1. 线性回归模型基础 线性模型定义: 一个模型是否为”线性”，取决于它对于参数 β 是否是线性的，而非自变量 X。如果模型对所有参数的偏导数结果中不包含参数本身，那么该模型就是线性的。 模型基本形式: 简单线性回归: 多元线性回归: 其中，y 是因变量，X 是自变量，β 是待估计的参数，ε 是代表随机性的误差项。 2. 参数估计方法：如何找到最优的β？方法一：最小二乘法 (Least Squares Estimation)这个方法的核心思想是找到能让残差平方和 (Sum of Squared Errors, SSE) 最小的参数值。 目标函数: 最小化 求解：通过对所有 β 参数求偏导，并令其等于0，可以得到一组方程，称为正规方程 (Normal Equations)。 简单线性回归的解: 多元线性回归的解 (矩阵形式): 当自变量矩阵 X 是列满秩时，解是唯一的： 当 X 不是列满秩时，需要使用广义逆 (g-inverse) 来求解。 方法二：最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimation, MLE)这个方法从概率角度出发，...

主要内容 基本概念：什么是 Shell，它如何工作。 文件系统导航：如何在系统中移动和定位。 文件操作：如何管理文件和目录。 权限系统：理解谁可以对什么文件做什么。 组合命令 (管道和重定向)：这是命令行最核心、最强大的思想，视频花了大量时间讲解。 高级交互：通过 sudo 和 sysfs 展示命令行的更高阶用途。 Shell 基础：与计算机对话 Shell 是用户与计算机交互的主要方式，尤其适用于图形界面无法完成的任务 。 GUI 擅长“可视化、点选式”的简单任务，Shell 擅长“批量、自动化、远程、底层”的高效控制。 什么是 Shell?: Shell 是一个命令行界面，它接收你输入的命令，解释这些命令，然后让操作系统执行。 命令提示符 (Prompt): 这是你输入命令的地方。这个提示符是可以高度自定义的。 执行程序: 基本语法是 程序名 参数。 **echo**** 命令**: 这是一个非常基础的命令，作用是把你给它的参数（一段文字）再打印出来。例如，echo hello 会在屏幕上显示 hello。 参数中的空格: 如果你的参数本身就包含空格，比如 he...

核心论点本视频的核心观点是，在使用神经网络（尤其是LSTM）进行金融时间序列（如股价）预测时，一个看似“完美”的预测结果往往具有高度的误导性。预测的真正价值不在于模型表面上的准确率，而在于是否定义了有实际意义的预测目标。 关键对比实验：两种不同的预测目标视频通过对比两种不同的预测目标，清晰地揭示了这一陷阱。 方法一：预测“下一个收盘价”（The Misleading Approach | 错误的思路） 预测目标 (Target): 直接预测下一个时间单位（如下一根K线）的收盘价格。 实验结果 (Result): 在图表上，预测曲线与真实价格曲线几乎完美重合，误差极小。 给人一种模型已经成功掌握了价格变动规律的**“假象”**。 问题剖析 (Analysis of the Trap): 高自相关性：金融数据具有很强的时间连续性，即今天的收盘价与明天的收盘价本身就非常接近。 模型的“懒惰学习”：模型发现，要使损失函数最小化（即提高准确率），最简单的策略就是输出一个与当前输入价格非常接近的值。本质上，模型学到的是 预测价(t+1) ≈ 真实价(t)。 实际价值 = 零：...

12345678910111213141516╔══════════════════════════════════════════╗║ Ethernet Frame (数据链路层) ║║ ┌────────────┬────────────┬──────────┐ ║║ │ MAC Header │ IP Packet │ CRC Tail │ ║║ │ │ │ │ ║║ │ │ ┌────────┬──────────┐ │ ║║ │ │ │ IP hdr │ TCP/UDP │ │ ║║ │ │ │ │ Segment │ │ ║║ │ │ │ │ ┌──────┐ │ │ ║║ │ │ │ │ │ App │ │ │ ║║ │ │ │ │ │ Data │ │ │ ║║ │...

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