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大数据(十二)：方差分析和参数估计

专栏介绍结合自身经验和内部资料总结的Python教程，每天3-5章，最短1个月就能全方位的完成Python的学习并进行实战开发，学完了定能成为大佬！加油吧！卷起来！全部文章请访问专栏：《Python全栈教程（0基础）》再推荐一下最近热更的：《大厂测试高频面试题详解》该专栏对近年高频测试相关面试题做详细解答，结合自己多年工作经验，以及同行大佬指导总结出来的。旨在帮助测试、python方面的同学，顺利
桃酥zz·2023-12-02 00:47

观海微电子--显示模组MIPI走线规则

MIPI信号是显示模组最常用的通信方式，其他类似的LVDS、EDP接口都属于差分信号，FPC走线的规则类似并满足成品FPC的阻抗匹配要求100±5%或100±10%欧姆。
9亿少女的噩梦·2023-12-01 20:32

【PCB硬件】PCB布线规范技巧

时钟等关键的高速信号线需要进行屏蔽处理，每1000mil打孔接地2、闭环规则3、开环规则4、特性阻抗连续规则5、布线方向规则6、谐振规则7、回流路径规则8、器件的退耦电容摆放规则9、小的分立器件走线须对称10、拐角设计11、差分对走线
Cappi卡比·2023-12-01 18:41

1502. 判断能否形成等差数列 23.11.21

示例1：输入：arr=[3,5,1]输出：true解释：对数组重新排序得到[1,3,5]或者[5,3,1]，任意相邻两项的差分别为2或-2，可以形成等差数列。
路灯与猫·2023-12-01 18:51

形态学操作—底帽运算

原理  底帽运算通过对图像执行闭运算（先膨胀后腐蚀）来平滑图像并移除较大尺度的特征，然后将闭运算结果与原始图像进行差分，以突出图像中的暗区域特征。
Make_magic·2023-12-01 12:04

【统计建模07】残差分析

ie_i=y_i−\haty+iei=yi−y^+i其中yiy_iyi表示样本的观测值，y^i\haty_iy^i表示样本的预测值残差是模型误差的观测值,误差的任何对基本假设的违背都可以通过残差体现出来残差分析是探索几种模型不适用性类型的有效办法用向量来描述
撕得失败的标签·2023-12-01 12:22

2018-05-01开胃学习数学系列 - PDE 常识

针对差分格式而言，在时间步长和空间步长趋近于零的情况下，如果差分格式的截断误差，也就是差分格式和原有偏微分方程之差的模趋近于零，则该差分格式与原偏微分方程是相容的。
Kaiweio·2023-12-01 06:15

R语言单因素方差分析+差异显著字母法标注+逐行详细解释

R语言单因素方差分析代码如下dfdfabcdefk13.1862243.2629002.3972642.3003431.8069372.7113312.94583722.9751253.0681942.9622352.2338872.1365614.1853553.01814033.1506024.2971902.5180452.1696072.4737783.9480502.785514
R语言爱好者·2023-12-01 03:05

如何选择共模噪声滤波器

在当前电子产品中，绝大多数的高速信号都使用地差分对结构。差分结构有一个好处就是可以降低外界对信号的干扰，但是由于设计的原因，在传输结构上还会受到共模噪声的影响。
Risehuxyc·2023-12-01 03:34

【Python | 机器学习】Python中进行特征重要性分析的9个常用方法（含源代码）

feature_importances_)2.3Leave-one-out2.4相关性分析2.5递归特征消除RecursiveFeatureElimination2.6XGBoost特性重要性2.7主成分分析PCA2.8方差分析
旅途中的宽~·2023-12-01 02:00

表格型方法

时序差分法它结合了动态规划和蒙特卡罗的思想，通过不断更新状态值函数或者动作值函数来学习最优策略。时序差分算法的特点是它不需要知道环境的完整模型，也不需要等待一个完整的回合结束，而是在每一步都可以进
数分虐我千百遍·2023-12-01 01:38

尺寸链计算软件 DTAS AI自动化建模在电控器中的应用

幸运的是，随着AI（人工智能）技术的兴起，棣拓公司创造性地将公差分析与AI技术结合起来，得以全自动创建公差仿真模型。与传统手工创建公差仿真模型相比，可以更快、更标准化地生成公差仿真模型，大幅度提效率。
DTAS尺寸公差分析软件·2023-11-30 07:51

尺寸链校核软件 什么是电控器AI自动建模？DTAS软件案例讲解

幸运的是，随着AI（人工智能）技术的兴起，棣拓公司创造性地将公差分析与AI技术结合起来，得以全自动创建公差仿真模型。与传统手工创建公差仿真模型相比，可以更快、更标准化地生成公差仿真模型，大幅度提效率。
DTAS尺寸公差分析软件·2023-11-30 07:51

DTAS尺寸公差分析软件-三维尺寸公差分析软件&尺寸链计算软件

公差分析的意义众所周知，零件尺寸加工不可能绝对理想，总会产生一些微小的误差，这些误差包括零件的尺寸误差、形状误差、方向误差、位置误差。
DTAS尺寸公差分析软件·2023-11-30 07:21

三维公差软件 DTASAI自动化装配测量建模案例，满满干货，不容错过

幸运的是，随着AI（人工智能）技术的兴起，棣拓公司创造性地将公差分析与AI技术结合起来，得以全自动创建公差仿真模型。与传统手工创建公差仿真模型相比，可以更快、更标准化地生成公差仿真模型，大幅度提效率。
DTAS尺寸公差分析软件·2023-11-30 07:21

尺寸工程分析软件-尺寸公差分析软件-尺寸链计算软件

公差分析的意义众所周知，零件尺寸加工不可能绝对理想，总会产生一些微小的误差，这些误差包括零件的尺寸误差、形状误差、方向误差、位置误差。
DTAS尺寸公差分析软件·2023-11-30 07:20

尺寸公差分析&尺寸链计算软件：DTAS3D电机气隙案例

DTAS电机气隙公差分析报告模型准备问题描述：气隙对电机的各种性能，均有一定的影响。在电机设计和制造过程中，都被视为关键尺寸控制指标之一。在当前公差和制造工艺下，电机气隙满足什么样的分布规律？
DTAS尺寸公差分析软件·2023-11-30 07:20

DTAS 3D－自主可控国产三维公差分析软件重装上阵！

背景介绍计算机虚拟仿真分析是产品正向开发的重要组成部分，而公差分析是其中至关重要的一环。
DTAS尺寸公差分析软件·2023-11-30 07:50

尺寸公差软件 AI自动化建模在电控器装配测量中的应用

幸运的是，随着AI（人工智能）技术的兴起，棣拓公司创造性地将公差分析与AI技术结合起来，得以全自动创建公差仿真模型。与传统手工创建公差仿真模型相比，可以更快、更标准化地生成公差仿真模型，大幅度提效率。
DTAS尺寸公差分析软件·2023-11-30 07:39

CMM数据分析系统三坐标

与现有质量系统进行spc方法统计分析，并可简单对接车间监控系统计算ppcpk等spc常用分析方法，快速找出问题点cmm三坐标数据，公差分析，CAD分析，GD&T几何尺寸与公差,xyz
m0_66943033·2023-11-30 06:47

LM算法

第二类，使用数值差分来求导数。根据使用模型不同，分为非约束最优化、约束最优化、最小
xyz599·2023-11-30 04:13

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第8章 双重差分

ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性  第5章倾向分  第6章效果异质性  第7章元学习器  第8章双重差分
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:46

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第7章 元学习器

ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性  第5章倾向分  第6章效果异质性  第7章元学习器  第8章双重差分
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:45

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第5章 倾向得分

ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性  第5章倾向分  第6章效果异质性  第7章元学习器  第8章双重差分
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:44

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第4章 线性回归的不合理有效性

ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性  第5章倾向分  第6章效果异质性  第7章元学习器  第8章双重差分
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:14

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第1章 因果推断导论

ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性  第5章倾向分  第6章效果异质性  第7章元学习器  第8章双重差分
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第2章 随机实验与统计学回顾

ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性  第5章倾向分  第6章效果异质性  第7章元学习器  第8章双重差分
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第6章 效果异质性

ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性  第5章倾向分  第6章效果异质性  第7章元学习器  第8章双重差分
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:08

数据库其它调优策略

文章目录1.优化MySQL服务器2.优化数据库结构2.1差分表：冷热数据分离3.大表优化3.1读/写分离3.2垂直拆分3.3水平拆分1.优化MySQL服务器电商平台，双十一，CPU使用率达到99%，系统的计算资源已经耗尽
ITfeib·2023-11-30 03:29

CCFCSP试题编号：202109-2试题名称：非零段划分

用差分法#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=500000;constintM=10000;inta[N+2]={0};intd[M+1
可乐不加冰呀·2023-11-29 23:07

《R语言实战》自学笔记56-方差分析术语

第9章方差分析9.1术语速成为便于理解方差分析的相关名词，我构建一个案例：假如我们研究氮肥用量和玉米品种对玉米产量影响。
zjh9280·2023-11-29 19:12

浑浑噩噩的一天

不过也有可能是做了大半天的公差分析，用脑太多了，毕竟以前现在的工作中有这么大体量的思考和计算还是比较少的，姑且自我安慰一下吧。昨天晚上姐姐说她公公去世了。
骑驴书生·2023-11-29 15:34

《骆驼祥子》：从意气风发到自暴自弃，是什么毁了精神小伙祥子？

却总是妥协；想法一堆，付诸实践的却寥寥无几；心态容易崩，玻璃心严重……最明显的一点是：整天焦虑却总是无所事事，虚度光阴，这种情况和《骆驼祥子》中的主角祥子一模一样，读完这本小说，目前的窘境和祥子几乎不差分毫
轩凌·2023-11-29 14:20

物理层之编码与调制（非归零编码、慢车斯顿编码、差分曼彻斯特编码、归零编码、反向不归零编码、4B/5B编码）

想写博客但无从下手，急需写作干货注入能量…热爱写作，愿意让自己成为更好的人…文章目录一、基带信号与宽带信号1、基带信号2、宽带信号3、选择4、关系二、数字数据编码为数字信号1、非归零编码【NRZ】2、曼彻斯特编码3、差分曼彻斯特编
哥的时代·2023-11-29 13:44

STL 自定义sort 前缀和差分练习

公开课第一期文章目录公开课第一期[AHDU1280前m大的数](http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1280)[BHDU1872稳定排序](http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1872)[CHDU1234开门人和关门人](http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid
FourTO_·2023-11-29 03:36

origin做相关性分析图_方差分析+作图：在Origin看来是如此简单！

在统计学中，单因素方差分析是(one-wayanalysisofvariance，缩写one-wayANOVA)一种常用于比较多个样本均值的方法。在之前的《如何进行单因素方差分析？》
上官人·2023-11-29 03:32

第十四届蓝桥杯C++省赛B组 补题(3 - 10)

文章目录C：冶炼金属D：飞机降落(全排列枚举)E：接龙数列(简单dp)F：岛屿个数(bfs)G：字串简写H：整数删除(链表模拟)I：景区导游（LCA）J：砍树(树上边差分)民间数据入口C：冶炼金属模拟一下即可
.Ashy.·2023-11-29 03:53

树上差分（砍树）蓝桥杯

#includeusingnamespacestd;intn,m,tot=0,a,b,ans=0;constintN=1e6+10;intvis[N]={0},fa[N]={0},F[N]={0};intver[N]={0},Next[N]={0},edge[N]={0},head[N]={0};map,int>Pos;vectorquery[N];voidadd(intx,inty,intz){
m0_67605338·2023-11-29 03:14

蓝桥杯题单day3【题目】

拓扑排序[2017年蓝桥杯国赛]发现环LCA与树上差分砍树景区导游最短路及其应用[模板]Dijkstra?
Hytidel·2023-11-29 03:38

【蓝桥杯 && LCA && 差分】 砍树

题目分析：这道题还是比较裸的一道书上差分的题目了对于每一对标记点(x,y)他们之间的路径就是x−>LCA(x,y)−>yx->LCA(x,y)->yx−>LCA(x,y)−>y这条路径上的每一条边都要经过
鹭天·2023-11-29 03:06

DMX512协议及对接口电路的分析

DMX512控制协议是美国舞台灯光协会(usITT)于1990年发布的灯光控制器与灯具设备进行数据传输的工业标准，全称是USITTDMX512(1990);DMX512在其物理层采用EIA-485差分信号
D_ovis·2023-11-29 02:01

隐形Euler方法的java程序_常微分方程的解法 (二): 欧拉（Euler）方法

、向后Euler公式2.2Euler方法的误差估计§3改进的Euler方法3.1梯形公式3.2改进Euler法§2欧拉(Euler)方法2.1向前Euler公式、向后Euler公式Euler方法就是用差分方程初值问题
陈菌菇·2023-11-28 22:11

数值分析-常微分方程初值问题数值解法

常微分方程初值问题数值解法问题一、一阶常微分方程初值问题的有限差分方法与误差分析二、向前Euler法及误差分析1.向前Euler法2.误差分析3.后退Euler法三、改进欧拉公式四、单步法局部截断误差与阶五
哥斯拉-·2023-11-28 22:11

计算方法（六）：常微分方程初值问题的数值解法

Runge-Kutta)法构造原理经典龙格-库塔法步长的自动选择收敛性与稳定性收敛性稳定性一阶方程组与高阶方程的数值解法一阶方程组初值问题的数值解法高阶方程初值问题的数值解法边值问题的数值解法打靶法有限差分法常微分方程初值问题的数值解法本文着重讨论一阶常微分方程初
梅九九·2023-11-28 22:35

Android通过NDK开发完成增量更新功能

的动态库，而且通过：nm-Dxx.so查看这些库中的符号内容都差不多，因此它们肯定是实现了同一件事情，也就是”增量更新“增量更新的原理，就是将手机上已安装apk与服务器端最新apk进行二进制对比，得到差分包
Coder_Sven·2023-11-28 21:52

2019-08-28

物理光学第二节课，讲了影响干涉条纹可见度的因素，对于理想的想干点，光源发出的光波，主要因素是两相干光的振幅比对于两列波相干叠加，强度随位差分布，有I=A1²+A2²+2A1A2cos(&2-&1）Imax
d8e83a1033da·2023-11-28 19:34

java两个时间相差分钟_Java计算两个日期时间相差几天,几小时,几分钟等

展开全部思路是先计算两个62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365666264日期相差的毫秒数，然后分别根据每天的毫秒数、每小时的毫秒数、每分钟的毫秒数来计算相差几天,几小时,几分钟。具体代码如下：publicstaticStringgetDatePoor(DateendDate,DatenowDate){longnd=1000*24*60*60;//每天
weixin_39866857·2023-11-28 15:05

【密码学】Differential Privacy差分隐私

DifferentialPrivacy差分隐私什么是差分隐私形式化描述差分隐私实现差分隐私不足引用什么是差分隐私差分隐私，英文名称为differentialprivacy。
little_stupid_child·2023-11-28 11:40

【网安专题10.25】10 TitanFuzz完全自动化执行基于变异的模糊测试：生成式（如Codex）生成种子程序，逐步提示工程+第一个应用LLM填充模型(如InCoder)+差分测试

LargeLanguageModelsareZero-ShotFuzzers:FuzzingDeep-LearningLibrariesviaLargeLanguageModels写在最前面可学习借鉴的思路进一步创新概述背景深度学习LLM类型（如图3所示）问题背景第一类：API级模糊测试第二类：模型级模糊测试（model-level）BugsinDLLibrariesDL库中的bugab方法:Ti
是Yu欸·2023-11-28 03:28

强化学习4：蒙特卡洛（MonteCarlo）

强化学习4：蒙特卡洛（MonteCarlo）概述通过贝尔曼方程求解最优策略π∗\pi^*π∗有3种基本方法：动态规划法、蒙特卡洛法和时间差分法。
Ray77888·2023-11-28 02:52
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