ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平

这是我本人编写程序发包从美国海洋局NOAA查获的获得的每一经度每一纬度的磁偏角数据，仅查了东经北纬，日期是2010年10月，保存在数组ma[181][91]中，181代表经度，91代表纬度

TS-D96ATE-D48ATS-D3K11F◆输入信号:4-20mA,0-10mA,1-5V,0-5V.◆阀位反馈精确度:±1.0%×满量程◆交流负载能力:6A/220V,交流过零触发.◆直流电流输出负载能力:750Ω

作者：Vidal,René,Ma,Yi,Sastry,S.S.2016年新书。
据作者说：研究unsupervisedlearning，从一百多年前的PCA讲到压缩感知，知识纵跨上百年。
横跨代数几何，数理统计，高维数据处理，优化算法。
而使用更涉及科学和工程各个领域，是数据科学的入门基础

Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。
MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。
为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，担任数据的过滤分发；
Reduce是规约，担任数据的计算归并。
Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。
从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。
Shuffle横跨Ma

编码练习我的编码练习工作区。
目录布局src/Java源代码目录。
src/util/小型数据结构，如Pair，ListNode，TreeNode。
帮助进行测试的辅助工具，例如TreeFactory从数组构建树，IntArrays从JSON文件加载数组，随机播放数组，等等。
代码片段，如交换arr[i]和arr[j]。
src/data_structure/解决新问题时可能有用的数据结构实现。
src/算法/解决常见问题的算法。
档案/LeetCode，HackerRank等针对问题的存档解决方案。
出于记录目的，将代码转储到此处。
Java8+和C++20在语法上的比较功能编程JavaLambda表达式比C++更简约：参数类型可以省略；
{}和return关键字可以省略。
Java中的原始值数组上的Ma

实验一三点式正弦波振荡器（模块1）一、实验目的1.掌握三点式正弦波振荡器电路的基本原理，起振条件，振荡电路设计及电路参数计算。
2.通过实验掌握晶体管静态工作点、反馈系数大小对振荡幅度的影响。
图1-1正弦波振荡器（4.5MHz）将开关S3拨上S4拨下，S1、S2全部断开，由晶体管Q3和C13、C20、C10、CCI、L2构成电容反馈三点式振荡器的改进型振荡器——西勒振荡器，电容CCI可用来改变振荡频率。
振荡器的频率约为4.5MHz振荡电路反馈系数:F=振荡器输出通过耦合电容C3（10P）加到由Q2组成的射极跟随器的输入端，因C3容量很小，再加上射随器的输入阻抗很高，可以减小负载对振荡器的影响。
射随器输出信号Q1调谐放大，再经变压器耦合从J1输出。
三、实验步骤1.根据图在实验板上找到振荡器各零件的位置并熟悉各元件的作用。
2.研究振荡器静态工作点对振荡幅度的影响。
3.将开关S3拨上S4拨下，S1、S2全拨下，构成LC振荡器。
4.改变上偏置电位器RA1，记下发射极电流，并用示波器测量对应点的振荡幅度VP-P（峰—峰值）记下对应峰峰值以及停振时的静态工作点电流值。
5.经测量，停振时的静态工作点电流值为2.23mA6.分析输出振荡电压和振荡管静态工作点的关系，按以上调整静态工作点的方法改变Ieq，并测量相应的，且把数据记入下表。
Ieq(mA)1.201.401.591.802.23Up-p（mV）304348384428停振7.晶体振荡器：将开关S4拨上S3拨下，S1、S2全部拨下，由Q3、C13、C20、晶体CRY1与C10构成晶体振荡器（皮尔斯振荡电路），在振荡频率上晶体等效为电感。
8.拍摄晶振正弦波如下：f=4.19MHz四、实验结果分析分析静态工作点、反馈系数F对振荡器起振条件和输出波形振幅的影响，并用所学理论加以分析。
答：晶体管的起振条件是约等于0.6V，使静态工作点处于此电压附近，并加入正反馈。
同时随着静态电流的增大，输出波形的幅度也增大。
增长到一定程度后，由于晶体管的非线性特性和电源电压的限制，输出波形振幅不再增长，振荡建立的过程结束，放大倍数的值下降至稳定。
|AF|=1，输出波形振幅维持在一个确定值，电路构成动态平衡。
五、实验仪器1．高频实验箱1台2．双踪示波器1台3．万用表1块

Levinson-Durbin算法AR、MA算法。
matlab语言亲身写的

四通道4-20mA模仿量采集板STM32数据采集四通道4-20mA模仿量采集板STM32数据采集

ARMA、ARIMA、AR、MA均是时间序列的重要方法。
此例程中包含了以上一切的实现过程，java实现的，且含有main函数供自行调试，已亲测可用！

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。