残差检验

leecode624. 数组列表中的最大距离

两个整数a和b之间的距离定义为它们差的绝对值|a-b|。返回最大距离。

SRExianxian·2025-01-31 11:38

刷题记录贪心算法-3：376. 摆动序列

题目：376.摆动序列难度：中等如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替，则数字序列称为摆动序列。第一个差（如果存在的话）可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。

威尔逊。·2025-01-31 10:07

林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库

林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲笔记NoSQL数据库特点灵活的可扩展性灵活的数据模型和云计算结合查询性能差未形成通用的行业标准维护更加复杂NoSQL

天才代号23·2025-01-31 10:06

leetcode 219.存在重复元素II

leetcode219.存在重复元素II题目描述给定一个整数数组和一个整数k，判断数组中是否存在两个不同的索引i和j，使得nums[i]=nums[j]，并且i和j的差的绝对值最大为k。

黑暗主宰·2025-01-31 07:33

matlab——计算VPD（vapor pressure defict）

介绍：饱和水汽压差（简称VPD）是指在一定温度下，饱和水汽压与空气中的实际水汽压之间的差值（百度百科）。因此，温室中VPD的理想范围是0.45kPa至1.25kPa，理想情况下约为0.85kPa。

小琳子要开心呀·2025-01-31 04:40

计算ERA-5数据的相对湿度（RH）与饱和水汽压差（VPD）

计算ERA-5数据的相对湿度（RH）与饱和水汽压差（VPD）目录计算ERA-5数据的相对湿度（RH）与饱和水汽压差（VPD）前言一、所使用的函数包以及操作系统二、具体操作及代码1.数据2.计算RH与VPD

Vicissitudes_Aura·2025-01-31 04:38

梯度提升用于高效的分类与回归

使用决策树（DecisionTree）实现梯度提升（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差

纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

Python——基于ERA5数据的饱和水汽压差（VPD）批量计算（Clausius-Clapeyron 克劳修斯-克拉伯龙关系）

一、前言之前我发布过基于CRU数据和Goff-Gratch公式计算VPD的博客，见下方：基于CRU数据计算VPD的博客但是，CRU数据的分辨率还是较为粗糙（0.5°×0.5°），而ERA5land数据集分辨率能很好地满足我的需求（0.1°×0.1°）。但是，ERA5land数据集并不提供水汽压和湿度变量供于下载，这导致利用Goff-Gratch公式很难进行计算。结合近期文献阅读和整理，这里提供另一

雨宫芳树·2025-01-31 03:03

Java并发CAS中的ABA问题

CAS算法实现一个重要前提需要取出内存中某时刻的数据并在当下时刻比较并替换，那么在这个时间差类会导致数据的变化。

fragrans·2025-01-31 01:44

消失的时间，都去哪里了

这个时候离放弃就只有一念之差，差什么？差一个对自己的灵魂拷问，我最近三个月，忙成狗，天天摸鱼写文章，或者回答问题，找选题，找素材，下班了搞到11点，12点，有时候还凌晨。结

小路哥v·2025-01-30 20:05

Apache TVM：开源深度学习编译器栈的领跑者

它旨在弥合生产力导向的深度学习框架与性能和效率导向的硬件后端之间的差

计攀建Eliza·2025-01-30 18:51

【练习】PAT 乙 1027 打印沙漏

例如给定17个“*”，要求按下列格式打印所谓“沙漏形状”，是指每行输出奇数个符号；各行符号中心对齐；相邻两行符号数差2；符号数先从大到小顺序递减到1，再从小到大顺序递增；首尾符号数相等。

柠石榴·2025-01-30 16:57

fpga学习入门串口rs232回环

奇偶检验位这里是省略了做好回环后可以使用上位机做回环测试，top文件写的方式就是将rx（fpga端）接受到的模块（pc端）tx发送出去，这两个端口用杜邦线连接，同理模块的rx连接fpga的tx，看上位机接收区是否是你发送的即可测试代码正确

杨龙龙yll·2025-01-30 11:46

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.24 随机宇宙：生成现实世界数据的艺术

生成现实世界数据的艺术引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献随机数生成分布采样物理模拟密码学应用多元正态分布随机过程布朗运动流体动力学安全随机数随机性检验

精通代码大仙·2025-01-30 09:31

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

为了解决这些问题，我们引入了残差连接（ResidualConnections）和层归一化（BatchNormalization）来改善模型性能。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（Residual Connection an

《Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（ResidualConnectionandLayerNormalization）》文章关键词Transformer残差连接层归一化自注意力机制序列模型编码器与解码器摘要本文将深入解析

AI天才研究院·2025-01-30 08:26

Python计算【15】

文章目录t分布理论基础python参考文献t分布理论基础通常用于样本量较小或总体标准差未知的情况下，进行假设检验和构建置信区间。

sakura_sea·2025-01-30 08:22

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

在深度学习任务中，不同任务的复杂度千差万别。为了解决复杂任务对模型容量的需求，同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降，我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。

drebander·2025-01-29 11:24

AI时代，自媒体人如何“人机共生”破局？这3个案例告诉你答案

他的账号数据忽高忽低，评论区开始出现“内容同质化”的差评。这不是个例，而是600万自媒体创作者的生存缩影。

七时辰·2025-01-29 00:15

R 调用 python

R的强项在于统计方面，尤其是专业的统计分析，统计检验以及作图功能十分强大，但是在通用性方面，就远不如Python了，比如python可以做web，可以开发GUI，可以爬虫，甚至可以开发游戏，这些R其实也不是完全不行

weixin_33971205·2025-01-28 23:12

【性能调优】高性能实践

缓存在我们的架构设计中无处不在，常规请求是浏览器发起请求，请求服务端服务，服务端服务再查询数据库中的数据，每次读取数据都至少需要两次网络I/O，性能会差一些，我们可以在整个流程中增加缓存来提升性能。

Forest 森林·2025-01-28 09:24

最小二乘法-线性回归和梯度下降法

它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。

梦回楼~·2025-01-28 08:19

【深入浅出 Yarn 架构与实现】1-1 设计理念与基本架构

可靠性差：管理节点是单机的，有单点故障的问题。资源利用率低：基于slot的资源分配模型。机器会将资源划分成若干相同大小的slot，并划定哪些是mapslot、哪些是reduceslot。无法支持多种计

大数据王小皮·2025-01-28 07:12

阿里、字节：一套高效的iOS面试题（修正版）

侃侃而谈。句句是你·2025-01-28 06:34

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

数据结构——AVL树

在AVL树中，两个子树的高度差（平衡因子）最多为1，因此它保持了相对的平衡。这种平衡性质确保了基本操作如添加、删除和查找等的时间复杂度均为O(logn)，其中n是节点数。

Richard458·2025-01-28 01:56

一套专业的医院实验室信息管理系统源码，.Net检验系统LIS源码，

一套专业的医院实验室信息管理系统，包含检验标本采集系统、条码管理系统、常规报告、微生物报告、镜检报告、质控管理系统、消息与通知管理系统、危急值管理、检验周期TAT监控管理、查询统计分析管理、主任办公管理

源码世界·2025-01-27 22:37

数据存储容量不足，查询性能下降的解决方法

数据存储容量不足和查询性能下降的问题通常是由以下几个因素引起的：数据量过大、存储设备性能差、查询方式不优化等。

是小邪邪呀·2025-01-27 19:18

数据挖掘r语言和python知乎_同时用R语言和Python爬取知乎美图

学习Python已有两月有余，是时候检验下学习效果了，之前练习了不少R语言数据爬取，Python的爬虫模块还没有来得及认真入门，乱拼乱凑就匆忙的开始了，今天就尝试着使用R+Python来进行图片爬取，完成一个简单得小爬虫

weixin_39932344·2025-01-27 19:46

正则表达式

可以用来检查一个大字符串中是否含有某种子串、将匹配的子串做替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等模式一种特定的字符串模式，这个模式是通过一些特殊的符号组成的特点1:正则表达式的语法很令人头疼，可读性差2

小小小小雪糕·2025-01-27 19:43

【Python・统计学】卡方检验（原理及代码）

ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎）本文重点：卡方检验（非参数检验的一种）【1.卡方检验的简单原理和前提条件】【2.卡方检验的数据实例】【3.卡方检验代码以及残差分析

TUTO_TUTO·2025-01-27 18:40

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(13): Initializer::ReconstructF用F矩阵恢复R，t及三维点

前言这部分函数的实现依赖于之前学习的的检查三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客这里通过基础矩阵

PaLu-LvL·2025-01-27 14:08

ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(11): Initializer::ReconstructH用H矩阵恢复R, t和三维点

前言这个函数的实现依赖于之前学习的检验三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客位姿可能有多组解，

PaLu-LvL·2025-01-27 14:38

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类

当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 06:50

2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 B 题生产过程中的决策问题详细思路+matlab代码+python代码+论文范例

适合基础差的学生，容易获得省奖！B题生产过程中的决策问题某企业生产某种畅销的电子产品，需要分别购买两种零配件（零配件1和零配件2），

2025年数学建模美赛·2025-01-27 06:16

0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理18-解码器部分实现

1解码器介绍解码器部分:由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明

跟德姆(dom)一起学AI·2025-01-27 04:09

1003：两个数的四则运算

1003：两个数的四则运算题目描述输入两个整数num1和num2，请你设计一个程序，计算并输出它们的和、差、积、整数商及余数。输入输入只有两个正整数num1、num2。

啊哈哈-c·2025-01-27 03:59

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

使用Python进行高并发压测：技术指南与实战案例

高并发压测作为性能测试的一种重要形式，通过模拟大量用户同时访问系统，以检验系统在极限负载下

傻啦嘿哟·2025-01-26 21:16

23.日常算法

1.最小绝对差题目来源给你个整数数组arr，其中每个元素都不相同。请你找到所有具有最小绝对差的元素对，并且按升序的顺序返回。

三问走天下·2025-01-26 16:06

信息学奥赛一本通 1346：【例4-7】亲戚(relation)

如果能得到完整的家谱，判断两个人是否是亲戚应该是可行的，但如果两个人的最近公共祖先与他们相隔好几代，使得家谱十分庞大，那么检验亲戚关系实非人力所能及。在这种情况下，最好的帮手就是计算机。

GXLZGBCDS·2025-01-26 14:49

stm32 HAL读取GZP6816D传感器

但在换算中，最后加上去的20，感觉跟实际大气压差了10Kpa，所有，在计算的时候加上去的是30。

西之可乐·2025-01-26 12:08

深度学习中高斯噪声：为什么以及如何使用

在数学上，高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。

小白学视觉·2025-01-26 05:38

Objective-C实现avl 树算法(附完整源码)

AVL树是一种自平衡二叉搜索树，保持左右子树的高度差不超过1，以确保树的高度始终保持在对数级别。

源代码大师·2025-01-26 04:05

app架构

一个好的app架构，能够经得起时间的检验，能让开发者愉快并非常自豪，拓展性非常好。架构是什么？一个app的架构，包含外在和内在2个方面。外在，指的是项目的目录。内在，指的是支撑app的基础运行库。

yx1166·2025-01-26 02:47

Python量化金融都需要用到哪些库？最全汇总

今天分享一篇Python量化金融最全汇总，推荐大家收藏～记得划到文末点赞呐～本文汇总了定量金融的大量三方库，按功能进行分类，覆盖数值运算，衍生品定价，回溯检验，风险管理，数据爬取，可视化等多个子领域，供每个

中年猿人·2025-01-25 19:51

【阅读总结】AlphaFold3 unedited version 通读 + 服务器使用总结

省流：AlphaFold3能做什么：预测蛋白质、DNA、RNA与允许的配体/离子/共价修饰的复合物结构为什么要用AlphaFold3：有强大的泛化性和准确率，除了RNA结构略差于AIchemy_RNA2

Lasgalena·2025-01-25 16:56

论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

Dual-LevelAdapterforDeepFakeDetection作者团队：项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）二、动机与创新动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差，

海拉鲁的小厨娘·2025-01-25 16:52

ESP32-C3入门教程环境篇①——简单介绍与硬件准备

单核处理器多种外设内置安全硬件二、开发板差异官方文档介绍了两种开发板ESP32-C3-DevKitM-1ESP32-C3-DevKitC-02认真看了下资料介绍，其实会发现两个开发板都差不多，底板功能pin都差不

小康师兄·2025-01-25 10:10

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验

张登杰踩·2025-01-24 18:10

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