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- 2024数学建模国赛B题生产过程中的决策问题详细思路:基于抽样检测和多阶段决策模型
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2024高教社杯数学建模竞赛A题B题C题D题E题完整成品文章和全部问题的解题代码完整版本更新如下:https://www.yuque.com/u42168770/qv6z0d/rytbc1nelty1mu4o问题分析这道题目涉及了一个电子产品生产企业的决策问题,主要包括零配件采购、生产过程管理和质量控制等方面。题目分为四个子问题,逐步深入探讨了企业在生产过程中面临的各种决策情况。问题1针对零配件采
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针对生产过程决策问题的研究分析摘要针对问题一,在该模型中,我们首先设定了标称次品率为10%(p0=0.10),并使用二项分布来描述样本中次品数量的分布。为了设计抽样检验方案,我们设定了两种信度标准:在95%信度下,拒收次品率超过标称值的批次,并在90%信度下接收次品率不低于标称值的批次。对于样本大小n=100,我们计算了对应的拒收和接收临界值。使用scipy.stats.binom.ppf和sci
- 【2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛】B题 生产过程中的决策问题——解题思路 代码 论文
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- pcm原始音频采集率转换
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音视频编解码技术pcm采样率转换原始音频
pcm介绍pcm也被称为脉码编码调制,是音频中没经过压缩的原始数据。在声音采集中经过抽样,量化,最后编码。采样:对声音进行一定频率的采集,频率越高,间隔时间越小,声音更接近真实。常用的采样率有8khz,16khz,22.05KHz、44.1KHz、48KHz等。量化就是对每个采集的数据用数字信号来表示声音的振幅。如我可以用-10表示波谷,10表示波峰。也就是20个量化值来表示一段音乐。当然也可以用
- 计量经济学中的检验——F检验(概念、检验假设、适用条件及操作流程)
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接之前的t检验博文F检验的适用场景从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t检验或变量变换或秩和检验等方法。什么是F检验F检验是在零假设下检验统计量具有F分布的统计检验。它最常用于比较已拟合到数据集的统计模型,以识别最适合数据抽样总体的模型。精确的“F检验”主要出现在当模型用最小二乘法拟合数
- 数仓之TABLESAMPLE采样
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前言在日常工作中,我们会对表中记录随机抽样然后探查,如何进行抽样就是本章要讲的重点。数仓中的抽样方法有很多,这里主要介绍一下:随机抽样、块抽样、桶抽样、分组抽样这四种,话不多说,直接上干货。随机抽样随机抽样就是给每行数据赋值一个随机数,排序之后进行抽样,主要分为:orderby,直接全局排序。distributeby+sortby,先分组再排序。orderByselect*fromuserinfo
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- 代谢组数据分析(十八):随机森林构建代谢组诊断模型
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代谢组分析数据分析随机森林数据挖掘
介绍使用随机森林算法和LASSO特征选择构建了一种胃癌(GC)诊断预测模型。参与者(队列1,n=426)通过随机分层抽样分为发现数据集(n=284)和测试集(n=142)。接下来,在发现数据集上执行LASSO回归,以选择能够识别胃癌患者的较少数量的特征。我们将L1约束的系数设置为0.01,并根据10,000次随机交叉验证的平均误分类误差选择了十个非零系数的特征。在发现数据集上使用引导聚合方法训练了
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2022年1月5号,周三,多云。2-7°为什么我们生活在同样的环境,有些人身体很健康,而有些人却经常生病了?今天就用一个小故事,来帮您解开这个困惑。有两个一模一样的蓄水池,小春家一个,团子家一个团子家的蓄水池,用了几年后,里面堵满了脏水,还往外溢,请问是哪里出了问题?没错,使出水口如果只清理蓄水池里的脏水和垃圾,不疏通出水口。脏东西出不去,结果就是只能暂时让水池干净,过段时间水池的水就会变脏变臭,
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断更这个事情自我不能原谅,一经自我想起,必须马上补上,并再次强调不能断更。养成一个习惯不容易,必须每天坚持,日积月累,积小胜为大胜,怎么说也得写到百万字才算一个小目标吧。土地真是很神奇,几平米的地上种上蔬菜瓜果,地里的茄子,几十个人顿顿吃都吃不过来,还得送人,不然就烂在地里了,土地的力量。一定角度看,也是人劳动创造所散发的魅力,在后花园树林下开辟了一潭蓄水池,总有成就感促使着我,干劲十足地挥舞着锄
- 山东大学大数据管理与分析知识点总结
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云计算大数据mapreduce数据仓库
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一、适用场景大数据体系下,在真正的企业环境中,很容易出现很大的表,比如体积达到TB级别。对这种表一个简单的SELECT*都会非常的慢,哪怕LIMIT10想要看10条数据,也会走MapReduce流程,这个时间等待是不合适的。于是,Hive提供了快速抽样的解决办法,可以快速从大表中随机抽取一些数据供用户查看。二、实操1、基于随机分桶抽样语法SELECT...FROMtblTABLESAMPLE(BU
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- 互联网三高架构之高并发、高性能、高可用的理解
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互联网三高架构:高并发、高性能、高可用,简称三高(3H)互联网应用系统开发肯定经常会看到高并发和高性能这两个词,可谓是耳熟能详,而具体的含义和关系真的如你所想的,真正的理解了吗?先来看一个例子:一个蓄水池,是1m*1m*1m=1立方米大小,有一个出水口,出水口每秒钟流出0.1立方米,那么这个蓄水池的并发量是1立方米,出水速度是0.1立方米/秒。如果增加一个出水口,都是每秒钟流出0.1立方米,那么这
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随机森林作为一种集成学习方法,在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性,随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中,使用Bootstrap抽样生成不同的训练集,并在节点分裂时随机选择特征子集,这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性,其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得,减少了单个异常对结
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摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上,张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样,值得注意的是,基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
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importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit#分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state=42)data=pd.read_csv("F:\\PaperCode\\Mypaper_python_c
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通信原理教程chapter4感冒+繁忙著教材用的是《通信原理教程》(第三版)--樊昌信著第四章模拟信号的数字化@[toc]模拟信号的数字化(AD转换)模电里面也说过,AD转换包括三个基本步骤:抽样,量化,编码,前两个在模电和信号与系统里面其实已经讲得7788了,这章的重点在于基带信号的编码.还有一些就是带通信号的抽样频率,抽样信号的非均匀量化这两个新一点的东西.这里我们顺便帮大家复习一下信号的分类
- 【机器学习笔记】 9 集成学习
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机器学习机器学习笔记集成学习
集成学习方法概述Bagging从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果:假设一个班级每个人的成绩都不太好,每个人单独做的考卷分数都不高,但每个人都把自己会做的部分做了,把所有考卷综合起来得到成绩就会比一个人做的高Boosting训练过程为阶梯状,基模型按次序一一进行训练(实现上可以做到并行),基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化
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福田房源介绍:芝麻公寓深圳福田地铁一号线岗厦地铁站D出口,全新精装,家电齐全,阁楼Loft,拎包入住。租金:4000-4800/月图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App盛夏公寓,位于通新岭地铁口60米,离老街非常近,租金3500-3700,房子采光通风效果都非常好,空间大概在28-30平,家电家私全齐,拎包入住,半年起租图片
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降维概述维数灾难维数灾难(CurseofDimensionality):通常是指在涉及到向量的计算的问题中,随着维数的增加,计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中,训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话,不仅会让训练非常缓慢,还会极大增加搜寻良好解决方案的困难。这个问题就是我们常说的维数灾难。维数灾难涉及数字分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库
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特征提取
由来采样定理(又称取样定理、抽样定理)是采样带限信号过程所遵循的规律,1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理。该理论支配着几乎所有的信号/图像等的获取、处理、存储、传输等,即:采样率不小于最高频率的两倍(该采样率称作Nyquist采样率)。该理论指
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得物技术
得物技术性能优化hbase算法
1.简述触达策略这几个字听起来比较抽象,刚开始听到并不能直接理解。简要描述下,触达策略的核心是任务。首先配置任务,任务下有策略,策略下有行为,行为可以发送push推送、发放优惠券、发送消息盒子、发送短信等。然后等到任务执行时间,执行任务下所有行为。蓄水池是提升触达策略平台算法推送能力的实现,为算法亿级数据推送能力提供了技术支持。2.得物触达策略平台得物触达策略平台是通过用户的诸多特征划出一批用户,
- Sora技术报告——Video generation models as world simulators
我想静静,
AGIsoraai
文章目录1.视频生成模型,可以视为一个世界模拟器2.技术内容2.1将可视数据转换成patches2.2视频压缩网络2.3SpacetimeLatentPatches2.4Scalingtransformers用于视频生成2.5可变的持续时间,分辨率,宽高比2.6抽样的灵活性2.7改进框架和构图2.8为视频生成字幕,作为训练集3.应用3.1动画DALL·E图像(输入图片输出视频)3.2扩展生成视频3
- CPA审计第四章 审计抽样证据
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注:红色小旗代表必考点;蓝色星星代表重要性为1颗星;橙色代表重要性为2颗星;红色代表重要性为3颗星;红色小人代表需要记忆。参考资料:金鑫松老师基础班讲义
- 长拖尾数据的采样方法
武小胖儿
数据分析机器学习算法人工智能数据处理
以下内容来自于ChatGPT长拖尾数据的采样方式:对于具有长拖尾(长尾)分布的数据,通常使用传统的随机抽样方法可能不太适用,因为这样的分布意味着有一些极端值(outliers)会对整体分布产生较大影响。为了更有效地对长拖尾分布的数据进行取样,可以考虑以下一些方法:截断抽样(TruncatedSampling):选择数据中的一个截断范围,只保留在这个范围内的数据。这样可以排除极端值对样本的影响。截断
- NLP_ChatGPT的RLHF实战
you_are_my_sunshine*
NLP大模型chatgpt自然语言处理人工智能
文章目录介绍小结介绍ChatGPT之所以成为ChatGPT,基于人类反馈的强化学习是其中重要的一环。而ChatGPT的训练工程称得上是复杂而又神秘的,迄今为止,OpenAl也没有开源它的训练及调优的细节。从OpenAl已经公开的一部分信息推知,ChatGPT的训练主要由三个步骤组成,如下图所示。原文:译文:第1步,先使用大量数据(从Prompt数据库中抽样)通过监督学习在预训练的GPT-3.5基础
- 概率论自复习思路
Miracle Fan
概率论
概率论复习思路(存在纰漏)文章目录概率论复习思路(存在纰漏)基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间,和事件、差事件两个事件的关系:相不相容、是不是对立、两者之间的关系(ρ\rhoρ相关系数只反映线性方面,还可能存在非线性关系)事件发生的概率和发生关系:比如概率为0不一定代表
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc