比率是什么? 比率(ratio) :不同类别数值的比值 在中文里,比率这个词被用来代表两个数量的比值,这包括了两个相似却在用法上有所区分的概念:一个是比的值:另一是变化率,是一个数量相对于另一数量的变化量,例如,速率是物体的移动距离相对于时间的变化量,以每单位时间的移动距离来表示:心跳率是每分钟的心跳次数:税率则是每单位收入所应缴的税金. 为什么顺序数据不适用帕雷托图? 因为这样会打破顺序 雷达图.轮廓图如何反映多组数据多个变量的或某一特征值? 当多个变量的取值相差较大或量纲不同时,可进行变换处

SEI(美国卡内基梅隆大学软件工程研究所(Software Engineering Institute, SEI))开发的CMM模型有: 用于软件的(SW-CMM;SW代表'software即软件'), 用于人力资源管理的(P-CMM;P代表'人'), 用于系统工程(SE-CMM), 用于集成产品开发的(IPD-CMM), 用于软件收集的(SA-CMM) 有不同模型之间有不一致的地方,并且不可避免地还有某种程度上的冗余. 因此,SEI决定开发一个单个集居的成熟度模型框架,即能力成熟度模型集成(C

​财务数据分析一般都采用什么工具?跟财务数据分析的哪些指标有关?要怎样展现财务数据间的紧密关联? 财务报表分析比较复杂,一般来说主要包括以下项目: 1. 趋势:在多个时间段内为财务报表中的关键项目创建趋势线,以了解公司的业绩.典型趋势包括收入,毛利率,净利润,现金,应收账款和债务. 2. 比例分析:一系列比率可用于识别财务报表中各种账户大小之间的关系.例如,可以计算一家公司的速动比,以估计其支付其即期负债的能力,或其负债与权益比率,看看它是否承担了太多的债务.这些分析通常在损益表中列出的收入和支

1.基本概念 1.  基线.底线.顶线.中线 注意:基线(base line)并不是汉字文字的下端沿,而是英文字母“x”的下端沿. 2. 内容区 内容区是指底线和顶线包裹的区域(行内元素display:inline可以通过background-color属性显示出来),实际中不一定看得到,但确实存在.内容区的大小依据font-size的值和字数进行变化. 3. 行距.行高 行高(line-height):包括内容区与以内容区为基础对称拓展的空白区域,我们称之为行高.一般情况下,也可以认为是相邻文

免责声明:     本文转自网络文章,转载此文章仅为个人收藏,分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除.     原文作者:崔炳华      原文地址:http://blog.csdn.net/i_chips/article/details/17787017 1       概述 OpenStack Object Storage(Swift)是OpenStack开源云计算项目的子项目之一.Swift的目的是使用普通硬件来构建冗余的.可扩展的分布式对象存储集群,存储容量可达PB级. Swift并不是

OpenStack Object Storage(Swift)是OpenStack开源云计算项目的子项目之一,被称为对象存储,提供了强大的扩展性.冗余和持久性.本文将从架构.原理 和实践等几方面讲述Swift. Swift并不是文件系统或者实时的数据存储系统,它称为对象存储,用于永久类型的静态数据的长期存储,这些数据可以检索.调整,必要时进行更新.最适合 存储的数据类型的例子是虚拟机镜像.图片存储.邮件存储和存档备份.因为没有中心单元或主控结点,Swift提供了更强的扩展性.冗余和持久性. Sw

这篇文章总结的很好,故转载收藏. 1.基本概念 1.  基线.底线.顶线.中线 注意:基线(base line)并不是汉字文字的下端沿,而是英文字母“x”的下端沿. 2. 内容区 内容区是指底线和顶线包裹的区域(行内元素display:inline可以通过background-color属性显示出来),实际中不一定看得到,但确实存在.内容区的大小依据font-size的值和字数进行变化. 3. 行距.行高 行高(line-height):包括内容区与以内容区为基础对称拓展的空白区域,我们称之为行

Swift 不是文件系统或者实时的数据存储系统,而是对象存储,用于长期存储永久类型的静态数据.这些数据可以检索.调整和必要时进行更新.Swift最适合虚拟机镜像.图片.邮件和存档备份这类数据的存储. Swift没有采用RAID,也没有中心单元和主控点,而是通过在软件层面采用一致性HASH和数据冗余性,牺牲一定程度的数据一致性达到高可用性和可收缩性.支持多用户模式.容器.和对象存储.最佳应用场景为非结构化数据存储问题.所谓的非结构化数据是相对于结构化数据而言的,节后数据即行数据,存储在数据库中,可

博客公告: (1)本博客全部博客文章搬迁至<博客虫>http://blogchong.com/ (2)文章相应的源代码下载链接參考博客虫站点首页的"代码GIT". (3)很多其它的相关文章更新,以及代码等.请关注博客虫站点,站点中有技术Q群,以及代码共享链接. (4)该博客内容还会继续更新,只是会慢一些. 该文档为实实在在的原创文档,转载请注明作者及出处. 类型 具体 备注 ² 该文档为原创模拟项目:流数据监控<1>文档<流数据监控设计文档>.相继会

OpenStack Object Storage(Swift)是OpenStack开源云计算项目的子项目之中的一个.被称为对象存储.提供了强大的扩展性.冗余和持久性.本文将从架构.原理和实践等几方面讲述Swift. Swift并非文件系统或者实时的数据存储系统,它称为对象存储,用于永久类型的静态数据的长期存储.这些数据能够检索.调整,必要时进行更新.最适合存储的数据类型的样例是虚拟机镜像.图片存储.邮件存储和存档备份. 由于没有中心单元或主控结点,Swift提供了更强的扩展性.冗余和持久性.Sw

敏捷软件开发_设计原则 单一职责原则(single responsibilities principle,SRP) 原理:一个类应该只有一个变化 分离职责:如果不耦合的职责那么很简单,如果两个职责耦合,将两个职责抽象为接口,通过继承两个接口将依赖关系抽离处理啊 开放封闭原则(open close principle,OCP) 软件实体(类,模块,函数等)应该是可以扩展的,但是不可修改 对扩展开放:当需求改变时,对模块可以扩展. 对修改封闭:对模块进行扩展时,不必改动模块的源代码或则二进制代码,

状态机的状态(State) 每个Animator Controller都会自带三个状态:Any State, Entry和 Exit.  

ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标.(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高.在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值. ROC曲线的例子 考虑一个二分问题,即将实例分成正

转自:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7359370 ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标.(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高.在

原文地址:https://www.jianshu.com/p/ca2272addeb0 (四)GloVe GloVe本质是加权最小二乘回归模型,引入了共现概率矩阵. 1.基本思想 GloVe模型的目标就是获取每个词的向量表示\(w\).GloVe认为,\(w_i\).\(w_j\).\(w_k\)通过某种函数\(F\)的作用后呈现出来的规律和\(Ratio_{i,j,k}\)具有一致性,或者说相等,这样子也就可以认为词向量中包含了共现概率矩阵中的信息. 2.模型推导 3.word2vec vs

1.在  TI  的 BLE 协议栈 中,即 OSAL 中 获取当前 系统 tick 的方法如下 /* * Read the system clock - returns milliseconds */ extern uint32 osal_GetSystemClock( void ); 2.32位 的变量 用于表示 ms ,可以表示多少天那?关系如下: 2^32 ms =  4294967296 ms = 4294967.296 S =  71582.788266666666666666666

上一节主要是介绍LSD算法理论,这节主要是介绍LBD算法. 参考文章:An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency ----Lilian Zhang  , Reinhard Koch 第二部分:Line detection and description 1.尺度空间中提取线段 为了克服在线检测碎片问题和提高大尺度变

英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”,一边经历股价跳水20多美元,到今天发稿时间也没恢复过来.无数同学在后台问文摘菌,要不要抄一波底嘞? 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果,尤其是在对冲基金中.股价数据是典型的时间序列数据. 什么是序列数据呢?语音.文字等这些前后关联.存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据. 将序列模型应用于语音和文字,深度学习在语音识别.阅读理解.机器翻译等任务上取得了惊人的成就. 具体怎么操作?效果又如何呢?来看文摘菌今天带来的这篇深度学习炒股指南. 对

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论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算