EG915U二次开发教程

EG915U 是一款基于 OpenWrt 系统的嵌入式路由器，二次开发需要一定的 Linux 操作系统和编程知识。下面是基本的二次开发教程：

1. 准备工作
首先需要准备一台 Linux 电脑，安装好 OpenWrt SDK 和相关的编译工具，还需要了解一些 Linux 基础知识和网络协议。

2. 编译 OpenWrt
下载 EG915U 的适配版 OpenWrt 源码，使用命令行进入到源码目录，执行 make menuconfig 命令，选择需要的软件包和配置，然后执行 make 命令开始编译 OpenWrt。

3. 编写应用程序
根据需要，编写 C/C++ 或者其他语言的应用程序，使用 OpenWrt SDK 提供的交叉编译工具链进行编译，生成可执行文件。

4. 将应用程序部署到 EG915U 上
将生成的应用程序上传到 EG915U 上，使用 SSH 连接到路由器，将应用程序放到 /usr/bin/ 目录下，并设置执行权限。

5. 启动应用程序
使用 SSH 连接到 EG915U 上，执行应用程序的命令，启动应用程序。

以上是基本的二次开发教程，如果需要更详细的操作步骤，可以参考 OpenWrt 官方文档或者相关的开发者社区。

相关问题

sas eg 中文教程

SAS EG是一种数据分析与可视化工具，很多人初次接触时可能会感到有些吃力。因此，有一份好的中文教程非常有必要。以下是SAS EG中文教程的一些特点和注意事项。

首先，SAS EG中文教程需要具备易于理解和使用的特点。这意味着教程的内容需要清晰、简洁，并且尽可能地避免使用过于专业化的术语和概念。同时，这份教程应该注重实践，通过实际应用来解释数据处理及分析的方法和技巧。

其次，SAS EG中文教程需要结合实际案例，让学习者了解真实场景下的数据分析与可视化流程。可以将实际案例与教学内容相结合，辅以详细的步骤讲解和技巧提示，让学习者能够对SAS EG的使用方法进行深入理解和熟练掌握。

第三，SAS EG中文教程需要注重互动，在教学过程中引入互动、跟踪、测验等多种形式，以加深学习者对教育内容的理解。在线课程平台也是一个很好的选择，学习者可以在课程中与其他人交流、互动、分享经验，并且获得更多的启发和灵感，提高学习效果和互动体验。

最后，SAS EG中文教程需要讲解数据分析和可视化的基础知识。学习者可以从最基础的数据处理开始，包括数据清洗、数据转换、数据整合、数据分析等，渐进式地了解SAS EG的使用。同时，SAS EG中文教程应该增强学习者对数据分析和数据可视化的认知，包括基本的统计学概念、数据模型和统计模型等。

总之，SAS EG中文教程是一项非常重要的教学资源，需要注重实践、互动，并且结合实际案例进行讲解。通过今后的不断优化和深入探究，相信SAS EG中文教程会越来越完善，为广大爱好者提供更好的学习体验。

EG二步协整，python

EG二步协整检验（Engle-Granger Two-Step Cointegration Test），是由格兰杰（Clive W.J. Granger）和安德森（Trevor W. Anderson）提出的一种检验时间序列变量是否协整的方法。在Python中，可以使用`statsmodels`库中的`engle_bbg`模块来进行这个检验。

步骤如下：
1. **初步单位根检验**：首先，检查每个时间序列是否具有平稳性，通常用ADF（Augmented Dickey-Fuller）或KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）检验。
2. **估计误差的协方差矩阵**：如果初始变量存在一阶自回归不稳定性，可以通过差分或对数变换使其变得稳定。
3. **构造误差项的时间序列**：用差分后的数据估计误差项，并计算其误差项的残差。
4. **EG两步法**：对残差进行协整检验，这一步通常使用OLS（Ordinary Least Squares）回归模型，将一个残差序列作为解释变量，看是否能显著预测其他残差序列。

在Python代码示例中（假设`df`是包含两个时间序列的DataFrame，`y`和`x`是列名）：

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, coint
import pandas as pd

# 对每个变量进行ADF检验
adf_results_y = adfuller(df['y'])
adf_results_x = adfuller(df['x'])

# 如果ADF统计量小于显著水平（如0.05），则可能存在协整
if adf_results_y > 0.05 and adf_results_x > 0.05:
    # 残差协整检验
    residuals = pd.DataFrame(df.diff().dropna())
    eg_test = coint(residuals['y'], residuals['x'])

    # 检验结果
    if eg_test < 0.05:  # p-value小于显著水平
        print("存在EG两步协整")
    else:
        print("不存在EG两步协整")