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介绍了三种常用最优化方法，并使用Python进行了实验对比。
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在统计学中，独立成分分析或独立分量分析（Independent components analysis，缩写：ICA） 是一种利用统计原理进行计算的方法。它是一个线性变换。这个变换把数据或信号分离成统计独立的非高斯的信号源的线性组合。独立成分分析是盲信号分离（Blind source separation）的一种特例。
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本文转载自傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于2014.06.06，是我学习期间看到的最好一篇讲傅里叶变换的文章，所以在公众号里做一个备份。
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本文属于入门RISC-V系列，本文为开篇，为翻译自维基百科RISC-V的简介内容。
RISC-V（发音为“risk-five”）是始于 2010 年的一种开放标准的指令集架构（ISA），基于精简指令集（RISC）。不同于大多数其他 ISA 的设计，RISC-V 提供不需要付费的开源许可。许多公司正在提供或已经宣布推出了 RISC-V 硬件，支持 RISC-V 的开源操作系统也已推出，并且该指令集在几个流行的软件工具链中得到了支持。
粗略估算技巧——Little定律，流平衡系统中的平均停留数量
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本文属于粗略估算技巧系列文章，本文基于《编程珠玑》介绍一种估算流平衡系统中平均停留数量的方法。
饭店有 30 个桌子，平均每桌大约吃 1.5 小时。我们排的号在第 20 位，请问我们还要等多久？
本文介绍 Little 定律来解决这个问题。
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本文属于粗略估算技巧系列文章，上篇文章讲了72法则。本文介绍一个搭配72法则来进一步估算翻很多倍所需要的时间的方法。
投资一笔钱，年化收益为 $4%$，问多少年后这笔钱会翻倍？
昨天文章中介绍的72法则可以轻松做一个估计。
那么如果问题变成：
投资一笔钱，年化收益为 $4%$，问多少年后这笔钱会翻 $1000$ 倍？
今天进一步说下这个翻 1000 倍的问题。
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本文属于粗略估算技巧系列文章，前文已经介绍了舍九法，本文介绍一个非常有用的估算翻倍时间的工具——72法则。
投资一笔钱，年化收益为 $4%$，问多少年后这笔钱会翻倍？
上面是我们生活中很常见的估算问题，本文介绍72法则来解决。
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该文章属于“时间序列分析”系列文章，是之前在校阶段的学习总结。为避免翻译歧义，采用英文写作。当前主题分为三个部分，自协方差、自相关函数、偏自相关函数。
前面文章说了自协方差、自相关函数(ACF)、偏自相关函数（PACF）,这篇文章做一个简单总结。另外引出了 ARMA 这个模型，作为时间序列分析模型的概念引出，它算是 ACF 和 PACF 的一个应用。在后面的文章中会继续介绍这个模型。