均值已知检验方差

leetcode_深度搜索和广度搜索 100. 相同的树

100.相同的树给你两棵二叉树的根节点p和q，编写一个函数来检验这两棵树是否相同。如果两棵树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。
MiyamiKK57·2025-02-10 17:33

100.12 AI量化面试题：量化金融中什么是蒙特卡罗模拟？

目录0.承前1.解题思路1.1基础概念维度1.2应用场景维度1.3实践实现维度2.基础实现方法2.1几何布朗运动模拟2.2期权定价实现3.高级优化技术3.1方差缩减方法3.2并行计算实现4.风险度量应用
AI量金术师·2025-02-10 15:17

机器视觉中的3D工业相机核心技术与市场应用

结构光技术利用一系列已知模式的光线（通常是条纹）投射到目标物体上，通过捕捉由物体表面反射回来的光线变形，结合相机的位置
云钥科技·2025-02-10 07:01

新能源产业的质量革命：六西格玛培训如何重塑制造竞争力

某光伏巨头曾因电池片良率低于行业均值1.5%，导致年损失超2.3亿元——这恰恰印证了六西格玛的核心逻辑：质量即利润，流程即战场。
张驰课堂·2025-02-10 07:00

C++学习笔记——均值

一、题目描述二、代码#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn;cin>>n;doublea[n];for(inti=0;i>a[i];}doublenum=0;for(inti=0;i
搞机械的假程序猿·2025-02-10 02:20

.NET周刊【2月第1期 2025-02-02】

国内文章dotnet9已知问题默认开启CET导致进程崩溃https://www.cnblogs.com/lindexi/p/18700406本文记录dotnet9的一个已知且当前已修问题。
INCerry·2025-02-09 22:45

【C#】已经实体类和动态实体类的反射使用方法，两分钟回顾，码上就懂

目录小背景已知实体类名动态实体类名反射概念相关文章小背景最近在做一个项目，用比较简单粗暴的开发方式，可以认为是敏捷开发，没有使用现有成熟的多层架构和工厂模式等高大上的技术。
全栈小5·2025-02-09 12:36

有限长序列的z变换收敛域_求出以下序列的Z变换及收敛域

【单选题】已知N点有限长序列X(k)=DFT[x(n)],0≤n,k【判断题】目前我国的证券投资基金均为契约型基金【简答题】求出以下序列的Z变换及收敛域[u(n)-u(n-10)]【简答题】用部分分式法求以下
weixin_39757122·2025-02-09 09:18

MapReduce简单应用(二)——去重、排序和平均

目录1.数据去重1.1原理1.2pom.xml中依赖配置1.3工具类util1.4去重代码1.5结果2.数据排序2.1原理2.2排序代码2.3结果3.计算均值3.1原理3.2自定义序列化数据类型DecimalWritable3.3
梦醒沉醉·2025-02-09 05:47

gseapy python包GO、KEGG富集(注释)分析

Over-representation-analysis-by-Enrichr-web-services简介：富集分析是一种常见的生物信息学分析方法，通过比较一个给定的基因集（如一组显著差异表达基因）与已知的生物过程
loong_XL·2025-02-09 05:39

深入探索TTS：一个强大的深度学习文本转语音工具包

作为一个功能强大且经过实战检验的项目，TTS为研究人员和开发者提供了先进的语音合成能力。自发布以来，TTS在GitHub上已获得超过33,000颗星，成为该领域最受欢迎的开源项目之一。
Nifc666·2025-02-09 04:34

python学opencv|读取图像（五十六）使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像像素高斯滤波处理

【1】引言前序学习了均值滤波和中值滤波，对图像的滤波处理有了基础认知，相关文章链接为：python学opencv|读取图像（五十四）使用cv2.blur()函数实现图像像素均值处理-CSDN博客python
西猫雷婶·2025-02-08 20:11

python如何下载os库_python 自带库---os库

python自带库OS文件/目录方法os模块提供了丰富的方法用来处理文件和目录1.os.access(path,mode)-----检验权限模式。
被击中的弹药架·2025-02-08 18:55

网站安全测试方案整理

1.漏洞扫描(VulnerabilityScanning)使用工具来扫描网站的已知漏洞，常见的工具包括：OWASPZAPNessusBurpSuiteNikto这些工具可以帮助发现SQL注入、跨站脚本（
qq_58647543·2025-02-08 16:09

日拱一卒（20）——leetcode学习记录：大小为 K 且平均值大于等于阈值的子数组数目

一、题目给定数组，统计数组中长度为k的子数组且该子数组的平均值大于threshold的数量二、思路滑动窗思路，计算长度为k的滑动窗的平均值，关键点在于，每滑动一次，只需要去掉头增加尾，而不需要重新全部计算
特立独行的Q·2025-02-08 14:00

【Halcon】插值算法通俗讲解

插值就是解决这种情况，用已知的数据来估计结果像素的灰度值应该为多少
熊猫袋鼠骆驼·2025-02-08 13:52

机器学习数学基础：14.矩阵的公式

由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A
@心都·2025-02-08 11:31

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合SimAM和SKAttention形成全新的SKAM注意力机制和C2f_SKAM(全网独家创新)

SimAM的主要优点包括：(1).计算简单：SimAM仅需计算均值和
小李学AI·2025-02-08 04:11

问卷数据分析|SPSS实操之信度效度检验

信效度检验只有量表题可以进行一、信度检验SPSS操作1.选择分析--刻度--可靠性分析2.选中每一个自变量/因变量的数据，放入到右边3.此处为结果，项数和克隆巴赫值，记住每一个总的自变量和因变量的项数和值具体可看后面案例分析
小小小菜狗-·2025-02-08 00:16

机器学习算法分类

以下是详细的分类介绍：1.根据学习方式进行分类1.1监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练过程中，输入数据（特征）和输出数据（标签）都是已知的。
和风化雨·2025-02-07 23:07

EXPLAIN：解说一条简单 SQL 语句的执行计划

大致有以下方式：凭借个人已知的SQL优化经验进行SQL改写。对照公司严格要求的开发
·2025-02-07 22:49

实验8 元组、集合与字典

第1关：组合类型选择题任务描述本关任务：编写一个能计算数组平均值和最大值的小程序。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何获取数组的长度，2.如何遍历数组。
Ssaty.·2025-02-07 15:19

100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？

目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.
AI量金术师·2025-02-07 14:45

SpringBoot 同一个接口同时支持 form 表单、form-data、json 的优雅写法

}}复制代码但是这样写有弊端代码很丑，具体到解析代码又臭又长只能返回固定map或者自己重新组装参数类无法使用@Valid校验参数，像我这种几十个参数都要检验的简直是灾难优雅版本网上有form表单和json
大厂在职_few·2025-02-07 11:23

【码道初阶】二分再秒一道困难题：Leetcode154寻找旋转排序数组中的最小值 II ，不禁感叹证明一个思路错误，有时比找到正确的思路更加困难

问题回顾已知一个长度为n的数组，预先按照升序排列，经由1到n次旋转后，得到输入数组。
月明长歌·2025-02-07 11:21

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类
荷泽泽·2025-02-07 06:18

聚类算法与应用

目录写在开头1.聚类算法简介2.K均值聚类2.1基本原理2.1.1中心点与数据点的距离2.1.2簇的形成和迭代优化2.2应用场景2.2.1图像分割2.2.2客户分群3.层次聚类3.1基本原理3.1.1树状结构的建立
theskylife·2025-02-07 06:16

KNN算法：从思想到实现（附代码）

新样本寻找K个最近邻分类问题:多数表决回归问题:均值计算KNN核心思想如何做一个样
lihuayong·2025-02-07 03:29

MATLAB主成分分析实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：主成分分析（PCA）是数据降维的一种技术，它通过转换原始数据到线性无关的主成分，降低数据复杂性，同时尽可能保留原始数据的方差信息。
Ready-Player·2025-02-06 23:03

掰扯掰扯需求分析：从工程到生活中的4个case

基于详细的需求分析底座加上已知的业界理论上限，才能让我们更好得去设计好一个系统。可能有人说，我没什么机会去设计系
·2025-02-06 13:03

Java多线程总结（三）：[AQS]3. 条件队列相关代码解析

回到MESA管程，我们已知在MESA中发生条件变量等待时，需要：进入条件等待队列释放入口锁当条件满足时，需要：回到入口重新尝试获取入口锁，或进入入口等待队列回到当初的上下文，再次检测条件变量是否满足又已知
山与长生·2025-02-06 11:41

聊聊vscode配置settings.json知其所以然（附大量配置）

正文以下部分插件的配置来自于：《前端web开发高效vscode插件分享（辩证的海量实战检验）》中提到过的插件。自
星野睡不醒·2025-02-06 06:39

半径为 k 的子数组平均值--定长滑动窗口解法和前缀和解法

2090.半径为k的子数组平均值给你一个下标从0开始的数组nums，数组中有n个整数，另给你一个整数k。
钓一朵雪·2025-02-06 04:21

人工智能-数据分析及特征提取思路

2.数据分析数据分析的意义包括得到数据得直觉、发掘潜在的结构、提取重要的变量、删除异常值、检验潜在的假设和建立初步的模型。
power-辰南·2025-02-06 03:10

深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！
若北辰·2025-02-05 17:34

分享2025年黑客最常用的10款软件工具（包含编程密码破译漏洞扫描等），学会它你也可以成为黑客高手！

1、Metasploit（渗透测试软件，免费与付费）漏洞利用工具MetasploitFramework(MSF)是一款开源安全漏洞检测工具，附带数千个已知的软件漏洞，并保持持续更新。
程序员晓晓·2025-02-05 17:27

OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 27 - 边缘保留滤波算法-均值迁移模糊(mean-shift blur)

进贾老师OpenCV学堂交流群，+V：OpenCVXueTang_Asst本文关键知识点：边缘保留滤波算法-均值迁移模糊(mean-shiftblur)均值迁移模糊是图像边缘保留滤波算法中一种，经常用来在对图像进行分水岭分割之前去噪声
gloomyfish·2025-02-05 10:08

医疗方向的可视化大屏，十分契合医疗行业数据量大的特点

从患者的个人基本信息、过往病史、各项检查检验报告，到医疗机构日常运营产生的物资管理数据、设备运行数据，再到大规模医疗研究中的海量样本数据，这些数据的规模和复杂性不断增加。
大象数据工场·2025-02-05 08:23

Mac电脑使用： 完全彻底卸载node的步骤

卸载Mac电脑上面安装的已知node
三掌柜666·2025-02-04 22:08

自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansimportnumpyasnpclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[-1.9,1
sirius12345123·2025-02-04 14:15

使用scikit-learn中的K均值包进行聚类分析

K均值算法是聚类中最常用的方法之一，其目标是将数据点划分为K个簇，使得每个簇内的数据点更加相似，而不同簇之间的数据点差异较大。准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行聚类分析。
Luzem0319·2025-02-04 14:12

NocoBase 本周更新汇总：改进文件存储扩展

next：包含即将发布的新功能，经过初步测试的版本，可能存在部分已知或未知问题。主要面向测试用户,用于收集反馈和进一步优化功能。适合愿意提前体验新功能并提供反馈的测试用户。
NocoBase·2025-02-04 10:10

【机器学习】自定义数据集，使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类

一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇，使得每个数据点属于离它最近的簇中心（centroid）所代表的簇。
加德霍克·2025-02-04 10:36

Java多线程——对象的组合

设计线程安全的类找出构成对象状态的所有变量找出约束状态变量的不变性条件建立对象状态的并发访问管理策略实例封闭当一个对象被封装到另一个对象中，能够访问被封装对象的所有代码路径都是已知的。
松仔log·2025-02-04 10:05

机器学习--学习计划

核心概念（20%关键内容）：数据预处理缺失值处理（均值填充、删除）特征缩放（标准化、归一化）分类变量编码（独热编码、标签编码）监督学习基础线性回归（原理、损失函
kyle~·2025-02-04 03:42

【历史那些事儿】商朝的文化成就和发明创造

文字甲骨文：商朝出现了较为成熟的甲骨文，是目前已知的中国最早的成系统的文字符号。
RisunJan·2025-02-04 01:31

[机缘参悟-231]：竞争是社会内在运行的基本规律，抵制、接纳、积极拥抱竞争是三种不同的人生态度

竞争：人生的试炼场在社会的宏大舞台上，竞争犹如一场无处不在的演出，它既是推动社会前行的强劲引擎，也是检验个体能力与心态的试炼场。人们面对竞争，态度各异，有的选择抵制，有的选择接纳，还有的积极拥抱。
文火冰糖的硅基工坊·2025-02-04 00:17

nodejs 安装node-sass

installnode-sass作用检验node-sass是否安装以及是否安装成功安装node-sass配置淘宝镜像安装node-sass的命令作用Sass是一种预处理器脚本语言，可以解释或编译成层叠样式表
kino的编程笔记·2025-02-03 22:33

CTF-SQL注入总结

=$b&&md5($a)==md5($b)){echo$flag;}方法一：利用md5()函数的漏洞绕过即使用数组绕过的方法：由于md5对于字符串检验的时候，遇到数组会返回NULL所以两个数组经过加密后得到的都是
SVicen·2025-02-03 21:25

微信小程序封装

消息反馈在开发过程中需要向用户反馈消息的场景有很多，如检验接口调用的结果，表单验证的提示消息等，为此我们来对APIwx.showToast进行简单的封装，方便开发中调用：1.1基础封装新建src/utils
←_→·2025-02-03 21:21
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