均值方差高斯分布图第3页

一文读懂BOLL布林线指标，10种形态教学，识别主力资金意图（建议收藏）

在币圈交易实践中，布林通道是常用于判断价格“进、出场时机”的技术指标，在纳入平均值、标准差的概念之后，进而找出市场的价格突破点、反转点，也可以利用布林通道来判断市场价格的超买和超卖条件。

智识微光Intelligence·2025-01-28 04:21

MongoDB aggregate学习

MongoDB中的aggregate主要用于数据统计平均值，求和等，并返回计算后的数据结果，有点类似sql语句中的count,sum,avg功能。

·2025-01-28 02:51

均值（信息学奥赛一本通-1060）

【题目描述】给出一组样本数据，包含n个浮点数，计算其均值，精确到小数点后4位。

Doopny@·2025-01-27 22:05

海浪波高预测（背景调研）

#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps：图片由通义千问生成历史工作：针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务：MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型（MLR-CWLS），该模型利用协方差加权最小二乘法

傅科摆 _ py·2025-01-27 15:44

Python Pandas 数据 GroupBy 分组操作详解：分组、聚合与遍历

此外，还介绍了如何使用agg()方法进行多种聚合计算，如求和、均值和标准差，及如

敲代码不忘补水·2025-01-27 01:46

一种高胜率的交易系统：均值回归交易策略

引言在量化交易领域，‌均值回归交易策略是一种基于价格将回归到平均值这一假设的交易方法‌。

·2025-01-26 21:14

深度学习中高斯噪声：为什么以及如何使用

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：DeepHubIMBA本文约1800字，建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。

小白学视觉·2025-01-26 05:38

OpenCV中添加高斯噪声到彩色图像和点云

高斯噪声是一种常见的噪声类型，它具有正态分布的特点。在本文中，我们将使用OpenCV库来添加高斯噪声到彩色图像和点云数据，并提供相应的源代码示例。

LpmShell·2025-01-26 04:33

风又起而叶落地·2025-01-26 02:10

AcWing算法基础课笔记——高斯消元

高斯消元用来求解方程组a11x1+a12x2+⋯+a1nxn=b1a21x1+a22x2+⋯+a2nxn=b2…an1x1+an2x2+⋯+annxn=bna_{11}x_1+a_{12}x_2+\dots

SharkWeek.·2025-01-25 20:55

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点（centroid）。距离度量:通常

呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

2013年蓝桥杯第四届C&C++大学B组真题及代码

目录1A：高斯日记（日期计算）2B：马虎的算式（暴力模拟）3C：第39级台阶（dfs或dp）4D：黄金连分数（递推+大数运算）5E：前缀判断（代码填空）（枚举）6F：三部排序（代码填空）7G：错误票据（

GR鲸鱼·2025-01-25 13:06

Android kotlin自定义View实现高斯模糊背景

目录1.概述2.kotlin自定义View实现高斯模糊背景主要核心代码2.1自定义高斯模糊背景类2.2高斯模糊的相关资源2.3Activity中使用1.概述在app开发中，高斯模糊背景也是常有的功能，现在流行用

安卓兼职framework应用工程师·2025-01-24 22:46

fit_transform,fit,transform区别和作用

fit相对于整个代码而言，为后续API服务，用于从一个训练集中学习模型参数，包括归一化时要用到的均值，标准偏差。fit之后，可以调用各种API方法，transform是其中之一。

浊酒南街·2025-01-24 16:57

数据分析变异系数

目录变异系数的应用场景包括：特点：注意事项：np.nanvar——方差，np.sanstd标准差简单来讲就是平均值/标准差变异系数（CoefficientofVariation,CV）是一种相对量的变异指标

やっはろ·2025-01-24 16:52

python方差分析误差棒_一文讲透，带你学会用Python绘制带误差棒的柱状图和条形图...

Python数据可视化，作为数据常用的必备技能，是目前大数据和数据分析的一个热门，而matplotlib库作为Python中最为常用和经典的二维绘图库，受到了很多人的青睐，最近已经和大家共同探讨了多种类型的图表的绘制，其中关于误差棒图，咱们已经在上次一起讨论过了，今天咱们继续深入研究误差棒图相关的知识。那今天咱们聊点什么呢？咱们一起探讨一下如何在Python中绘制带误差棒的柱状图和条形图吧！首先，

加勒比考斯·2025-01-24 14:44

python绘制带有显著性差异的柱状图

图片来自文献（Lietal.,2019）含有大小写字母的两组方差分析参考自文献（马继龙等，2024）。显著性差异的表示方法常见的一般有P值、星号标记和字母标记等。

彭博锐·2025-01-24 14:08

【LeetCode 刷题】二叉树-广度优先遍历

文章目录102.二叉树的层序遍历107.二叉树的层序遍历II199.二叉树的右视图637.二叉树的层平均值429.N叉树的层序遍历515.在每个树行中找最大值116.填充每个节点的下一个右侧节点指针117

Bran_Liu·2025-01-24 12:56

AI需要的基础数学知识

3.概率与统计概率分布：如高斯分布、伯努利分布等。贝叶斯定

大囚长·2025-01-24 01:00

Java入门笔记（1）

普遍认同Java的联合创始人之一詹姆斯·高斯林（JamesGosling）为“Java之

王磊鑫·2025-01-24 01:24

View-Consistent 3D Editing with Gaussian Splatting

View-Consistent3DEditingwithGaussianSplatting使用高斯溅射进行视图一致的3D编辑YuxuanWang王宇轩11XuanyuYi易轩宇11ZikeWu吴子可11NaZhao

c2a2o2·2025-01-23 22:08

TRELLIS文本或图像生3d模型一键整合包win版本，省去繁琐安装、效果超Wonder3D，对硬件要求更低速度更快16g N卡可流畅运行

它接受文本或图像提示，并生成各种格式的高质量3D资产，如辐射场、3D高斯和网格。

struggle2025·2025-01-23 21:28

高斯混合模型（GMM）：用“高斯家族”描绘数据的“模样”

高斯混合模型（GMM）：用“高斯家族”描绘数据的“模样”1.引言高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种基于概率密度的生成式模型。

ningaiiii·2025-01-23 15:45

C||读写文件输入输出

对接之前的文章：英语单词学习软件【动态分配空间】题引：输入一些整数，求出它们的最小值、最大值、平均值（保留三位小数）。输入保证这些数都是不超过1000的整数。

Tubishu·2025-01-23 10:45

3D高斯泼溅原理及实践【3DGS】

人工智能可能是我们这个时代的主要领域之一，它几乎可以用于从驾驶汽车到医疗保健甚至能够预防失明等所有领域，最近提出了一种新的3D重建方法。SNGULAR及其人工智能团队希望了解有关3D重建技术的最新更新的更多信息。目前可用于3D重建的许多SOTA方法需要大量CPU/GPU使用率来处理场景或渲染场景，其中一些甚至需要两者兼而有之。SIGGRAPH2023GaussianSplatting上提出的新方法

新缸中之脑·2025-01-23 05:58

MySQL函数

聚合函数：用于对一组值进行计算并返回单个值，如求和、平均值、最大值等。条件函数：用于根据条件返回不同的值，如IF、CASE等。加密函数：用于加密

程序研·2025-01-23 05:27

3DGS.cpp：高性能跨平台高斯泼溅实现

3DGS.cpp：高性能跨平台高斯泼溅实现3DGS.cppAcross-platform,highperformancerendererforGaussianSplattingusingVulkanCompute.Supports

张涓曦Sea·2025-01-23 04:53

重建大师倾斜高斯泼溅技术（OPGS）重建出来的模型是什么格式？

重建大师OPGS重建出来的模型是ply格式，三维高斯球体渲染的3D效果。

大势智慧·2025-01-23 04:19

4. 马科维茨资产组合模型+Fama-French五因子优化方案（理论+Python实战）

五因子优化的现代投资组合理论1.3HowtoFama-French五因子优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4因子构建与预期收益率计算2.5协方差矩阵计算

金融OG·2025-01-23 00:43

2. 马科维茨资产组合模型+CAMP优化方案（理论+Python实战）

1.2WhyisCAPM优化的现代投资组合理论1.3HowtoCAPM优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4CAPM预期收益率计算2.5协方差矩阵计算

金融OG·2025-01-23 00:13

【AI量金术师：简易代码领悟高深金融术语】02.马科维茨资产组合模型Python实战

模型的基本假设2.1投资者行为假设2.2市场环境假设3.模型的应用与局限性3.1实际应用3.2局限性探讨4.Python代码案例：实现马科维茨资产组合模型4.1环境准备与数据获取4.2数据收集4.3计算收益率与协方差矩阵

金融OG·2025-01-23 00:43

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？2.2导致过拟合的原因是什么？2.3过拟合的解决方法是什么？

·2025-01-22 20:09

wps2019数据分析加载项_wps单因素分析数据 wps2019单因素方差分析

请问wpsexcel如何进行单因素方差分析？在“数据”选项下的“分析”“分析工具”中，选择“方差分析-单因素方差分析”，并进行相应的设置，即可。在WPS里面excel算显著性差异应该找哪里？

战斗力旺盛的伯爵·2025-01-22 20:48

3d高斯泼溅学习

椭球集就是一堆3d高斯椭球集之位置与形状：协方差矩阵(包括旋转矩阵和缩放矩阵)，要大多数都能表达实体的位置，实体的位置和形状要落在大概率范围内椭球集之球谐函数：代表球面上不同位置的值基函数，拟合颜色和形状

便携与感知组，研ing·2025-01-22 05:14

有一个4*5的矩阵如下，要求编写程序计算总和与平均值，并找出其中值最大的那个元素输出，以及其所在的行号和列号。

一、题目二、代码解析max_value被初始化为矩阵的第一个元素matrix[0][0]。max_row和max_col分别被初始化为0，表示最大值所在的行和列。s被初始化为0，用于累加矩阵中的所有元素。外层循环forkinrange(len(matrix))遍历矩阵的每一行。内层循环forpinrange(len(matrix[0]))遍历矩阵的每一列。s+=matrix[k][p]将当前元素m

小白—人工智能·2025-01-22 00:09

降维算法：主成分分析

这些主成分按照方差从大到小排列，方差越大，包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分，以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,

一个人在码代码的章鱼·2025-01-21 21:19

【Python】成功解决ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity

【Python】成功解决ValueError:zero-sizearraytoreductionoperationminimumwhichhasnoidentity个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib

高斯小哥·2025-01-21 14:43

数据库的DQL(3)

数据库的DQL(3)分组查询在MySQL中，groupby关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组groupby字段名1.分组函数有时也叫聚合函数count():查询表中的记录数量avg():求平均值

比特知识工坊·2025-01-21 14:41

机器学习数学基础-定积分应用-经济问题

定积分在经济学中的应用广泛，特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-21 13:30

AAAI2024论文解读|Towards Fairer Centroids in k-means Clustering面向更公平的 k 均值聚类中心

论文标题TowardsFairerCentroidsink-meansClustering面向更公平的k均值聚类中心论文链接TowardsFairerCentroidsink-meansClustering

paixiaoxin·2025-01-21 10:10

【线性代数】列主元法求矩阵的逆

其基本思想是通过高斯消元法将矩阵转换为上三角矩阵，然后通过回代求解矩阵的逆。

BlackPercy·2025-01-21 04:17

STLG_02_32_SQL Server常用函数

SELECTSUM(Quantity)FROMOrders;AVG()：计算数值列的平均值

魔都天健·2025-01-21 02:15

gaussdb大表查询性能慢的解决思路

而面对国外对中国数据库市场的长期垄断，人们对于中国自研数据库的需求越来越普遍，高斯数据库成为许多企业的选择之一。在经营分析5G智慧加油站项目项目中，我接触到高斯数据库，并使用它来进行数据的存储和查询。

_Evelyn·2025-01-21 01:08

径向基函数网络（RBF）：让数据“点亮”神经网络的“灯塔”

RBF网络使用径向基函数（如高斯函数）作为隐层神经元的激活函数，能够快速学习数据的局部特征，特别适合分类和函数逼近问题。2.算法原理2.1网络结构RBF网络的基本组成包括：输入层：接收原

ningaiiii·2025-01-20 10:36

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。

zhangbin_237·2025-01-20 00:03

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验(英语：jointhypothesestest)，此外也称方差比率检验、方差齐性检验，方差分析，它是一种在(H0)之下，统计值服从的检验。

雏Carnation·2025-01-19 15:42

维度可变的UKF（无迹卡尔曼滤波），附有完整源代码

设置过程和观测噪声的协方差矩阵

MATLAB卡尔曼·2025-01-19 12:50

【机器学习：二十七、决策树集合】

核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点，降低单个模型的偏差与方差，提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。

KeyPan·2025-01-19 08:49

神经网络初始化 (init) 介绍

文章目录引言1.初始化的重要性1.1打破对称性1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

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