《深入浅出统计学》第11页

品诗意语文悟教学策略

品诗意语文悟教学策略王崧舟老师的课，真的是深入浅出、耐人寻味。几天的学习让人获益匪浅，特别是教学策略方面，有很多值得反复品味、学习借鉴的地方。

心开花香尚老师·2024-01-27 06:14

健康永远是第一位的毛毛天天妈妈读《终身学习》第一章节有感

作者分别从饮食、运动、睡眠和通过抗寒激发潜能四个方面深入浅出的提出了行业顶尖从业人员的研究成果和相关建议。并且根据自己以及大多数职场人士的具体情况进行了细化又具体的执行说明。

秋天来了_1a39·2024-01-27 05:14

我的每一天时间都不够用

这让我想起，大学，跑步，长跑，以为不能坚持了，后来变成机械的去跑的那种感觉让我想起，通宵教室让我想起，为了不挂科，那门至今想起来还想吐的统计学，让我熬了三天三夜……拥有一些坚持，看似不行了，最后还可以再坚持一会儿

楚道·2024-01-27 05:31

统计数据中位数四分位数/百分位数

四分位数四分位数（Quartile）：即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的得分就是四分位数。第一四分位数(Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样

涅槃快乐是金·2024-01-27 01:34

短视频创作的“七坑”“八坎”

文中不仅回答了这个问题，而且还系统地提出并深入浅出地阐述了短视频节目创作的众多误区和优秀的短视频应当达到或超越的标准，因而具有较强的应用价值和理论意义。

夜空最亮的9星·2024-01-27 00:14

时域信号中的噪声特性研究：平稳与非平稳噪声的比较分析

平稳噪声（StationaryNoise）和非平稳噪声（Non-stationaryNoise）是信号处理和统计学中常用的术语，用于描述噪声信号的特性。

DoYoungExplorer·2024-01-26 23:46

对数似然函数：为什么在统计学和机器学习中它如此重要？

在统计学和机器学习领域，对数似然函数常常扮演着关键的角色。本文将深入探讨对数似然函数的优势，为什么在实际问题中更经常使用对数似然函数而非原始似然函数。1.什么是对数似然函数？

DoYoungExplorer·2024-01-26 23:15

体验华为云对话机器人服务 CBS

浩泽学编程·2024-01-26 23:43

深入浅出Spring Security（一）：三句话解释框架原理

三句话解释框架原理整个框架的核心是一个过滤器，这个过滤器名字叫springSecurityFilterChain类型是FilterChainProxy核心过滤器里面是过滤器链（列表），过滤器链的每个元素都是一组URL对应一组过滤器WebSecurity用来创建FilterChainProxy过滤器，HttpSecurity用来创建过滤器链的每个元素。框架接口设计关注两个东西：建造者和配置器框架的用

持盾的紫眸·2024-01-26 22:52

Spring5深入浅出篇:第一个Spring程序

Spring5深入浅出篇:第一个Spring程序软件版本1.JDK1.8+2.Maven3.5+3.IDEA2018+4.SpringFramework5.1.4官⽅⽹站www.spring.io环境搭建

全干程序员demo·2024-01-26 22:52

Spring5深入浅出篇:Spring工厂简单原理以及日志应用

Spring5深入浅出篇:Spring工厂简单原理以及日志应用Spring⼯⼚的底层实现原理(简易版)还是通过分析第一个Spring程序来展开说说Spring工厂的简单原理首先创建实体类packagecom.baizhiedu.basic

全干程序员demo·2024-01-26 22:52

《深入浅出Spring》Spring中国际化详解

Spring中国际化spring中国际化是通过MessageSource这个接口来支持的org.springframework.context.MessageSource内部有3个常用的方法用来获取国际化信息，来看一下publicinterfaceMessageSource{/***获取国际化信息*@paramcode表示国际化资源中的属性名；*@paramargs用于传递格式化串占位符所用的运行

猿一一·2024-01-26 22:52

Spring5深入浅出篇:Spring对象属性注入详解

Spring5深入浅出篇:Spring对象属性注入详解首先需要了解什么是注入?

全干程序员demo·2024-01-26 22:21

深入浅出 diffusion(3)：pytorch 实现 diffusion 中的 U-Net

导入python包importmathimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFsilu激活函数classSiLU(nn.Module):#SiLU激活函数@staticmethoddefforward(x):returnx*torch.sigmoid(x)归一化设置defget_norm(norm,num_channels,

木水_·2024-01-26 21:00

深入浅出 diffusion(4)：pytorch 实现简单 diffusion

1.训练和采样流程2.无条件实现importtorch,time,osimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvision.datasetsimportMNISTfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromto

木水_·2024-01-26 21:00

深入浅出 diffusion(1)：白话 diffusion 基本原理（无公式）

两个过程前向过程（forwardprocess）：添加噪声；反向过程（reverseprocess），又称为扩散过程（diffusionprocess）：去除噪声，数据样本生成。过程核心原理无论是前向过程还是反向过程都是一个参数化的马尔可夫链（Markovchain），即当前过程状态仅与上个过程状态相关；复杂的条件概率推理最终将这个过程简化为学习噪声分布的网络。前向过程如何加噪添加t次随机高斯噪声

木水_·2024-01-26 21:56

广告投放场景中ABtest分析的评价、优化和决策建议

目录写在开头1.AB测试基础知识1.1AB测试概述1.2原理和流程1.3广告领域中的AB测试应用2.评价广告投放中的AB测试2.1关键指标选择与解释2.2统计学方法应用3.AB测试分析中的常见问题与解决方案

theskylife·2024-01-26 21:49

！！长尾理论！！

“长尾”实际上是统计学中幂律（PowerLaws）和帕累托分布（Pareto）特征的一个口语化表达。长尾理论是网络时代兴起的一种新理论，由美国人克里斯·安德森提出。长尾理论认为，由于

zwj_yhx·2024-01-26 21:35

你适合创业吗

深入浅出讲故事，抽丝剥茧说道理。对咋们节目比较感兴趣的朋友可以添加微信公共号《老满讲故事》，这儿每天都会有干货文章、心得感悟和您分享。一只狐狸发现一个结满果实的葡萄园，可是它太胖了穿不进栅栏。

老满讲故事·2024-01-26 19:49

深度学习入门必知必会

下面是入门深度学习的几个步骤：学习基础知识：了解机器学习和神经网络的基本概念，包括线性代数、概率论和统计学等数学基础知识。

诗雅颂·2024-01-26 19:31

JavaSpring-AOP详解（Maven导入深入浅出）

在CSDN上看了很多关于配置AOP的文章，不是很复杂就是省略了很多步骤。本文用最简单并且最清晰的方法从导入依赖到AOP底层原理。逐步讲解SpringAOP的相关操作帮你快速了解AOP。目录通过Maven仓库导入相关依赖AOP（开始）AOP术语AOP五种通知AOP相同切入点的抽取有多个增强类对同一个同一个方法进行增强通过Maven仓库导入相关依赖文件结构：pom.xml:4.0.0comGarson

GarsonW·2024-01-26 18:17

Statistics with Python知识总结：库、统计图

前言统计学作为一门重要的数据分析领域，为我们理解和解释数据提供了有力的工具。而Python是用来进行统计自动化和画图的重要工具。

Ashleyxxihf·2024-01-26 14:24

趣学贝叶斯统计：概率导论

目录前言贝叶斯统计概率假设数据与信念前言贝叶斯统计是统计学知识的基础。接下来的章节中我选用了教材《趣学贝叶斯统计：橡皮鸭、乐高和星球大战中的统计学》。

Ashleyxxihf·2024-01-26 13:06

Statistics with Python 统计学理论

目录前言ProbabilitysamplingNon-probabilitysampling:使数据有效的方法样本分布前言本文帮你梳理了高中数学统计的进阶版知识（真的只是稍难一点），帮你了解python处理数据时，部分方法背后的原理。Probabilitysampling1.Inferentialstatistics推论从总体中抽取样本数据，对总体进行预测。HypothesisTesting:Th

Ashleyxxihf·2024-01-26 13:06

天真的人最幸福———学习黄帝内经第一课

第一次听视频学习，感觉不错，将近一个多小时，二十几个字，旁征博引，深入浅出，可知文字的言简意赅，内涵的博大精深。这第一课，用二十个字，就把一个活灵活现的黄帝勾勒出来，“生而神灵，

心即佛·2024-01-26 12:29

深入浅出 diffusion（2）：pytorch 实现 diffusion 加噪过程

我在上篇博客深入浅出diffusion（1）：白话diffusion原理（无公式）中介绍了diffusion的一些基本原理，其中谈到了diffusion的加噪过程，本文用pytorch实现下到底是怎么加噪的

木水_·2024-01-26 11:40

机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结

目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。

北航程序员小C·2024-01-26 10:43

2021-02-10

第三个问题埋藏在统计学甚至认识论的基石中，逐步会变得性命攸关并可能拆解掉生物信息这个行业，那就是如何解决相关性和因果率的巨大冲突，所有生物信息从业者都在联系收集到的数据和想解决的生物学问题时，都借用了大量的相关性来证明自己的数据是有用的

我们一起舔过铁栏杆·2024-01-26 10:58

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.4

Chapter3LinearNeuralNetworks3.4SoftmaxRegression3.4.1ClassificationProblems一般的分类问题并不与类别之间的自然顺序有关，统计学家发明了一种表示分类数据的简单方法

南七澄江·2024-01-26 09:42

统计学基于r语言第六章和第七章答案

#6.1(1)load('C:/exercise/ch6/exercise6_1.RData')par(mfrow=c(1,2),cex=0.8,mai=c(0.7,0.7,0.2,0.1))qqnorm(exercise6_1$零件误差,xlab="期望正态值",ylab="观测值",datax=TRUE,main="正态Q-Q图")qqline(exercise6_1$零件误差,datax=T

大瘦丝儿·2024-01-26 09:40

统计学--基于R（第3版）（基于R应用的统计学丛书）作者：贾俊平习题答案第七章

7.1#7.1#检验各月份的销量是否符合均匀分布(α=0.05)#H0:符各均匀分布，H1:不符合均匀分布load('C:/exercise/ch7/exercise7_1.RData')exercise7_1chisq.test(exercise7_1$销售量)#在该次检验中，X-squared=80.924,df=11,p-value=9.778e-13，p0.05,接受原假设，逃课与学生性别

悲伤猪大肠.·2024-01-26 09:40

2021-11-18 统计学-基于R（第四版）第七章课后习题记录及总结

先声明，本博客为个人作业不一定为标准答案，仅供参考。7.1题目如下H₀：销售量符合均匀分布H₁：销售量不符合均匀分布>example7_1chisq.test(example7_1$销售量)Chi-squaredtestforgivenprobabilitiesdata:example7_1$销售量X-squared=80.924,df=11,p-value=9.778e-13p-value=9.

椰子鸡米花·2024-01-26 09:07

统计学-R语言-7.5

文章目录前言假设检验单个总体均值的假设检验单样本Wilcoxon符号秩检验两个总体均值的假设检验两个配对样本的Wilcoxon符号秩检验总结前言本篇介绍的是剩余的部分了练习题。假设检验单个总体均值的假设检验一家公司声称它的员工月工资平均为3500元。下表是随机挑选的该公司的15名员工的月工资。该样本的均值为3056.667元，人们因此想检验厂家所声称的平均工资是否属实,α=0.05。设：该厂家的员

柔雾·2024-01-26 09:34

统计学--基于R（第三版）第七章答案！！

统计学–基于R（第三版）第七章答案！！

DDKsolo·2024-01-26 09:34

统计学-R语言-7.4

文章目录前言非参数检验两个独立样本的Mann-Whitney检验练习前言本片是对非参数检验最后的介绍。非参数检验两个独立样本的Mann-Whitney检验Mann-Whitney检验也称为Mann-WhitneyU检验（Mann-WhitneyUtest）或称为Wilcoxon秩和检验，它是由HenryB.Mann和D.R.Whitney于1947年提出的。用于确定两个总体间是否存在差异的一种非参

柔雾·2024-01-26 09:33

统计学-R语言-7.3

文章目录前言总体方差的检验一个总体方差的检验两个总体方差比的检验非参数检验总体分布的检验正态性检验的图示法Shapiro-Wilk和K-S正态性检验总体位置参数的检验练习前言本篇文章继续对总体方差的检验进行介绍。总体方差的检验一个总体方差的检验在生产和生活的许多领域，方差的大小是否适度是需要考虑的一个重要因素。一个方差大的产品意味着其质量或性能不稳定。相同均值的产品，方差小的自然要好些。与总体方差

柔雾·2024-01-26 09:02

MFC框架学习：《深入浅出MFC》阅读笔记

一、C++重要性质1、封装任何物体都可看为对象，为了描述对象应描述其属性。对象的属性就是类，包括成员变量和成员函数。而把变量声明为私有，不允许外界随意操作，只能通过特定的接口来操作，这就是封装特性。2、继承：子类拥有父类的属性。3、this指针：成员函数的一个隐藏参数。4、虚拟函数与多态：实现一般化行为5、静态成员（变量与函数）6、构造与析构7、Template：把一般性算法和数据类型分开二、MF

HUANG_XIAOJUN·2024-01-26 08:16

关注成功经验

每每遇到听不懂的章节想放弃的时候，刘老师好像觉察到学员的情绪了，这时候他总会讲一些案例分析，并结合书本知识深入浅出，耐心细致的解释那些难以理解的专业术语，鼓励大家不要放弃。

六月荷花草·2024-01-26 07:41

[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之鸢尾花(Iris)数据集介绍，数据可视化和使用案例

鸢尾花数据集最初由EdgarAnderson测量得到，而后在著名的统计学家和生物学家R.AFisher于1936年发表的文章「Theuseofmultiplemeasurementsintaxonomicproblems

老狼IT工作室·2024-01-26 06:11

移动平均线(MA)

移动平均线，是利用统计学上movingaverage的方式计算而得。短期的移动平均线可以取至3－5天，中期可取12天，长期取一个月，超长为两月以上。

梦想0001·2024-01-26 04:18

ITSS服务工程师：开启IT职业生涯的金钥匙

“IT服务工程师”培训从服务技术、服务技巧和服务规范三大板块，深入浅出地讲解信息技术服务的相关知识。那么，ITSS服务工程师适合哪些岗位？就业前景又如何呢？

IT课程顾问·2024-01-26 02:34

深入浅出node.js游戏服务器开发——Pomelo框架的设计动机与架构介绍

一、Pomelo的定义和组成以下是Pomelo官网给出的最初定义：Pomelo是基于node.js的高性能,分布式游戏服务器框架。它包括基础的开发框架和相关的扩展组件（库和工具包），可以帮助你省去游戏开发枯燥中的重复劳动和底层逻辑的开发。Pomelo最初的设计初衷是为了游戏服务器，不过我们在设计、开发完成后发现pomelo是个通用的分布式实时应用开发框架。它的灵活性和可扩展性使pomelo框架有了

ansinjay·2024-01-26 01:13

《深入浅出》Apache Kafka实战

2011年年初，美国领英公司(LinkedIn)开源了一款基础架构软件，以奥地利作家弗兰兹.卡夫卡(FranzKafka)的名字命名，之后LinkedIn将其贡献给Apache基金会，随后该软件于2012年10月成功完成孵化并顺利晋升为Apache顶级项目---这便是大名鼎鼎的ApacheKafka。历经7年发展，2017年11月，ApacheKafka正式演进到1.0时代，本书就是基于1.00版

Java架构互联网大数据·2024-01-25 20:00

【尚硅谷】在线支付开发 - 带源码课件

描述：讲解从理论到实践，通过庖丁解牛StepbyStep式教学，深入浅出，直击要点。

酷爱码·2024-01-25 19:55

《法医秦明》:为死者言，为生者权

这部由作者秦明创作的小说，以其深入浅出的法医知识，紧张刺激的剧情，以及深入人心的人性剖析，让我深深地为之着迷。《法医秦明》的故事背景设定在一个充满神秘色彩的法医世界。

充满元气的枫叶·2024-01-25 19:37

区块链的本质和他所带来的大数据未来

别急，后面会用最深入浅出的方式来一一解释。任何人都可以对这个公共账本进行核查，但不存在一个单一的用户可以对它进行控制。

少年已不年少201901·2024-01-25 19:25

深入浅出百亿请求高可用Redis分布式集群

摘要：作为noSql中的kv数据库的王者，redis以其高性能，低时延，丰富的数据结构备受开发者青睐，但是由于redis在水平伸缩性上受限，如何做到能够水平扩容，同时对业务无侵入性是很多使用redis的开发人员都会面临的问题，而redis分布式解决方案的一个开源产品【codis】较好的弥补了这一弱势，本文主要讲解codis是如何做到对业务无感知，平滑迁移，迁移性能高，迁移异常处理，高可用以及常见的

简说Linux·2024-01-25 16:02

数学建模day17-SVD和图形处理

WenJGo·2024-01-25 16:37

深入浅出Node.js（一）：什么是Node.js

转自：http://www.noday.net/articles/2011/10/19/1319029277083.htmlNode.js深入浅出Node.js（一）：什么是Node.js2011-10

AllinShang·2024-01-25 10:10

深入浅出自然语义处理原理并构建自然语义处理(NLP)模型GPT2

NLP自然语言处理，GPT2模型1、词向量在图像的处理中，我们无需对图像进行特殊的处理，因为图像本身就是由矩阵来表示的。而处理自然语言的时候，语言是由每一个字、词组成的。而字、词是通过编码存储在计算机当中的。所以我们可以通过将字、词编码成为向量的形式，如此就可以输入进深度学习网络模型中。但是我们应该如何去编码呢？像做图像分类那样，使用one—hot的形式编码？但是这样会存在一个问题，在自然语言中，

「已注销」·2024-01-25 10:31

推荐频道

《深入浅出统计学》

品诗意语文 悟教学策略

健康永远是第一位的 毛毛天天妈妈读《终身学习》第一章节有感