1.Python实现岭回归(Ridge Regression)
2.ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
3.分位数回归及其Python源码导读
4.源代码审计工具之：SonarQube
5.Python机器学习系列拟合和回归傻傻分不清？一文带你彻底搞懂它
6.现代中长期水文预报方法及其应用内容简介
Python实现岭回归(Ridge Regression)
Python实现岭回归(Ridge Regression)是模糊模糊一种通过L2正则化解决线性回归过拟合问题的经典算法。本文将从原理、回归回归算法流程到实际代码实现进行详细介绍。源码源码用
一、模糊模糊原理和流程
岭回归通过引入L2正则化项，回归回归限制模型参数范围，源码源码用pytorchcuda源码分析避免过拟合。模糊模糊其优化目标是回归回归损失函数加上正则化项的和，参数通常通过解析解获取。源码源码用预测时，模糊模糊需对新样本标准化处理。回归回归
二、源码源码用正则化项与模型优化
正则化项作为惩罚项，模糊模糊控制模型复杂度，回归回归L1和L2正则化分别通过系数稀疏化和参数平滑来达到不同效果。源码源码用正则化系数λ的选取对模型性能至关重要，通常通过交叉验证确定。
三、Python实现
1. 导入必要库，如常见的数学和机器学习库。
2. 自定义Ridge回归类，包含初始化参数、模型训练（解析解求得参数）、预测和模型评估等功能。
3. 通过对比自定义模型与sklearn库中的Ridge，验证实现的准确性。
4. 使用生成的数据集测试模型效果，可视化预测结果。
四、实战演示
本文提供的股彩黎明指标源码完整源码将展示如何构建岭回归模型，包括数据预处理、模型训练和性能评估等步骤，以直观展示算法在实际应用中的表现。
ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
ONNX详解：功能概述、Python API应用与源码解析
ONNX的核心功能集中在模型定义、算子操作、序列化与反序列化，以及模型验证上。它主要通过onnx-runtime实现运行时支持，包括图优化和平台特定的算子库。模型转换工具如tf、pytorch和mindspore的FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。ONNX Python API实战
场景一：构建线性回归模型，基础操作演示了API的使用。
场景二至四：包括为op添加常量参数、属性以及控制流（尽管控制流在正式模型中应尽量避免）。
场景五和后续：涉及for循环和自定义算子的添加，如Cos算子，涉及算子定义、添加到算子集、Python实现等步骤。
源码分析
onnx.checker：负责模型和元素的检查，cpp代码中实现具体检查逻辑。
onnx.compose、onnx.defs、onnx.helper等：提供模型构建、算子定义和辅助函数。
onnx.numpy_helper：处理numpy数组与onnx tensor的转换。
onnx.reference：提供Python实现的数大小大于127的源码op推理功能。
onnx.shape_inference：进行模型的形状推断。
onnx.version_converter：处理不同op_set_version的转换。
转换实践
ONNX支持将tf、pytorch和mindspore的模型转换为ONNX格式，同时也有ONNX到TensorRT、MNN和MS-Lite等其他格式的转换选项。总结
ONNX提供了一个统一的IR（中间表示）框架，通过Python API构建模型，支持算子定义的检查和模型的序列化。同时，它利用numpy实现基础算子，便于模型的正确性验证，并支持不同框架模型之间的转换。分位数回归及其Python源码导读
探索自变量与因变量关系时，线性回归是最直接的方法，其公式为：[公式]。通过最小二乘方法（OLS）得到无偏估计值[公式]，[公式]。然而，线性回归存在局限性，特别是当残差不满足期望值为零且方差恒定的独立随机变量假设时，或当我们需要了解在给定特定条件下的条件中位数而非均值时。为解决这些问题，分位数回归（Quantile Regression）应运而生。
让我们以收入与食品消费为例，这一经典例子出自statasmodels的Quantile Regression应用。我们使用Python包statsmodels实现分位数回归，具体步骤如下：
首先，进行数据预处理，尚硅谷微信支付源码确保数据准备就绪。
接着，我们进行中位数回归（分位数回归的特例，q=0.5），结果揭示了收入与食品消费之间的关系。
通过可视化，我们进一步拟合了个分位数回归，分位数q从0.到0.，以全面理解不同分位数下的回归关系。
观察条回归线，对比分位数回归线与线性最小二乘回归线，我们可直观发现三个关键现象。
分位数回归的原理基于数理统计，涉及分位数的定义、求解方法以及如何将分位数回归应用到实际问题中。简而言之，分位数回归通过最小化损失函数来估计参数，从而提供更全面的统计信息。
实现分位数回归的源码主要包含在Python库中的QuantReg和QuantRegResults类中。QuantReg类负责核心计算，如系数估计和协方差矩阵计算，而QuantRegResults类则用于计算拟合优度并整理回归结果。
总结，分位数回归为解决线性回归局限性提供了有效手段，其优势在于提供更丰富统计信息，如条件中位数，适用于多种应用场景。希望本文能为理解分位数回归及其Python实现提供清晰路径。
源代码审计工具之：SonarQube
SonarQube是rpm2cpio源码编译一个开源的代码分析平台，用于持续分析和评估项目源代码的质量。它能检测出项目中的重复代码、潜在bug、代码规范和安全性漏洞等问题，并通过web UI展示结果。
1. Sonar简介
1.1 SonarQube是什么？
1. 代码质量和安全扫描和分析平台。
2. 多维度分析代码：代码量、安全隐患、编写规范隐患、重复度、复杂度、代码增量、测试覆盖率等。
3. 支持+编程语言的代码扫描和分析，包括Java、Python、C#、JavaScript、Go、C++等。
4. 涵盖了编程语言的静态扫描规则：代码编写规范和安全规范。
5. 能够与代码编辑器、CI/CD平台完美集成。
6. 能够与SCM集成，可以直接在平台上看到代码问题是由哪位开发人员提交。
7. 帮助程序猿写出更干净、更安全的代码。
静态扫描主要针对开发人员编写的源代码。
通过定义好的代码质量和安全规则，对开发人员编写的代码进行扫描和分析。
将分析的结果多维护的呈现出来，以方便开发人员进行代码的优化和规范编写。
1.2 SonarQube的各个功能：
1.2.1 代码可靠性
1. BUG检测
2. 设置需要的代码标准
3. 代码异味
4. 代码安全性
5. 对于开发的各个路径进行检测
1.2.2 软件安全性
1. Security Hotspots: 代码存在安全问题的部分
2. Vulnerabilities: 代码是否存在漏洞
1.3 SonarQube如何工作？
Sonar静态代码扫描由两部分组成：SonarQube平台和sonar-scanner扫描器。
SonarQube: web界面管理平台。
1）展示所有的项目代码的质量数据。
2）配置质量规则、管理项目、配置通知、配置SCM等。
SonarScanner: 代码扫描工具。
专门用来扫描和分析项目代码。支持+语言。
代码扫描和分析完成之后，会将扫描结果存储到数据库当中，在SonarQube平台可以看到扫描数据。
SonarQube和sonarScanner之间的关系：
2 检测
Sonar是一个用于代码质量管理的开源平台，用于管理源代码的质量，可以从七个维度检测代码质量。通过插件形式，可以支持包括Java、C#、C/C++、PL/SQL、Cobol、JavaScript、Groovy等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测。
2.1 Rules提示
2.1.1 Rule界面
2.1.2 Rule正确实例提示
2.2 糟糕的复杂度分布
文件、类、方法等，如果复杂度过高将难以改变，这会使得开发人员难以理解它们，且如果没有自动化的单元测试，对于程序中的任何组件的改变都将可能导致需要全面的回归测试。
2.3 重复
显然程序中包含大量复制粘贴的代码是质量低下的，Sonar可以展示源码中重复严重的地方。
2.4 缺乏单元测试
Sonar可以很方便地统计并展示单元测试覆盖率。
2.5 没有代码标准
Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具规范代码编写。
2.6 没有足够的或者过多的注释
没有注释将使代码可读性变差，特别是当不可避免地出现人员变动时，程序的可读性将大幅下降，而过多的注释又会使得开发人员将精力过多地花费在阅读注释上，亦违背初衷。
2.7 潜在的bug
Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具检测出潜在的bug。
2.8 糟糕的设计（原文Spaghetti Design，意大利面式设计）
通过Sonar可以找出循环，展示包与包、类与类之间的相互依赖关系，可以检测自定义的架构规则；通过Sonar可以管理第三方的jar包，可以利用LCOM4检测单个任务规则的应用情况，检测耦合。
3. Sonar组成
4. Sonar集成过程
开发人员在他们的IDE中使用SonarLint运行分析本地代码。
开发人员将他们的代码提交到代码管理平台中（SVN、GIT等），
持续集成工具自动触发构建，调用SonarScanner对项目代码进行扫描分析，
分析报告发送到SonarQube Server中进行加工，
SonarQube Server加工并且保存分析报告到SonarQube Database中，通过UI显示分析报告。
Python机器学习系列拟合和回归傻傻分不清？一文带你彻底搞懂它
在Python机器学习的探索中，理解拟合与回归这两个概念至关重要。它们虽然都涉及数据与模型的关联，但有着明确的差异。拟合是个广义概念，涵盖了将离散数据点通过线性或非线性方式映射到一条曲线的整个过程，旨在减小数据点与拟合曲线的偏差。回归分析则是拟合的一种具体实现，它探究变量间的定量关系，以建立模型。
回归拟合则根据复杂度分为几个类别。一元线性回归如np.polyfit方法，通过求解系数来拟合数据，如法一中的[8., -.]，sklearn的LinearRegression方法也得到类似结果。曲线拟合如curve_fit则适用于非线性模型，如法三中的[8., -.]。一元多项式回归，如2次多项式，np.polyfit、sklearn的LinearRegression和curve_fit都能得到系数，只是形式不同。
对于更复杂的函数拟合，如指数函数，curve_fit依然是首选，如得到的最佳系数[2., 0.]。这些方法不仅适用于一元，也是多元回归建模的基础。想深入了解数据集和源码的朋友，可以随时联系作者获取更多信息。
现代中长期水文预报方法及其应用内容简介
本书为现代中长期水文预报方法及其应用的科技专著，系统阐述了人工神经网络、投影寻踪、灰色系统、小波分析、模糊系统等新型科学方法在中长期水文预报领域的应用。内容涵盖回归分析技术、周期外延叠加预测技术、时间序列预测技术、灰色预测技术、人工神经网络预测技术、小波分析技术、投影寻踪预测技术、模糊分析预测技术及组合预测技术。所有方法均附有详细的计算程序流程图和Visual Basic6.0源程序代码。本书旨在为从事中长期水文预报的工程技术人员和研究人员提供全面的参考和工具，内容深入浅出，理论与实际紧密结合，程序代码及注解详尽，便于读者学习和应用。本书既可作为高等院校相关专业的本科生或研究生学习的参考书，也适用于从事水文预报工作的专业人士。
在现代中长期水文预报领域，本书通过介绍和应用各种先进的科学方法，为解决水文预报中的复杂问题提供了丰富的理论基础和技术支撑。通过系统学习和掌握书中的内容，专业人员可以更好地理解和应用各种水文预报技术，提高预报的准确性和可靠性。本书不仅涵盖了传统的水文预报方法，还引入了人工智能和大数据分析等现代技术，为水文预报的未来发展指明了方向。
本书的独特之处在于，它不仅介绍了各种水文预报方法的理论知识，还提供了详细的计算程序流程图和源代码，使得读者可以轻松地将理论知识转化为实际应用。这种实践导向的学习方式，对于提升专业人员的实践能力和创新能力具有重要意义。通过本书的学习，读者可以更好地理解水文预报的原理，掌握各种预报方法的应用技巧，为解决实际中的水文预报问题提供有力的支持。
总之，本书是现代中长期水文预报方法及其应用的重要参考，它不仅提供了全面的理论知识，还提供了实用的工具和方法，为从事水文预报的专业人士提供了宝贵的资源。通过深入学习本书，读者可以增强对水文预报的理解，掌握先进的预测技术，从而在实际工作中发挥更大的作用。
