配对样本T检验第6页

少样本数值型数据集 | 数据增强

对于小样本数字型数据集，数据增强的有效方法主要集中在创造新的样本、调整现有样本的特征、或者通过生成模型来模拟真实分布。下面是个人搜集到的方法及部分代码。希望对大家的科研/工作有所帮助！

蒜蓉趣多多·2025-03-17 09:23

stm32——RTC实时时钟

杏儿黄·2025-03-17 07:39

postgresql 数据库使用

目录索引查看索引创建删除索引修改数据库时区索引查看索引 select*frompg_indexeswheretablename='t_table_data'; 或者select*frompg_statio_all_indexeswhererelname

what_2018·2025-03-17 07:09

探索AWS CloudFormation样本模板：构建云环境的新起点

探索AWSCloudFormation样本模板：构建云环境的新起点aws-cloudformation-templatesawslabs/aws-cloudformation-templates:是一个包含各种

劳泉文Luna·2025-03-17 07:08

COMP9321 25T1

COMP932125T1Assignment1(15marks)IntroductionTheNSWFuelCheckdatasetismaintainedbytheNSWGovernment.ItallowsmotoriststoaccesshistoricalandliveinformationaboutfuelpricesacrossNSW.Wehavedownloadedthe

·2025-03-17 06:52

2、3ds Max的界面（3DMAX基础自学系列）

一、3dsMax2012中文版的操作界面二、各功能区的介绍1、菜单栏菜单栏位于软件界面顶部，共13个，分别是文件、编辑(E)、工具(T)、组(G)、视图(V)、创建(C)、修改器、动画、图标编译器、渲染

weixin_34409703·2025-03-17 04:43

【C语言--趣味游戏系列】--电脑关机整蛊小游戏

define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include#include#includeintmain(){charinput[20]={0};system("shutdown-s-t60

User_芊芊君子·2025-03-17 04:42

python实现数据库存储过程_Python通过调用mysql存储过程实现更新数据功能示例

二、带参数mysql存储过程创建1、更新订单付息表(t_order_rapay)dropprocedureifex

食色也·2025-03-17 04:38

Python调用mysql存储过程

port=3306,user='root',password='root',database='test',charset='utf8')cur=conn.cursor()cur.callproc('T1

Up_梅子酒·2025-03-17 03:05

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

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

【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

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

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

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

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

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

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

（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

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

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

机器学习-----决策树

文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练

多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

机器学习_重要知识点整理

假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

ROS2基础——Linux

Ctrl+Alt+T:打开一个新终端1.查看终端目录命令$pwd#查看终端当前目录---/home/lvvx2.切换终端目录到根目录$cd/#从当前进入根目录$pwd---/3.查看当前目录下文件$ls

A_lvvx·2025-03-15 15:04

数据结构 -- 字符串

T

_安晓·2025-03-15 12:43

STM32与HAL库开发实战：深入探索ESP8266的多种工作模式

STM32与HAL库开发实战：深入探索ESP8266的多种工作模式一、硬件平台简介STM32F103C8T6‌（BluePill核心板）作为主控芯片，通过‌HAL库‌直接驱动‌ESP8266WiFi模块‌

坏柠·2025-03-15 11:09

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a

星绘搜题·2025-03-15 09:50

「检测宝典」之一：检测行业新趋势，你了解多少？

【栏目简介】“检测宝典”是我们针对检验检测行业，从检验检测行业趋势、信息化程度、企业效率、市场监管等不同角度，剖析检验检测发展现状和趋势，帮助大家了解检验检测行业正在发生的变化，切实把握当前资本风口，实现企业跨越式发展颠覆从颠覆者开始

LIMSChain·2025-03-15 08:37

審單人員效率 PPP 模型

根据标准工时表（t_dash_ppp_checker_std_v）折算审单数量（vol_c）。结合有效

chenchihwen·2025-03-15 07:01

Azkaban上传项目提示错误

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sunyaox·2025-03-15 06:23

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