样本方差第16页

【通信系统】MIMO阵列信号来向DOA估计实现~含FOCUSS、OMP、贝叶斯学习(SBL)等稀疏重构法和常规、子空间法、空间平滑滤波法

阵列目标信号来向估计原理与实现~基于常规法、子空间变换法和稀疏恢复法写在最前前言空间谱估计的历史发展仿真原理离散时间阵列信号模型波束形成矩阵(完备字典)回波生成空间平滑滤波传统方法CBF~常规波束成型Capon~最小方差无失真响应法

sys_rst_n·2024-02-01 08:33

近期任务

三下乡宣传工作学习中青网样本文章多找几个可投稿的网站招新以后给成员进行新闻稿培训先教会怎么写新闻稿每周练习一篇负责审稿改稿学习方面全景观摩期中作业（关于钟杰老师教育的看法）阅读课程设计（五一）多多运动一些好看的衣服和

20小教一班刘静雨·2024-02-01 07:35

OpenVoice文本转语音大模型原理

介绍即时语音克隆（IVC）--Instantvoicecloning文本转语音（TTS）--text-to-speech概述给定参考说话者的短音频样本的情况下克隆任何参考说话者的声音，而无需对参考说话者进行额外培训

MaxCode-1·2024-02-01 07:52

【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting

文章目录引言：什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl

UnderTurrets·2024-02-01 06:01

【Python】random库的介绍及用法

统计模拟或蒙特卡罗模拟:在这些研究中，随机样本是必需的。Python的random库就可以用来生成各种种类和分布的随机数。密码或令牌生成:使用random库可以创建复杂的、不容易被猜测的密码或令牌。

“趁早”·2024-02-01 06:10

Cjc5340，ADC，DAC，替换cs5340，数模转换器，100dB192KHz多位音频A/D转换器，音频Codec

Cjc5340，ADC，DAC，替换cs5340，数模转换器，100dB192KHz多位音频A/D转换器，音频Codec100dB192KHz多位音频A/D转换器1.先进多位架构2.24位转换¨3.支持所有音频样本率包括

IC13116740722·2024-02-01 06:31

2013年苏州大学837复试机试C/C++

2013年苏州大学复试机试第一题题目假设有一堆数字（小于100个）需要对其做如下处理：求平均数求标准差求方差可用函数实现也可以不用代码#include#include//字符串流#include//数学运算

ORI2333·2024-02-01 05:48

2014年苏州大学837复试机试C/C++

第一题（20分）题目从键盘上输入随机变量X10个样本点值：X0，X1····X9：计算样本算术平均数；计算样本方差S。

ORI2333·2024-02-01 05:48

统计（十）_自助法

对于正态分布或其他已知分布的数据，有相应的假设检验与置信区间的计算方法，但是当数据抽样自未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况，就需要使用基于随机化和重抽样的统计方法

拾光_2020·2024-02-01 05:55

LNTON羚通烟火识别算法、烟雾检测工具，支持图片、RTSP实时流、mp4文件中的烟火检测和烟雾识别，输出告警图片叠框，实用工具，亲测可用！

\test_fsd.mp4生成正负样本批处理bat文件在控制台运行，带上路径，就可以生成正负样本了，生成了pos文件夹和neg文件夹.\fsd_t

xiejiashu·2024-02-01 04:30

IOC解释打断扎吉托娃训练：这种事情有时会会发生

IOC发言人马克·亚当斯表示，中断俄罗斯选手阿莉娜·扎吉托娃的训练是为了更好地给WADA提供样本，尽管这种事情有时会发生。“我不知道细节。有时候，这会发生。WADA在积极努力避免这种事情发生。

云游四方的旅人·2024-02-01 03:57

Python数据可视化 | Python绘制置信带

置信区间（confidenceinterval），或称为置信带、分位数区间等，是指由样本统计量所构造成的总体参数的估计区间。置信区间展现的是某一参数或估计量的真实值有某一概率落在测量结果的周围的程度。

前程算法屋·2024-02-01 03:55

python绘制带置信区间的折线图

本文目录一、数据准备二、添加置信区间三、完整代码四、运行结果五、Python绘图往期系列文章目录在统计学和数据分析领域中，我们常常需要比较两个或多个样本数据之间的差异。

群智算法小狂人·2024-02-01 03:24

深度学习之循环神经网络（基础）

我们输入的数据是数据样本的不同特征：x1，x2，x3....。

丘小羽·2024-02-01 02:04

让平凡的课堂拥有生命的意义

我们首先想到的一定是人，班级是一个群体，样本量大，学生与学生之间的差异也大，这意味着在师生共同学习的过程中可能生发出来的动态信息也会更加丰富，教师可以在教学的过程中，在与学生互动的过程中，获取学生生发出来的观点

eggplant·2024-02-01 01:32

数据思维：收集数据

3.抽样：怎么确保样本能推断总体？4.问卷：为什么说含金量最高的是操作化？5.实验：怎么定量的确定因果关系？6.大数据：到底有什么不一样？

1cb86c72d091·2024-02-01 00:26

推断统计分析-参数估计

image.png什么是推断统计推断统计是研究如何根据样本数据去推断总体数量特征的方法。它是在对样本数据进行描述的基础上，对统计总体的未知数量特征做出以概率形式表述的推断。

70fa0b237415·2024-02-01 00:07

吴恩达改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一步理解数据划分对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，数据会被划分为以下几个部分：训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：

西部小笼包·2024-01-31 23:33

交叉熵损失函数

(1)交叉熵损失函数表达式的推导单个样本的表达式为：（BCE二分类情况）L=−[ylog⁡y^+(1−y)log⁡(1−y^)](1)L=-[y\log{\hat{y}}+(1-y)\log{(1-\hat

矮人三等·2024-01-31 22:24

Prometheus的promql语句

前言当Prometheus通过Exporter采集到相应的监控指标样本数据后，我们就可以通过PromQL对监控样本数据进行查询，从而对相应的数据样本进行分析以及制定报警规则。

yucfkyu·2024-01-31 20:00

第一章绪论

第一节、统计、统计学与医学统计学第二节统计工作基本步骤一、设计1、专业设计：选题、建立假说、确定研究对象和技术方法等——从专业的角度考虑试验的科学安排2、统计设计：围绕专业设计确定统计设计类型、样本大小

樱桃冰糕·2024-01-31 20:21

高级SQL优化 | 如何优化Order by Random

问题定义我们有时候会使用以下查询语句获取数据集的随机样本。

PawSQL·2024-01-31 19:18

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

首先，利用外部注意力取代原Transformer模型中的自注意力，通过捕获样本间相关性提升模型的特征提取能力；其次，引入特征选择模块筛选区分性特征，去除冗余信息，加强特征表示能力；最后，引入融合的多元

无妄无望·2024-01-31 18:40

Fisher线性判别分析

Fisher线性判别分析主要包括两个目标：最大化类间方差（MaximizeBetween-ClassVariance）：通过找到一个

Sanchez·J·2024-01-31 18:39

灰色关联分析

它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用，且计算

Sanchez·J·2024-01-31 18:08

一文讲透如何使用SPSS在现有数据文件中增加新的样本观测值，超级简单！

如果需要在现有数据文件中增加新的样本观测值，则可以将光标置于要插入观测值的那一行的任意单元格中，选择“编辑”→“插入个案”命令，或者右击，在弹出的菜单中选择“插入个案”命令（见图），就会在该行之上增加—

数据科学作家·2024-01-31 18:52

商业案例实战：Python数据可视化之四象限图

两个维度所有样本的均值（即x的均值和y的均值）可以作为分界线，把整个平面区域划分为四个区域象限，然后按照每个样本（x，y）实际值的大小，将每个样本映射到具体的区间，从而实现样本的简单四分类。

数据科学作家·2024-01-31 18:51

Python机器学习--简单清晰的说说K近邻算法的基本原理

K近邻算法的基本原理：首先通过所有的特征变量构筑起一个特征空间，特征空间的维数就是特征变量的个数，然后针对某个测试样本，按照参数K在特征空间内寻找与它最为近邻的K个训练样本观测值，最后依据这K个训练样本的响应变量值或实际分类情况获得该样本响应变量拟合值或预测分类情况

数据科学作家·2024-01-31 18:21

血液DNA提取注意事项

产品特点操作简便快速，20分钟左右可获得理想的DNA；◎提取DNA纯度高，无抑制剂，1.7样本范围广，可用于新鲜、冷冻或陈旧的全血样本

清风拂面vv·2024-01-31 18:16

故障诊断 | 一文解决，SVM支持向量机的故障诊断（Matlab）

SVM的主要目标是找到一个最优的超平面（或者在非线性情况下是一个最优的超曲面），将不同类别的样本分开。

机器学习之心·2024-01-31 16:57

【pytorch】nn.linear 中为什么是y=xA^T+b

因为pytorch中，照顾到输入是多个样本一起算的（第一个维度是多个样本数，所以输入默认是行向量），所以用y=xA^T+b，输出的y也是行向量。

leSerein_·2024-01-31 15:12

Intelligent Fault Diagnosis of Machines with Small & Imbalanced Data: Review | 小样本及不平衡数据下的智能故障诊断: 综述

墨道_c643·2024-01-31 15:46

2022-10-16三餐什么时候吃最好？相关研究给结果，吃对了或许更容易瘦

经过对饥饿感和食欲的记录，还有就是血液样本及脂肪样本的采样分析之后，发现晚进食的情况下，食欲会更加

命运的斗争·2024-01-31 13:07

100天自学大数据：我用Scala复习学统计基础公式

4，方差5标准差这几个都是表示一组数的离散程度的！先把我们要统计的数据放出来【98,83,65,72,7

金哥数据分析·2024-01-31 11:00

【深度学习】MNN ImageProcess处理图像顺序，逻辑，均值，方差

文章目录介绍Opencvnumpy等效的MNN处理介绍MNNImageProcess处理图像是先reisze还是后resize，均值方差怎么处理，是什么通道顺序？这篇文章告诉你答案。

XD742971636·2024-01-31 11:03

学画

老师样本再借用几张同学的画来看一看，好乐哈。

木兮枝兮·2024-01-31 10:29

【深度学习每日小知识】Precision 精度

精度是机器学习中的一个关键参数，因为它量化了分类器识别成功样本的能力。它有时与另一个称为召回的统计数据相结合，该统计数据被定义为真正的阳性预测与所有实际上为阳性的案例的比例。

jcfszxc·2024-01-31 10:03

Tesseract OCR图片识别训练

tesseract/安装jTessBoxEditorFX可到https://sourceforge.net/projects/vietocr/files/jTessBoxEditor/下载训练步骤准备样本图片合并

SparkOnly·2024-01-31 08:58

论文推荐:大语言模型在金融领域的应用调查

这篇论文总结了现有LLM在金融领域的应用现状，推荐和金融相关或者有兴趣的朋友都看看论文分为2大部分：1、作者概述了使用llm的现有方法包括使用零样本或少样本的预训练模型，对特定于领域的数据进行微调，还有从头开始训练定制

deephub·2024-01-31 07:29

TensorFlow2实战-系列教程11：RNN文本分类3

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传6、构建训练数据所有的输入样本必须都是相同shape

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

yolo系列多卡训练命令

系列多卡训练多卡训练命令示例pythontrain.py--batch64--datacoco.yaml--weightsyolov5s.pt--device0,1参数–batch：指定GPU一次处理的样本数量

Midsummer啦啦啦·2024-01-31 07:18

PyTorch][chapter 12][李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-1]

这里面介绍半监督学习里面一些常用的方案：K-means,HAC,PCA等目录：K-meansHACPCA一K-means【预置条件】N个样本分成k个簇step1:初始化簇中心点(随机从X中抽取k个样本点作为

明朝百晓生·2024-01-31 07:46

Focaler-IoU开源，关注困难样本，YOLOv5涨点1.9%，YOLOv8涨点0.3%

转载：Focaler-IoU开源|高于SIoU+关注困难样本，让YOLOv5再涨1.9%，YOLOv8再涨点0.3%论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.10525代码链接：https

wuling129·2024-01-31 07:40

作者导读：Focaler-IoU: 更加聚焦的IoU损失

现有的研究通过利用边框之间的几何关系来提升回归效果，而忽略难易样本分布对于边框回归的影响。在本文我们分析了难易样本分布对回归结果的影响，接着我们提出Focaler-IoU方法,其能

剁椒狗头·2024-01-31 07:07

搜索引擎评价指标及指标间的关系

目录二分类模型的评价指标准确率(Accuracy,ACC)精确率(Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值F1值F值和F1值的关系

水母哟 (￣^￣)ゞ·2024-01-31 07:03

Focaler-IoU：更聚焦的IoU损失

现有的研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能，而忽略了难易样本分布对边界框回归的影响。

AI浩·2024-01-31 07:32

[机器学习]K-means——聚类算法

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#画图依赖fromsklearn.datasetsimportmake_blobs#从sklearn中直接生成聚类数据#1.数据加载#生成（n_samples：样本点

不知迷踪·2024-01-31 05:26

均值比较和T检验

均值过程：求取平均值标准差等单样本T检验独立样本T检验配对样本T检验均值比较就是求取样本平均值，组间均值比较，总体均值估计。T检验就是对样本均值代替总体均值的假设检验。以及方差分析。

何同尘·2024-01-31 05:27

Python爬虫：XPath基本语法

导入pip3installlxmlfromlxmlimportetree案例样本xml='''示例网页欢迎来到我的网站这是一个简单的HTML页面，用于演示XPath解析。

大数据左右手·2024-01-31 04:36

学习：StatQuest-单因素方差分析及t检验

ttestttest适用于两组数据之间的比较我们看这个例子:image.png我们分别计算这两个组别的均值image.png那么对于Control组的每个数据点来说均可以表示为:image.png即1x2.2(Control组均值)+0x3.6(Mutants组均值)+control组每个数据点与该组均值的离差同理,mutants组的也一样:image.png那么前面的系数可以组成系数矩阵imag

小潤澤·2024-01-31 02:08

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