基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算；
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算；
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算；
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算；
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算；
基于Copula理论的计及输入随机变量相关性的概率潮流计算
2023/12/3 2:07:48
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SynthPopSynthPop使用高斯系脉天生表格综合数据。
成果咱们想对于{X，y}的松散漫衍建模，以就能够绘制更多样本。
从统计上相同的漫衍中患上到更多样本能够（a）削减过甚拟合或者（b）留存隐衷（经由建树具备相同统计属性的数据集而不会揭发底线）。
例子您能够从如下漫衍中患上到一些样本。
借助SynthPop，您能够经由（a）将高斯毗邻数拟合到这些视察值，以及（b）从该多元高斯中抽取样原本从该漫衍中天生更多样本。
fromSynthPopimportCopuladata=np.load("data.npy")#groundtruthof100samplesGenerator=Copula()Generator.fit(data)#fitaGuassiansoithasasimilardistr
成果咱们想对于{X，y}的松散漫衍建模，以就能够绘制更多样本。
从统计上相同的漫衍中患上到更多样本能够（a）削减过甚拟合或者（b）留存隐衷（经由建树具备相同统计属性的数据集而不会揭发底线）。
例子您能够从如下漫衍中患上到一些样本。
借助SynthPop，您能够经由（a）将高斯毗邻数拟合到这些视察值，以及（b）从该多元高斯中抽取样原本从该漫衍中天生更多样本。
fromSynthPopimportCopuladata=np.load("data.npy")#groundtruthof100samplesGenerator=Copula()Generator.fit(data)#fitaGuassiansoithasasimilardistr
2023/4/6 21:56:55
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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。
2024-04-09 15:03
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