单样本t检验第8页

使用pycharm生成csv用例，并引用用例内容。

下面是一个论坛社区的单接口测试，CNode：Node.js专业中文社区#调用csvimportcsv#tab是主题分类tab_v=['ask','share','job','good']#limit是每一页发帖总条数最大为

青萍之末惹风起·2025-03-17 02:58

彻底解决Niushop单商户v4升级v5遇到的各种bug问题这是精粹总结,希望各位少走弯路

熟悉niushop的老铁都应该注意到近半年期间Niushop升级频率明显变少了,原来官方都去忙活V5了,新内核好再哪里我就不说了老铁自己去了解哈这不是我们说的重点,V4最终版定在了V4.2.0也就是说从这里开始再升级就升级到V5了,但是我发现升级后会出现各种莫名奇妙的问题!比如说访问店铺时候提示:又比如访问H5页面时候无法载入首页"当前手机页面无法访问请检查手机端域名配置以及伪静态"其实这些问题都

weixin_wx520-1983·2025-03-17 02:55

Linux命令学习笔记之 network NetworkManager

networkNetworkManager前言CentOS7最小安装下的测试220511心得:启动network能打开网络,关闭network能关闭网络启动NetworkManager能打开网络,关闭不会关闭网络在两者都启动的情况下,单停

kfepiza·2025-03-17 02:52

5分钟速通【Linux进程】

进程就是运行中的程序，是系统资源分配的基本单位每个进程都有唯一的PID（进程ID）进程有父子关系，通过ps-ef可以查看2.进程的创建-fork()pid_t pid = fork();-简单理解：fork

2501_91133393·2025-03-17 01:16

四个学生三门成绩 C语言二维数组,C语言程序设计第6章-6.2.pptx

二维数组的定义和数组元素的引用方法二维数组的初始化方法,本节要点实例21二维数组的定义与引用-统计总成绩及平均成绩,【实例任务】从键盘上任意输入某班n个学生的三门课程的成绩，计算每个学生的平均成绩、计算每门课程的平均成绩，并且打印成绩单，

马宇宸·2025-03-17 00:07

算法刷题汇总 python版本

读取行数未知方法一：使用forlineinsys.stdinimportsysforlineinsys.stdin:a=line.split()#split()默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)

lanlinbuaa·2025-03-16 23:33

springboot整合阿里云短信服务

由于一般用户的手机号码不会随意改变，所以短信服务是检验使用者是否为用户本人的一种较为安全且有效的方案。

weixin_45907636·2025-03-16 22:51

Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构

Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构一、负载均衡的核心价值当单台服务器无法承载高并发流量时，负载均衡通过将请求分发到多台服务器，实现：横向扩展：突破单机性能瓶颈故障隔离：自动剔除异常节点动态调度

weixin_42587823·2025-03-16 21:18

【无标题】采集板设计

**1.系统架构设计**####**核心组件**-**ADC**:16片AD9680（双通道14-bit1GSPS，JESD204B接口）-**FPGA**:XilinxXC7V690T-2FFG1761I

weixin_42366388·2025-03-16 21:46

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

LVPECL（Low Voltage Positive Emitter-Coupled Logic）电平详解

电平范围：差分摆幅：约600mV（峰峰值），单端摆幅±300mV。共

美好的事情总会发生·2025-03-16 19:02

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、

云梦优选·2025-03-16 18:57

Ansible 1.4.1：ansible-doc 命令常见用法

1.4.1：ansible-doc命令常见用法1.4.1.1：列出所有可用模块选项：-l,--listListavailableplugins示例：因为没有使用-t指定插件类别，这里列出的是默认类别的可用插件数量

学渣角鹿白·2025-03-16 16:16

HCIE考试设备型号

X园区：堆叠设备AGG1-2S5735s防火墙USG6510E出口路由AR1220F-SAC控制器AC6805ACC1-4设备S5700-SY园区：出口路由AR6120EACC1-2S5731-S24T4XAGG1

项目工程师余工·2025-03-16 14:56

将本地文件上传到远程Linux服务器SCP的用法

1.核心特性基于SSH协议的安全传输支持文件/目录传输保留基础文件属性2.基础语法scp[选项]源路径目标路径3.常用操作3.1通过scp实现文件上传3.1.1单文件上传#上传文件scp.

·2025-03-16 12:59

Java多线程与并发编程实战——从基础到进阶

大数据和云计算带来的分布式系统架构，让单台计算机不仅能够执行单个任务，而且可以横向扩展处理大量任务。

AI天才研究院·2025-03-16 12:40

三个简单最短路

即，当你T时刻到达某个城市时，可以立刻乘坐T时刻从这个城市发出的列车。数据输入范围：2≤N≤105

L_M_TY·2025-03-16 12:08

23章9节：分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证

如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本，一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。

DAT｜R科学与人工智能·2025-03-16 11:01

结构体6~10（2356. 成绩排序、1740. 统计每个数出现的次数、1940. 混合牛奶、1314. 仰卧起坐成绩统计、1953. 新生舞会、1346. 等比例缩放照片）

题单地址：题单中心-东方博宜OJ1372.活动选择在贪心专题有详细讲解：贪心1~7-CSDN博客2356.成绩排序问题描述（补充一道我觉得有代表性的题目）【具体要求】虽然现在学校已经不允许将学生每次的考试成绩公布

是帅帅的少年·2025-03-16 10:27

DeepSeek结合Python炒股：编写量化交易策略的5个关键技巧

量化交易接口区别Python炒股自动化(2):取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化(3):分析实时数据和历史数据Python炒股自动化(4):通过接口向交易所报单炒股自动化(5):通过接口查单查账炒股自动化

财云量化·2025-03-16 10:24

KNN算法性能优化技巧与实战案例

一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离，时间复杂度为（n=样本数，d=特征维度）内存占用需全量存储训练数据，大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去

可问可问春风·2025-03-16 09:22

华为OD机试 - 磁盘容量排序 - 双指针（Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分）

一、题目描述磁盘的容量单位常用的有M，G，T这三个等级，它们之间的换算关系为

哪吒·2025-03-16 09:19

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

数学原理计算数据点与各簇中心点的距离：dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

【CXX】6.8 Vec＜T＞ — rust::Vec＜T＞

rust::Vec公共API：//rust/cxx.htemplateclassVecfinal{public:usingvalue_type=T;Vec()noexcept;Vec(std::initializer_list

Source.Liu·2025-03-16 07:40

JVMGC的分类详解

，该GC适用于单CPU机器。第二种为ThroughputGC，是多线程的GC，适用于多CPU，使用大量线程的程序。

qq_17805795·2025-03-16 07:38

操作符详解

OK，那就让咱们进入正题吧@目录一.操作符分类二.各类操作符介绍1.算数操作符2.移位操作符3.位操作符4.1赋值操作符4.2复合赋值符5.单目操作符6.关系操作符7.逻辑操作符8.条件操作符9.逗号表达式

知困勉行的Allen·2025-03-16 05:58

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。

·2025-03-16 04:50

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。

无水先生·2025-03-16 04:17

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

深入 Python 网络爬虫开发：从入门到实战

它可以帮助我们：监控电商价格变化抓取学术文献构建数据分析样本自动化信息收集二、基础环境搭建1.核心库安装pipinstallrequestsbeautifulsoup4lxmlseleniumscrapy2

南玖yy·2025-03-16 02:04

便捷搞定计算机名、IP 与 Mac 地址修改及网卡问题的软件

别看它体积小巧，还不到1M，而且是绿色单文件版，无需复杂安装，使用起来却相当给力，能帮我们轻松搞定一些日常网络设置中的小麻烦。

开开心心就好·2025-03-16 02:03

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码

以下是基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码：1.系统概述单关节伺服控制是指对机器人的单个关节进行精确的位置、速度或力矩控制。

max500600·2025-03-16 01:55

SQL 布尔值取反（sql server）

符号对布尔值取反值如select~isdeletedfromdbo.BUS_Teachers参考：http://stackoverflow.com/questions/177762/boolean-not-in-t-sql-not-working-on-bit-datatype

zzginfo·2025-03-16 00:45

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

华为OD机试-测试用例执行计划（Java 2024 D卷 100分）

设计了M个测试用例（T1,T2,…,TM），每个测试用例对应一个覆盖特性的集合。测试用例的优先级定义为其覆盖特性的优先级之和。

蓝白咖啡·2025-03-15 23:08

PECL（Positive Emitter-Coupled Logic）电平详解

电平范围：差分摆幅：约800mV（峰峰值），单端摆幅±400mV。共模电压：VCC-1.3V（如5

美好的事情总会发生·2025-03-15 22:05

（二分数学推导区间两个数组的距离值）leetcode 1385

数学推导：设arr1[i]=x则|x-arr2[j]|x+d而这个数t有三种可能1.刚好等于x-d不满足条件2.大于x-d但是小于等于x+d不满足条件3.大于x+d满足条件那arr2中小于t的值呢，因为

维齐洛波奇特利(male)·2025-03-15 22:05

每日总结3.13

includeusingnamespacestd;intmain(){longlongx=343720,y=233333;longlongdx=15,dy=17;longlongt=1;while(1){if((t*

labubu12·2025-03-15 22:04

Kotlin 标准函数 with、run、apply 的定义和使用

@kotlin.internal.InlineOnlypublicinlinefunwith(receiver:T,block:T.()->R):R=receiver.block()使用场景：当你需要在多个

阿华-vitor·2025-03-15 22:00

从人工智能窥见网络安全的重要性

于是乎，经过无数科学家数十年来的努力，计算机“长大了”，它的功能不再单

He_Donglin·2025-03-15 22:59

物联网设备数据流转之搭建环境：开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine

Heartsuit·2025-03-15 21:27

Linux系统crontab定时任务用法详解

文章目录1.crontab语法格式示意图2.开机自启命令3.定时执行实例命令4.不生效的可能原因5.执行日志检查方法6.在线配置检验工具参考资料1.crontab语法格式示意图crontab修改方式指令编辑

驯龙高手_追风·2025-03-15 21:53

C# 技术使用笔记：泛型的使用方法

例如，常见的泛型类List，其中T就是类型参数，可以是int、string、自定义类Person等。使用泛型的主要好处包括：类型安全：编译器会确保类型安全，避免了运行时的类型转

caifox菜狐狸·2025-03-15 20:19

电网电压暂态扰动机理与工业设备抗失压防护策略研究

国标GB/T30137-2013中定义:工频电压方均根值突然降至额定值的90%~10%，持续时间为10ms~1min后恢复正常的现象。

安科瑞-小李·2025-03-15 19:43

Transformer架构在生成式AI中的应用解析

Transformer的自回归文本生成2.2BERT系列：基于Transformer的双向编码器3.Transformer在图像生成中的应用3.1VisionTransformer（ViT）3.2DALL·E：基于T

二进制独立开发·2025-03-15 19:11

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

C++程序设计语言笔记——抽象机制：泛型程序设计

以下是几种常见场景的解决方案：1.使用万能引用（UniversalReference）和完美转发通过T&&捕获任意类型的引用（左值/右值），结合std::forward保留原始类型信息：templatevoidwrapper

钺不言·2025-03-15 19:09

图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images

无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性

cccc来财·2025-03-15 17:26

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特点加速开发组件可以单

qq_39892855·2025-03-15 16:19

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