对应分析

中国空气质量在线监测平台加密数据爬取 - 中国空气质量在线监测分析平台是一个收录全国各大城市天气数据的网站，包括温度、湿度、PM 2.5、AQI 等数据，链接为：https://www.aqistudy.cn/html/city_detail.html,网站显示为： 该网站所有的空气质量数据都是基于图表进行显示的，并且都是出发鼠标滑动或者点动后才会显示某点的数据，所以如果基于selenium进行数据爬取也是挺吃力的，因此我们采用requests模块进行数据爬取。 - 基于抓包工具展开分析： 　　- 通过分析发现，只有在页面中设置了查询的城市名称和时间范围后，然后点击查询按钮，在抓包工具中才会捕获到一个ajax请求的数据包，我们想要爬取的数据也在该数据包中： 　　 　　然后点击捕获到的数据包后，发现当前ajax请求为post类型的请求，携带一个请求参数d，且该请求参数为加密之后的数据，并且响应中的响应数据也是经过加密后的密文数据。 　　加密的请求参数： 　　 　　加密的响应数据： 　　 - 问题：那么如果我们想要将空气质量数据进行爬取，则需要对上述捕获到的ajax数据包中的post请求对应的url携带请求参数进行请求发送，然后获取对应的响应数据。但是请求参数是加密后的密文，响应数据也是加密后的密文。并且post请求参数对应的密文每次请求都是动态变化的，我们如何设置

一、Zepto核心模块架构 Zepto核心模块架构图 该图展示了Zepto核心模块架构代码的组织方式。主要分为私有变量、函数和暴露给用户的所有api。 Zepto核心模块架构代码 该图展示了Zepto的核心模块架构代码，忽略了所有实现的细节。 var Zepto = (function() { // 私有变量($和zepto不是私有变量，它们会被暴露出去) var undefined, emptyArray = [], filter = emptyArray.filter, slice = emptyArray.slice, $, zepto = {}; // 私有函数 function likeArray() {} // Z类 function Z() {} // 构建Z对象的主要函数 zepto.matches = function() {}; zepto.fragment = function() {}; zepto.Z = function() { return new Z(dom, selector) }; zepto.isZ = function() { return object instanceof zepto.Z }; zepto.init = function() {}; zepto.qsa = function() {}; // Z对象的共享方法 $.fn =

1.引言 本文主要讲解JDBC怎么演变到Mybatis的渐变过程，重点讲解了为什么要将JDBC封装成Mybaits这样一个持久层框架。再而论述Mybatis作为一个数据持久层框架本身有待改进之处。 2.JDBC实现查询分析 我们先看看我们最熟悉也是最基础的通过JDBC查询数据库数据，一般需要以下七个步骤： （1） 加载JDBC驱动 （2） 建立并获取数据库连接 （3） 创建 JDBC Statements 对象 （4） 设置SQL语句的传入参数 （5） 执行SQL语句并获得查询结果 （6） 对查询结果进行转换处理并将处理结果返回 （7） 释放相关资源（关闭Connection，关闭Statement，关闭ResultSet） 以下是具体的实现代码： Java代码 public static List<Map<String,Object>> queryForList(){ Connection connection = null ; ResultSet rs = null ; PreparedStatement stmt = null ; List<Map<String,Object>> resultList = new ArrayList<Map<String,Object>>(); try { //加载JDBC驱动 Class.forName( "oracle.jdbc

#计算机系统大作业 题 目 程序人生-Hello’s P2P 专 业 软件工程 学　　 号 1183710227 班　　 级 1837102 学 生 孙兴博 指 导 教 师 史先俊 计算机科学与技术学院 2019年12月 摘 要 摘要是论文内容的高度概括，应具有独立性和自含性，即不阅读论文的全文，就能获得必要的信息。摘要应包括本论文的目的、主要内容、方法、成果及其理论与实际意义。摘要中不宜使用公式、结构式、图表和非公知公用的符号与术语，不标注引用文献编号，同时避免将摘要写成目录式的内容介绍。 论文内容主要是在预处理，编译，汇编，链接，进程管理，存储管理，和io管理等方面，对hello例程进行全面的系统级解释。 文章首先对源文件hello.c文件变为hello可执行文件的中的过程，以及产生的中间文件，来描述关于预处理，编译，汇编和链接的内容。再利用hello可执行文件执行过程中进程切换，内存分配情况和输入输出情况对有关于进程管理，存储时地址的管理，地址的映射和转换，Linux下的io管理方法接口等进行描述。 本文通过hello.c例程，对程序从源代码到可执行文件，再到被载入内存执行的过程，使用计算机系统的相关知识概念，进行解释。 关键词：计算机系统、编译，汇编，链接，进程，内存，shell，信号，cache； （摘要0分，缺失-1分，根据内容精彩称都酌情加分0-1分） 目 录 第1章

案例需求分析 根据案例介绍，我们进行分析，首先需要一个功能菜单，然后输入功能序号后，调用序号对应的功能方法，实现想要的操作。分析步骤如下 1.完成超市商品初始化。创建商品，将商品添加到集合 2.显示来到超市能做的操作，也就是显示主菜单 3.根据接收到的功能选项，执行对应的功能 3.1.库存货物查询 3.2.添加新货物 3.3.删除货物 3.4.修改货物 3.5.退出系统,结束main方法的运行 4.循环，回到 2.显示主菜单 package com.oracle.store; import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; public class shop { public static void main(String[] args) { ArrayList<Goods> list=new ArrayList<Goods>(); Scanner sc=new Scanner(System.in); while(true){ MainMenu(); int num=sc.nextInt(); switch(num){ case 1:QueryGoods(list); break; case 2:AddGoods(list); break; case 3:DeleteGoods(list); break; case 4

- 中国空气质量在线监测分析平台是一个收录全国各大城市天气数据的网站，包括温度、湿度、PM 2.5、AQI 等数据，链接为：https://www.aqistudy.cn/html/city_detail.html,网站显示为： 该网站所有的空气质量数据都是基于图表进行显示的，并且都是出发鼠标滑动或者点动后才会显示某点的数据，所以如果基于selenium进行数据爬取也是挺吃力的，因此我们采用requests模块进行数据爬取。 - 基于抓包工具展开分析： 　　- 通过分析发现，只有在页面中设置了查询的城市名称和时间范围后，然后点击查询按钮，在抓包工具中才会捕获到一个ajax请求的数据包，我们想要爬取的数据也在该数据包中： 　　 　　然后点击捕获到的数据包后，发现当前ajax请求为post类型的请求，携带一个请求参数d，且该请求参数为加密之后的数据，并且响应中的响应数据也是经过加密后的密文数据。 　　 加密的请求参数： 　　 　　 加密的响应数据： 　　 - 问题：那么如果我们想要将空气质量数据进行爬取，则需要对上述捕获到的ajax数据包中的post请求对应的url携带请求参数进行请求发送，然后获取对应的响应数据。但是请求参数是加密后的密文，响应数据也是加密后的密文。并且post请求参数对应的密文每次请求都是动态变化的，我们如何设置？就算能够破解动态且加密的请求参数

个人分类： 机器学习与Python 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 转载请声明出处： http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。 在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和应用提供了丰富的信息，但也在一定程度上增加了数据采集的工作量，更重要的是在多数情况下，许多变量之间可能存在相关性，从而增加了问题分析的复杂性，同时对分析带来不便。如果分别对每个指标进行分析，分析往往是孤立的，而不是综合的。盲目减少指标会损失很多信息，容易产生错误的结论。 因此需要找到一个合理的方法，在减少需要分析的指标同时，尽量减少原指标包含信息的损失，以达到对所收集数据进行全面分析的目的。由于各变量间存在一定的相关关系，因此有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息。主成分分析与因子分析就属于这类降维的方法。 2. 问题描述

原文地址： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6288716.html 典型关联分析(Canonical Correlation Analysis，以下简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。比如我们拿到两组数据，第一组是人身高和体重的数据，第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据。那么我们能不能说这两组数据是相关的呢？CCA可以帮助我们分析这个问题。 1. CCA概述 　　　　在数理统计里面，我们都知道相关系数这个概念。假设有两组一维的数据集X和Y，则相关系数 ρ ρ 的定义为: ρ ( X , Y ) = c o v ( X , Y ) D ( X )−−−−−√ D ( Y )−−−−−√ ρ(X,Y)=cov(X,Y)D(X)D(Y) 　　　　其中 c o v ( X , Y ) cov(X,Y) 是X和Y的协方差，而 D ( X ) , D ( Y ) D(X),D(Y) 分别是X和Y的方差。相关系数 ρ ρ 的取值为[-1,1],　 ρ ρ 的绝对值越接近于1，则X和Y的线性相关性越高。越接近于0，则X和Y的线性相关性越低。 　　　　虽然相关系数可以很好的帮我们分析一维数据的相关性，但是对于高维数据就不能直接使用了。拿上面我们提到的，如果X是包括人身高和体重两个维度的数据，而Y是包括跑步能力和跳远能力两个维度的数据

原文地址： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6288716.html 典型关联分析(Canonical Correlation Analysis，以下简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。比如我们拿到两组数据，第一组是人身高和体重的数据，第二组是对应的跑步能力和跳远能力的数据。那么我们能不能说这两组数据是相关的呢？CCA可以帮助我们分析这个问题。 1. CCA概述 　　　　在数理统计里面，我们都知道相关系数这个概念。假设有两组一维的数据集X和Y，则相关系数 ρ ρ 的定义为: ρ ( X , Y ) = c o v ( X , Y ) D ( X )−−−−−√ D ( Y )−−−−−√ ρ(X,Y)=cov(X,Y)D(X)D(Y) 　　　　其中 c o v ( X , Y ) cov(X,Y) 是X和Y的协方差，而 D ( X ) , D ( Y ) D(X),D(Y) 分别是X和Y的方差。相关系数 ρ ρ 的取值为[-1,1],　 ρ ρ 的绝对值越接近于1，则X和Y的线性相关性越高。越接近于0，则X和Y的线性相关性越低。 　　　　虽然相关系数可以很好的帮我们分析一维数据的相关性，但是对于高维数据就不能直接使用了。拿上面我们提到的，如果X是包括人身高和体重两个维度的数据，而Y是包括跑步能力和跳远能力两个维度的数据

PCA(主成分分析)方法浅析 降维、数据压缩 找到数据中最重要的方向：方差最大的方向，也就是样本间差距最显著的方向 在与第一个正交的超平面上找最合适的第二个方向 PCA算法流程 上图第一步描述不正确，应该是去中心化，而不是中心化 具体来说，投影这一环节就是：将与特征值对应的k个特征向量分别作为行向量组成特征向量矩阵P 直接乘以特征变量就好。原来是二维数据，降维之后只有一维。 我们想保留几个维度的特征，就留下几个特征值和对应的特征向量。 来源： https://www.cnblogs.com/jiading/p/11963861.html