9月27日，《自然》（Nature）杂志发布由45个机构组成的国际科研团队的最新研究成果。通过分析2000年至2022年期间的观测数据，发现M87星系中心黑洞喷流呈现周期性摆动，摆动周期约为11年，振幅约为10度。这一现象符合爱因斯坦的广义相对论关于“如果黑洞处于旋转状态，会导致参考系拖曳效应”的预测。这项研究成果为M87黑洞自旋的存在提供了有力观测证据（图1）。之江实验室博士后崔玉竹为论文第一作者兼通讯作者。图1 倾斜吸积盘模型的示意图。假设黑洞的自旋轴竖直向上，喷流的方向几乎垂直于吸积盘的盘面，黑洞自旋轴和吸积盘旋转轴之间的存在一定夹角，即为倾斜的吸积盘模型。黑洞和吸积盘的角动量方向存在的
上一篇我们详细的讲解了一元一次线性回归算法，今天我们接着上一篇，为大家讲解多元线性回归是怎么一回事。何为多元？当我们的输入x只有一维属性时，我们称之为一元。就像我们判断人胖瘦，只需了解体重这一个属性，我们就可以辨识。当x包含n个属性，由n个属性进行描述时，我们称之为多元。比如我们判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜，我们需要了解的信息就多了，我们需要知道瓜的生产日期，瓜的颜色，瓜敲起来声响如何等等，综合上述多种属性才能判断瓜的成色。这就是多元。在多元线性回归中，我们的输入x可描述成如下所示，它表示一条样本数据有d个属性同一元线性回归一样(注：这里不明白的可翻看上一篇推送)，我们需要做的就是寻找d维列向量
目录一、收益率波动效应的分析1.1 收益率序列平稳性检验1.2建立AR(p)模型1.3Ljung-Box混成检验残差序列的相关性，判断是否有ARCH效应1.4建立ARCH模型 二、GARCH模型与波动率预测2.1建立GARCH模型2.2波动率预测三、正态分布的假设下通过波动率计算VaR 四、厚尾分布的假设下通过波动率计算VaR五、同在一坐标系中画出股票的损失率图形及VaR图形六、正态分布及厚尾分布下的VaR穿透率 本文的研究内容包括以下几个方面：1.选择上证指数，利用GARCH模型对波动率进行预测；2.在假设收益率满足正态分布的条件下，利用预测的波动率动态计算VaR；3.选取适合的重尾分布（如
我有一些UITextView的实例，我希望这个textView在显示键盘时占据所有空白的垂直空间。问题是我不知道键盘的高度是多少，因为它在iOS8中有预测栏，当键盘已经显示时，用户可以更改它的实际高度。我不想更改textView的autocorrectionType。我对那个酒吧很好，只是想以正确的方式处理它。所以问题是:有没有可能知道这个栏是否可见？有没有触发用户滑动来显示/隐藏这个栏？提前致谢。 最佳答案 您可以将UITextView上的SettingautocorrectionType更改为UITextAutocorrecti
ECM采用了许多跨分量的预测（Cross-componentprediction，CCP）模式，包括跨分量包括跨分量线性模型（CCLM）、卷积跨分量模型（CCCM）和梯度线性模型（GLM），以利用分量间的相关性。该提案提出了一种跨分量的Merge模式（cross-componentmerge，CCMerge）作为一种新的CCP模式。CCMerge编码的跨分分量模型参数可以从用当前块的的相邻块继承。若当前编码块是CCMerge模式时，则其跨分量线性模型参数可以从其空域相邻和空域非相邻的编码块中继承。创建一个候选列表，其中包括以CCLM、MMLM、CCCM、GLM、色度融合和CCMerge模式编码
多元线性回归分析1.回归分析的地位、任务和分类2.数据的分类3.对线性的理解、系数的解释和内生性4.取对数预处理、虚拟变量和交互效应5.使用Stata进行多元线性回归分析6.异方差7.多重共线性8.逐步回归法1.回归分析的地位、任务和分类回归分析的地位：数据分析中最基础也是最重要的分析工作，绝大多数的数据分析问题都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务：通过研究自变量和因变量的相关关系，尝试用自变量来解释因变量的形成机制，从而达到通过自变量去预测因变量的目的。具体如下：判断哪些自变量和因变量是真的相关，而哪些自变量与因变量不相关。判断与因变量相关的自变量的相关关系是正相关还是负相关。对于不同
YOLOv8实操：环境配置/自定义数据集准备/模型训练/预测引言1环境配置2数据集准备3模型训练4模型预测引言源码链接：https://github.com/ultralytics/ultralyticsyolov8和yolov5是同一作者，相比yolov5，yolov8的集成性更好了，更加面向用户了YOLO命令行界面(commandlineinterface,CLI)方便在各种任务和版本上训练、验证或推断模型。CLI不需要定制或代码，可以使用yolo命令从终端运行所有任务。如果想了解yolo系列的更新迭代，以及yolov8的模型结构，推荐下面的链接：YOLOv8详解【网络结构+代码+实操】笔
基于回归分析的波士顿房价分析项目实现步骤：1.项目结构2.处理数据3.处理绘图4.对数据进行分析5.结果展示一.项目结构二.处理数据fromsklearnimportdatasetsimportpandasaspd"""sklearn1.2版本后不在保留load_boston数据集，可用"""defget_data():#获取波士顿数据#data_url="http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"#raw_df=pd.read_csv(data_url,sep="\s+",skiprows=22,header=None)#print(raw_df)##输
回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2R^2R2score回归模型评价指标：MSE、RMSE、MAE、R2score前言平均绝对误差(MAE)均方误差(MSE)均方根误差(RMSE)决定系数(R2R^2R2score)R2R^2R2（R2R^2R2score）-深度研究校正决定系数（AdjustedR-Square）统计学理论代码实现sklearn库调用模型评估原生实现应用总结前言提示：回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏，这就需要用到R
用Python实现逻辑回归逻辑回归是一种分类算法，对于二元分类问题可以很好地解决。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现逻辑回归算法，并使用一个示例数据集进行测试。下面是Python代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#读取csv数据文件，生成数据集data=pd.read_csv('data.csv')#分割目标变量和特征变量X=data.iloc[:,:-1
