判断异常值方法:Z-Score 计算公式 Z = (X-μ)/σ 其中μ为总体平均值,X-μ为离均差,σ表示标准差.z的绝对值表示在标准差范围内的原始分数与总体均值之间的距离.当原始分数低于平均值时,z为负,以上为正. 代码演示 1 生成一个 df import pandas as pd # 导入pandas库 # 生成异常数据 df = pd.DataFrame({'col1': [1, 120, 3, 5, 2, 12, 13], 'col2': [12, 17, 31, 53, 22, 3

1. 来自百度知道: GB:GB 即"国标"的汉语拼音缩写,为中华人民共和国国家标准的意思． ISO:国际标准化组织的英语简称.其全称是International Organization for Standardization或International Standard Organized IEC:是国际电工委员会(International Electro Technical Commission)的缩写.她也是非政府性国际组织,是联合国社会经济理事会的甲级咨询机构,正式成立于1

今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+

$#,脚本运行时后跟的参数个数 #! /bin/bash case "$#" in 0) printf "Enter a number: " read n=$REPLY ;; *) n=$1 ;; esacx=$(( (1 + $n) * $n / 2 ))echo "Tne value of 1 + 2 + 3....+$n = $x" 这段shell的意思:如果参数个数为零,就提示让你输入一个数字:如果参数个数不为零,则取第一个参数的值然后计

EMVA1288标准之“非均匀性”的理解 目录 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗? 2. EMVA1288的非均匀性内容. 3. 总结与理解 正文 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗?简单来说,我们将相机对着一个均匀场景进行拍照时候,假定场景理想均匀,所有像素的灰度值也并非一致.这种个体之间的差异就是非均匀性.怎么测试相机焦平面的不一致,控制变量法,先保证被拍物体的均匀的,实验室中我们采用积分球光源,它可以假定为是一种理想的绝对均匀光.然后,我们需要对“均匀”进行定量的.系统的.数字化的评

一.LRU算法介绍 LRU(Least Recently Used)最近最少使用算法,是用在操作系统中的页面置换算法,因为内存空间是有限的,不可能把所有东西都放进来,所以就必须要有所取舍,我们应该把什么东西放进来呢?有没有什么判定标准呢?页面置换算法就是干这个的,企图通过之前的行为预测到之后的行为(这是概率问题),而LRU就是其中的一种,它的基本思想就是既然有一块数据,最近的一段时间内它是最少访问的,这说明在这之后它也可能是最少访问的,如果非要移除一个的话,我只好把它置换出内存了. 总结一下:

题意: 带修改的区间第K小. SOL: 看了很久很久很久很久的整体二分,网上的各种题解也不是很多,也一直很不了解所谓的"贡献","将询问一起递归"是什么意思...看了一晚上的代码终于有所领悟... 什么是整体二分呢,"整体",整体整体什么是整体,整体就是将包括数,修改,询问一起二分,而如何实现呢?我看我能讲多少,那就算多少好了,还是代码更加直观. 先贴一下XHR大神犇的论文-----整体二分满足的性质(虽然没有完全理解但好像也很有道理的样子):

本文涉及的命令:test.[].shift.if.case.for.while.until.function.sh. 撰写 shell script 的良好习惯 在每个 script 的文件头处记录好: script 的功能: script 的版本信息: script 的作者与联绚方式: script 的版权宣告方式: script 的 History (历叱纪录): script 内较特殊的指令,使用『绛对路径』的方式来下达: script 运作时需要的环境变量预先宣告与设定 变量替换(赋值)

分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是灰度或RGB向量,而三维点云却能够提供更多的信息.故点云在分割上的优势是图像所无法比拟的(重要的事情要说三遍

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

一.首先需要了解的几个前提: 1.自动装箱过程是通过调用valueOf方法实现的(如Integer.valueOf(10)),而拆箱过程是通过调用包装器的 xxxValue方法实现的(如Integer.intValue(a)). 例如代码: Integer a = 1; a++; 其自动装箱和拆箱的过程如下: 0: iconst_1 1: invokestatic #16 // Method java/lang/Integer.valueOf:(I)Ljava/lang/Integer; 4:

转自 http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/39619687 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时候,稍许感受到受人信任也是一种压力,愿我不辜负大家对我的信任

资源下载 #本文PDF版下载 Python下探究随机数的产生原理和算法(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W7目录下即可) #本文代码下载 几种随机数算法集合(和下文出现过的相同) 前言 我们对于随机数肯定不会陌生,随机数早已成为了我们经常要用到的一个方法,比如用于密码加密,数据生成,蒙特卡洛算法等等都需要随机数的参与.那么我们的电脑是怎么才能够产生随机数的呢?是电脑自己的物理存在还是依靠算法?它到底是如何工作的呢?所以我也对这些问题有着好奇心,所以找到了许多资料学习了

目录 目录题目作答1. 建立函数文件ceshi.m2. 这是调用的命令,也可以写在.m文件里3. 输出结果题外话 题目 作答 本文使用MATLAB作答 1. 建立函数文件ceshi.m function [x1,y1,f_now,z] = ceshi(z1,z2) %%%%%%%%%%%%%% 梯度下降法求函数局部极大值@冀瑞静 %%%%%%%%%%%%%%%%%% % 函数:f(x,y)= % 目的:求局部极大值和对应的极大值点坐标 % 方法:梯度下降法 % 理论: % 方向导数:偏导数反应的

  一.系统管理与设置 1.信息显示命令 # man & info  //帮助手册 # man 命令 //显示相应命令的帮助内容 # arch  //显示当前系统体系结构 # cal  //显示当前月份 # cal 2012  //显示2012年的月历 # cal 10 2012  //显示2012年10月的月历 # cal -y  //显示整年日历 # cat /etc/issue  //看当前系统发行版本 # cat /etc/redhat-release //看操作系统版本(redhat和

博客转载自:http://www.cnblogs.com/ironstark/p/5000147.html 分割给人最直观的影响大概就是邻居和我不一样.比如某条界线这边是中华文明,界线那边是西方文,最简单的分割方式就是在边界上找些居民问:"小伙子,你到底能不能上油管啊?”.然后把能上油管的居民坐标连成一条线,自然就区分开了两个地区.也就是说,除了之前提到的基于采样一致的分割方式以外,应该还存在基于邻近搜索的分割方式.通过对比某点和其最近一点的某些特征,来实现点云的分割.图像所能提供的分割信息仅是

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时

第零章:计算机概论 计算机:接受用户输入指令和数据,经过中央处理器的数据和逻辑单元运算处理器处理后,以产生或存储成有用的信息. 计算机硬件的五大单元:输入单元.输出单元.CPU内部控制单元.算术逻辑单元和内存.CPU作为一个具有特定功能的芯片,里面含有微指令集,一条微指令集对应一个汇编语句.CPU内分为算术逻辑单元与控制单元,算术逻辑单元主要负责程序运算与逻辑判断,控制单元主要协调各组件与各单元间的工作.基本上数据都是流经内存然后再转出去. CPU:内部已经含有一些小指令,软件都是要经过CPU内

wiki百科:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0 opencv学习笔记--二杈决策树:http://blog.csdn.net/homechao/article/details/9061921 (1):从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 前言 前两日,在微博

1. 什么是KNN 1.1 KNN的通俗解释 何谓K近邻算法,即K-Nearest Neighbor algorithm,简称KNN算法,单从名字来猜想,可以简单粗暴的认为是:K个最近的邻居,当K=1时,算法便成了最近邻算法,即寻找最近的那个邻居. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中. 如上图所示,有两类不同的样本数据,分别用蓝色的

HTTP(HyperText Transfer Protocol,超文转移协议,超文本传输协议的译法并不严谨.) 一.网络基础 TCP/IP 1.1 TCP/IP 协议族 TCP/IP 协议族是互联网相关联的协议的集合.从电缆的规格到IP地址的选定方法.寻找异地用户的方法.双方建立通信的顺序,以及Web页面显示需要处理的步骤,等等.而HTTP是属于它内部的一个子集. 1.2 TCP/IP 的分层管理 TCP/IP 协议族按层次分别分为以下 4 层:应用层.传输层.网络层和数据链路层. 分层的好处