The Essential Guide to Regular Expressions for Data Scientists
希望在数据科学工具箱中添加正则表达式？通过本指南从头开始学习python。
How to Develop Complex DAX Expressions
花一些时间彻底了解所请求的测量方法的需求以及可能的未来用例，如何开发复杂的DAX表达式，这首先出现在数据科学方面。
How to Solve Boolean algebra Expressions?
布尔代数源自代数，代数是数学的主要分支之一。数学有很多分支，例如微积分、算术、代数、几何、数值分析……如何求解布尔代数表达式？阅读更多»如何求解布尔代数表达式？文章首次出现在 AtomsTalk 上。
1, 2, 4, 8, 16, ○, …－思い込みには要注意！
在日常生活中，我们有时会做出预测和预测，甚至没有意识到。例如，每天早晨，检查天气预报，并决定是否带上雨伞。如果您要乘火车通勤，则应预测人群的程度并调整出发时间。如果您乘汽车上下班，请避免可能会被拥挤的道路选择一条路线。当您工作时，请预期截止日期。在下班回家的路上，我记得我房子里的冰箱里面有什么，买了一些我可能用完的食材。就是这样。这些预测和预测通常是在某些基础上做出的。当媒体上报告的信息（例如天气预报和交通拥堵预测）时，这将非常有帮助。如果没有这样的信息怎么办？在大多数情况下，您会根据到目前为止的经历并使用它来预测或预测某种模式或规则。这些模式和规则有多可靠？这次，我想通过使用数学中出现的序列
Ninth Circuit Upholds California's Ban On "Large Capacity" Magazines
第九巡回法院坚持加利福尼亚对乔纳森·图里（Jonathan Turley）制作的“大容量”杂志的禁令，这项决定很可能会在最高法院审理到最高法院，美国第九巡回法院的上诉法院维持了加利福尼亚州对“大能力”杂志的禁令。劳伦斯·范·戴克（Lawrence Van Dyke）法官在一项罕见的举动中提出了一段不违反多数意见的视频。邦克小组以前维持了该州的杂志禁令，但最高法院撤消了该决定，并根据2022年的布鲁恩（Bruen）判决。随后，第九巡回法院将案件归还给了美国地区法官贝尼特斯（Roger Benitez）。然后，第九巡回法院再次否决了下级法院。在由前总统比尔·克林顿（Bill Clinton）任命的
What is Factorization in Math? Factoring Methods and Real-world Applications
分解是一种关键的代数技术，可帮助您简化表达式，求解方程和理解函数。FACTORIZARIZIOD至关重要，因为它将复杂的数学结构破坏成更简单，更易于管理的组件。我们可以分解一个复杂的表达（无论是多项式，整数还是矩阵），使其成分部分，并可以发现隐藏的模式，更容易求解方程并简化计算。分解不仅仅是理论上的练习；这是一个必不可少的工具，有助于解决不同领域的现实世界问题。分解不仅有助于解决手动问题解决，还为数学和科学领域的计算算法提供了基础。让我们了解分解的定义，用于分解的各种方法和分解的现实应用。分解数学的分解是什么？在数学中，分解是将数字或代数表达分解成简单因素的产物的过程，这些因素将其乘在一起时会
曲線にはどんな種類があって、どう社会に役立っているのか（その10）－螺旋と渦巻の種類－
我记得当还是学生的时候，我们学过当复杂的数学方程式以图形方式表示时，会画出各种类型的曲线。当时，许多人对这个公式只有模糊的理解，却很难理解由此得出的曲线将如何在社会或自然界中使用。几乎没有解释，而且似乎也没有机会去研究，关于它的表现形式和用途。所以，在本次以研究者眼光看的系列中，我将就“曲线”进行报告，介绍有哪些种类的曲线、它们在现实社会中出现在什么样的情况下、它们对社会有何用处等。在迄今举行的九次会议中，研究人员研究了椭圆、抛物线、双曲线和其他曲线，如“圆锥曲线”、“悬链线”、“回旋曲线”、“摆线曲线、次摆线曲线”、“李萨如曲线”和“玫瑰曲线”。他报告了“卡西尼椭圆”、“双纽线”和“笛卡尔双
新年快乐，欢迎阅读我的第 184 篇帖子。在这里，我分享一些最新的新闻、想法和数学教师资源。1. Austin 博士感谢 Amanda Austin 继续分享关键阶段 3 至 5 的精彩免费资源。我已经将这些资源添加到我的资源库中。最近添加的内容包括简化表达式真或假、平行或非平行
超過確率何分の1の豪雨が基準?－治水事業の整備基準を確率の面から見てみよう
是因为全球变暖的影响吗？近年来，各地出现线性降水带形成的大量降雨和暴雨短时集中降水。这些降水可能会导致陡坡上发生山体滑坡，并因河流泛滥而引发洪水。 由于日本是一个山多平原少的岛国，因此与大陆国家相比，有很多坡度陡峭的河流。大雨时，水位突然上涨，更容易发生洪水。因此，自古以来全国各地都开展河流防洪工作。特别是位于木曾川（长良川、木曾川、揖斐川）集中的浓尾平原环地区的爱知县、岐阜县、三重县，重点抓好防洪工作。 在涉及水的分配和循环的水文学和涉及水流和防洪的水力学中，在确定堤坝等设施的维护水平时使用“超出概率”的概念。这是维护的目标标准，决定了设施能够承受大雨的可能性。超标概率使用基于过去降雨记录的
曲線にはどんな種類があって、どう社会に役立っているのか（その８）－リサージュ曲線・バラ曲線－
当我还是一名学生时，我想我了解到，当复杂的数学公式用图表表达时，就会画出各种形状的曲线。此时，许多人只是想，“嗯，没错。”相反，他们正在努力处理这些公式，并且由此产生的曲线对社会或自然世界没有太多解释。它表现了它自己以及它如何有用，我认为几乎没有机会研究它。因此，在这个研究者之眼系列中，我们将报道“曲线”有哪些种类，它们在现实社会中出现什么情况，以及它们对社会有何用处。在过去的七场“研究员之眼”会议中，我们报告了“圆锥曲线”，例如椭圆、抛物线和双曲线、“悬链线”、“回旋曲线”和“摆线和次摆线曲线”。 '这次，我将报道所谓的“利萨如曲线”和“玫瑰曲线”。 “利萨如（曲线/图形）”1是通过组合两个
Quickpost: PDF/ActiveMime Maldocs YARA Rule
这是我开发的 YARA 规则，用于检测我在“Quickpost：PDF/ActiveMime 多语言恶意文档分析”中写到的 PDF/ActiveMime 恶意文档。它会查找以 %PDF- 开头（此标头可能被混淆）且包含字符串 QWN0aXZlTWlt（BASE64 中的字符串 ActiveMim）的文件，可能被空格字符混淆。用于检测散布的字符 QWN0aXZlTWlt 的正则表达式 […]
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 5
1) 具有犹豫模糊偏好关系的无向协作网络下的群体决策合作博弈作者：廖虎昌、蒋帆、唐明、徐泽水页数：2530 - 25422) 随机高阶 MAS 在 FDI 攻击下的自适应容错共识跟踪控制作者：邵新峰、叶丹、赵新刚页数：2543 - 25533) 非线性信息物理系统针对传感器和执行器攻击的输出反馈自适应模糊逆最优安全控制作者：陈泽斌、余兆旭、李树刚页数：2554 - 25664) 多智能体系统在 DoS 攻击和间歇性执行器故障下的自适应模糊安全控制作者：李永明、陆戈、李克文页数： 2567 - 25765) 基于模糊综合评价和温度可调范围的锌焙烧过程温度协同优化作者：冯振祥，马鹏，李永刚，孙蓓，
Rediscovering celestial mechanics with machine learning
一组科学家利用机器学习“重新发现”了万有引力定律。为此，他们训练了一个“图神经网络”，以根据 30 年的观测结果模拟太阳、行星和太阳系大卫星的动态。然后，他们使用符号回归发现神经网络隐式学习的力定律的解析表达式。
本文是我写的关于量子谐振子的文章系列的第四部分。如果你还没有读过第一部分：量子谐振子简介、第二部分：带有无量纲项的薛定谔方程和第三部分：渐近解，那么你就无法理解我将在本文中解释的内容，所以阅读这些文章是必须的。好吧……事不宜迟，我们开始吧……本文的目标是通过寻找级数解来找到谐振子的通解。从我上一篇文章的第 7 个方程中，我们得到了一个表达式，为了求解这个问题的薛定谔方程，我们希望明确地建立在上一篇文章中建立的 ψ 的指数渐近行为的知识。所以，有一种方法可以做到这一点，那就是假设可以表示为两个函数的乘积，一个函数具有波函数的渐近行为，另一个函数是未知函数，我们称之为 H(ξ)。我们可以这样表达我
这篇文章是我写的关于量子谐振子系列文章的第三部分。如果你还没有读过第一部分：量子谐振子简介和第二部分：带有无量纲项的薛定谔方程，那么你就无法理解我将在本文中解释的内容，所以阅读这些文章是必须的。此外，这篇文章有点技术性，而且数学性更强，因此，掌握微积分和方程解的知识是继续下去的必要技能。好的，那么......让我们开始驯服这头野兽吧......在我之前关于带有无量纲项的薛定谔方程的文章中，我们得出了一个漂亮的方程，即带有两个无量纲变量的薛定谔方程（参见我第二部分文章中的方程 11）。我们将在这里使用这个方程。我们的任务是求解该方程中的 ψ(ξ)，然后通过替换将解还原到 x 空间，ξ = αx
Lorentz Transformation: A Simplified Overview
好吧……已经有很多关于这个主题的文章和书籍，但我仍然需要介绍它，主要有两个原因。首先，我即将发表的文章将基于这个主题，我不希望我的读者在寻找足够的材料来理解这个主题时遇到麻烦。其次，因为我也研究过很多关于这个主题的文章和书籍，所以在阅读它们时，我总是觉得文本中总是缺少“学生方面”的解释。所以，在本文中，我将尝试包括这一点。洛伦兹变换在相对论空间中起着关键而基本的作用。没有它，你就无法推导出流行理论的表达式，如长度收缩、时间膨胀和流行的质量能量关系方程 e = mc^2。所以，我希望你能理解这个主题的引力。洛伦兹变换以荷兰物理学家亨德里克·洛伦兹的名字命名。在开始推导变换之前，我们需要记住两个假
摘要：这封信考虑了概率密度函数（pdf），涉及在完全饱和散射条件下在两点（通常可能涉及空间、时间或频率上的分离）观察到的复振幅的乘积。首先，导出一点的复振幅与另一点的复振幅的共轭的乘积的pdf。结果表明，该乘积的实部和虚部各自具有方差 gamma pdf。其次，导出了涉及复数幅度乘积和两点功率的多个联合 pdf 的表达式。
昨天，我回复了 John Cochrane 9 月 4 日关于国家债务的帖子。John 提醒我注意他 9 月 6 日的更新，但我不知何故错过了。鉴于此更新（以及一些私人信件），让我提供我自己的更新。John 以描述政府收入和支出流动的方程式开始。债务/GDP 比率为 1 时，可持续（主要）赤字/GDP 比率由 g - r 给出，其中 g = NGDP 增长率，r = 政府债务名义利率（我在此指标中包括美联储负债和货币）。John 假设 g - r = 1%（约 2000 亿美元）。在我去年发表的一篇文章中，我假设 g - r = 3%（约 6000 亿美元）；请参阅此处：美国预算赤字可持续吗？
