于数据库级别的几个因素,比如表,查询和配置设置.这些软件在硬件级别通过CPU和IO操作构筑结果,你需要尽可能的使用最少的资源达到最大的效果.当你专注于数据库的性能表现时,你应该学习数据库的高级规则和指南,然后以实际执行时间来度量数据库性能.你想成为专家的话,你应该进一步学习在MySQL内部都发生了什么,并且开始以CPU周期和IO操作来度量数据库的性能了. 大多数用户都想方设法的通过现有的软件和硬件配置来或者数据库的最好性能,再高级点的用户则尝试找机会去改进MySQL软

3.全局参数 在global这个节点里的参数是“进程范围的”并且经常是“操作系统指定”的.它们通常是一次性设置而且一旦正确设置不需要动来动去的.它们中的一些和命令行对应. global节点支持以下关键词: * 进程管理和安全- ca-base- chroot- crt-base- cpu-map- daemon- description- deviceatlas-json-file- deviceatlas-log-level- deviceatlas-separator- deviceatla

2.配置 HAProxy 2.1 配置文件格式 Haproxy的配置过程包含了3部分的参数资源:- 命令行中的参数,此种参数总是享有优先权被使用- 配置文件中global节点中的参数,此种参数是进程范围参数- 代理节点参数,此种参数是从defaults,listen,frontend,backend节点中读取的 这个手册里,以关键字起始并作为关联引用的行,组成了配置文件的语法结构.后面跟上可选的一个或者几个用空格隔开的参数. 2.2 引用(Quoting)和转义(escaping) Haprox

  (Granger Causality) 格兰杰(Granger)于 1969 年提出了一种基于“预测”的因果关系(格兰杰因果关系),后经西蒙斯(1972 ,1980)的发展,格兰杰因果检验作为一种计量方法已经被经济学家们普遍接受并广泛使用,尽管在哲学层面上人们对格兰杰因果关系是否是一种“真正”的因果关系还存在很大的争议. 简单来说它通过比较“已知上一时刻所有信息,这一时刻X的概率分布情况”和“已知上一时刻除Y以外的所有信息,这一时刻X的概率分布情况”,来判断Y对X是否存在因果关系.(在发展和

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软件:Adobe Acrobat 网页:https://translate.google.cn/?tr=f&hl=zh-CN 方法:       第一步:用Adobe Acrobat 打开英文文档,另存为网页格式(.html)       第二步:打开谷歌翻译网页,加载.html文件       第三步:右键将翻译好的网页保存(另存为) 参考:https://blog.csdn.net/fuzimango/article/details/77419080 这个博主的方法翻译出的界面无法将鼠标放置

浅谈为什么要阅读英文数据手册 ——带你Go Through Datasheet 系列 Unfortunately!从事软硬件(固件)开发的工程师都知道,我们所用的元器件,特别是高端器件和芯片,都是来自欧美大型半导体企业,他们在公开网站上发布的器件资料多是英文.我们曾经希望若干年之后,能有中文资料(此处应使用过去将来时态),毕竟中国从业人数相当多.然后,十几年过去了,改观有限.因此,请练就“阅读英文datasheet”这个必杀技能,才能让你在看懂芯片资料的基础上,更准确的应用元器件,更明确的解决芯

GDPR英文原文 https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=uriserv:OJ.L_.2016.119.01.0001.01.ENG&toc=OJ:L:2016:119:TOC GDPR中文参考 用谷歌浏览器打开,https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=uriserv:OJ.L_.2016.119.01.0001.01.ENG&toc=OJ:L:2016:119:

原文: http://www.ibm.com/developerworks/cn/rational/321_uml/ 简介 参考 UML 基础系列的其他文章和教程 UML基础: 统一建模语言简介 UML 基础: 类图 UML 基础: 序列图 UML 基础: 组件图 绘制整洁的 UML 图 用例建模技巧 UML 序列图简介 养成良好的绘制 UML 序列图的习惯 利用 UML 进行实体关系建模 订阅 UML 相关文章和教程的 RSS 提要 可以看到1990年的早期版本已经对对象模式和相关技术有着浓厚

参考翻译,有大量删除和修改,如有异议,请拜访原文.一定要看英文原文!!!. 本文转载于:深度译文:机器学习那些事 英文[原题]A Few Useful Things to Know About Machine Learning 机器学习是有别于专家系统(基于知识/规则)的一种模式识别方法,与专家系统的构建方法不同,但目的相同.本文分析了一众机器学习方法,并给出了一些机器学习概念的通俗解释. 通俗论述的理论解释在第二段,由公式详细说明. 参考链接:PAC可学习 一.机器学习那点事 学习=表示 +

Angular2学习笔记(1) 1. 写在前面 之前基于Electron写过一个Markdown编辑器.就其功能而言,主要功能已经实现,一些小的不影响使用的功能由于时间关系还没有完成:但就代码而言,之前主要使用的是jQuery,由于本人非专业前段,代码写的自己都感觉是"一塌糊涂",十分混乱.现在看到Angular2十分火爆,跑了跑它的The Tour of Heroes的例子,感觉非常不错,代码组织的井井有条,于是乎决定学习一下Angular2,然后用它将之前的NiceMark重写一下

开箱即用,DynamicProxy提供了多种代理对象,主要分成两个大类: 基于继承(Inheritance-based) 基于继承的代理是通过继承一个代理类来实现,代理拦截对类的虚(virtual)成员的调用并把它们转发到基本实现,在这种情况下,代理和被代理对象是一个,这也就意味着你不能为一个已经存在的对象,创建基于继承的代理.在DynamicProxy里只有一种基于继承的代理. 类代理(Class proxy) - 为一个类创建一个基于继承的代理,只有类的虚成员能被拦截. 基于整合(Compo

本节内容: AJAX操作相关问题 ABP的方式 AJAX 返回信息 处理错误 HTTP 状态码 WrapResult和DontWrapResult特性 Asp.net Mvc 控制器 Asp.net Web Api 控制器 动态Web Api层 Asp.net Core 控制器 动态Web Api层 AJAX操作相关问题 执行一个AJAX调用在现在的应用里非常常见,尤其在SPAs(Single-Page Applications 单页面应用)里,它几乎是唯一与服务器通信的方式.一个AJAX调用由

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文档目录 本节内容: Nuget 包 DbContext 仓储 默认仓储 自定义仓储 特定的仓储基类 自定义仓储示例 仓储最佳实践 ABP可使用任何ORM框架,它已经内置了EntityFrame(以下简称EF),这个文档将解释如何在ABP里使用EF,我们假设你对EF已经有初步的了解. Nuget 包 在ABP里使用EF的Nuget包是Abp.EntityFramework,你应该把它加入到你的应用里,最好在你项目里单独建立一个EF程序集(dll),然后依赖该于这个包. DbContext 如你所