http://www.cnblogs.com/dengdan890730/p/6132937.html

t检验中的t值和p值是什么关系_t检验和p值的关系 t检验中通过样本均值 总体均值 样本标准差 样本量 可以计算出一个t值,这个t值和p值有什么关系? 根据界值表又会查出一个数,这个数和t值比较,得出大小,判断是否接受原假设.感觉p值一直都没有什么作用? 解答:在进行t检验时,会计算出一个t值,而在选定显著性水平后,可以找到相比较的t值,两者可以比较,判断显著性.p值代表的是不接受原假设的最小的显著性水平,可以与选定的显著性水平直接比较.例如取5%的显著性水平,如果p值大于5%,就接受原假设,否

我做的是一个识别验证码的深度学习模型,识别的图片如下 验证码图片识别4个数字,数字间是有顺序的,设立标签时设计了四个onehot向量链接起来,成了一个长度为40的向量,然后模型的输入也是40维向量用softmax_cross_entropy_with_logits(labels=,logits=)函数计算输出与标签的损失,发现损失值一直在增大,直到nan.然后打印了输出值,发现也是很大.觉得是梯度爆炸的原因,用梯度裁剪.限制权重值等方法一通结束之后发现根本没什么改变.最后只放入两张图片,发现模型

本题要求编写程序,计算序列部分和 4∗(1−1/3+1/5−1/7+...) ,直到最后一项的绝对值小于给定精度eps. 输入格式: 输入在一行中给出一个正实数eps. 输出格式: 在一行中按照"Pi = pi"的格式输出部分和的值pi,精确到小数点后四位.题目保证输入数据和计算结果均不超过双精度范围. 输入样例1: 0.0001 结尾无空行 输出样例1: Pi = 3.1418 结尾无空行 输入样例2: 0.2 结尾无空行 输出样例2: Pi = 2.8952 结尾无空行 answe

1.首先确定ADC用几位表示,最大数值是多少.比如一个8位的ADC,最大值是0xFF,就是255. 2.然后确定最大值时对应的参考电压值.一般而言最大值对应3.3V.这个你需要看这个芯片ADC模块的说明.寄存器中有对于输入信号参考电压的设置. 3.要计算电压,就把你的ADC数值除以刚才确定的最大数值再乘以参考电压值. 比如ADC值为0x80, 实际值就是0x80/(0xFF+1)*3.3V = 1.65V 4.计算出来的电压值只是ADC管脚处的电压值. 可以用电压表量一下,计算值和实际值是否一样

问题的准确描述:js 将两个长度一样的一维数组 合成一个一维数组,A为键值,B为key值 js 将两个长度一样的一维数组 合成一个一维数组,A为键值,B为key值 如 var arr1=['a','b','c','d'], arr2=['张三','李四','王五','刘六']; 结果: var arr3=['a'=>'张三','b'=>'李四','c'=>'王五','d'=>'刘六'] 请问要怎么处理呢? 解决方案一: const arr1 = ['a', 'b', 'c', 'd

---恢复内容开始--- 1.变量.地址 变量的实现方式有:引用语义.值语义 python语言中变量的实现方式就是引用语义,在变量里面保存的是值(对象)的引用(值所在处内存空间的地址).采用这种方式,变量所需的存储空间大小一致,因为其中只需要保存一个引用.而有些语言(例如c)采用的不是这种方式,它们把变量直接保存在变量的存储区里,这种方式就称为值语义.这样的话,一个整数类型的变量就需要保存一个整数所需要的空间(例如c语言中int类型占用4个字节大小,所能表示的数的最大值为2^32,2147483

摘要:为大家梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,帮助大家轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 更快定位精度问题!MindSpore模型精度调优实战(一)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助大家解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 还为大家梳理

摘要:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 模型优化精度.速度我全都要!MindSpore模型精度调优实战(二)>,原文作者:HWCloudAI . 引言: 在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.我们还梳理了针对

实体和数据库之间存在某种映射关系,hibernate根据这种映射关系完成数据的存取.在程序中这种映射关系由映射文件(*.hbm.xml)或者java注解(@)定义. 本文以java注解的形式总结映射关系配置. 一.导入依赖包. hibernate-distribution-3.6.5.Final-dist\hibernate-distribution-3.6.5.Final\lib\jpa 目录下的 hibernate-jpa-2.0-api-1.0.0.Final.jar 二.新建实体类 pa

在ORACLE数据库中,NUMBER(P,S)是最常见的数字类型,可以存放数据范围为10^-130~10^126(不包含此值),需要1~22字节(BYTE)不等的存储空间.P 是Precison的英文缩写,即精度缩写,表示有效数字的位数,最多不能超过38个有效数字.S是Scale的英文缩写,表示从小数点到最低有效数字的位数,它为负数时,表示从最大有效数字到小数点的位数.有时候,我们在创建表的时候,NUMBER往往没有指定P,S的值,那么默认情况下,NUMBER的P.S的值分别是多少呢?相信这个问

转自http://blog.csdn.NET/ty101/article/details/8905394 本文的PDF版本,以及涉及到的所有文献和代码可以到下列地址下载: 1.PDF版本以及文献:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349816 2.原作者的MATLAB代码:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349894 LBP一种用来描述图像纹理特征的算子,该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年

MindSpore模型精度调优实践 引论:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼.为了帮助用户解决模型调试调优的问题,为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight.还梳理了针对常见精度问题的调试调优指南,将以"MindSpore模型精度调优实战"系列文章的形式分享出来,希望能帮助用户轻松定位精度问题,快速优化模型精度. 本文将分析精度问题的常见现象和原因,并给出一个整体的调优思路.本文分享假设脚本已经能够运行并算出loss值.如果脚本还不能运行,请先

第一印象 Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 这篇文章算是我读的 detection 文章里面比较难理解的,原因可能在于:创新的点跟普通的也不太一样:文章里面比较多公式.但之前也有跟这方面的工作如 AP Loss.aLRPLoss 等.它们都是为了解决一个问题:单阶段目标检测器分类和回归在训练和预测不一致的问题.那么 Rank & Sort Loss 又在以上的工作进行了什么改进呢?又解决了什么问题

题目描述: 实现fizzBuzz函数,参数num与返回值的关系如下: .如果num能同时被3和5整除,返回字符串fizzbuzz .如果num能被3整除,返回字符串fizz .如果num能被5整除,返回字符串buzz ,如果参数为空或者不是Number类型,返回false .其余情况,返回参数num 代码如下: <script> function fuzzBuzz(num){ if(isNaN(num)){ return false; }; var str=""; if(n

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

Data base: 长期存储在计算机内,有组织的,可共享的大量数据集合.基本特征:永久存储,可共享,有一定的物理和逻辑结构. Data base manage system(DBMS):用户和os之间的一层数据管理软件. 1.提供数据操纵语言DML对数据库增删改查 2.数据库的建立和维护 3.提供数据控制功能:在数据库建立,运行和维护时,DBMS管理数据的安全性,完整性,并发控制和故障的系统恢复,(也就是数据库的事务管理和运行管理) 4.与其它软件系统通信 Data base system(D

Given a non-empty binary search tree and a target value, find the value in the BST that is closest to the target. Note: Given target value is a floating point. You are guaranteed to have only one unique value in the BST that is closest to the target.

progress对外输出精度只有小数点后两位(这点可以运行上节程序进行验证),即精确到0.01秒. 我们使用模板技术仿造一个progress_timer编写一个新类:new_progress_timer,以实现任意精度的输出. new_progress_timer同样继承自timer,只是编程了模板类.模板参数N指明了输出精度,默认值为2,与progress_timer相同. #include <boost\timer.hpp> #include <boost\progress.hpp&

来源:知乎:P值与α值的关系 一楼 P是"拒绝原假设时犯错误概率"又或者说是"如果你拒绝掉原假设实际上是在冤枉好人的概率". 不管怎么表达理解上都有点绕,所以你还是看例子吧.比如你做一个假设( null hypothesis):你的女性朋友平均身高2米,输入你统计的样本数据后,计算机给你返回的p值是0.03.这意味着如果你拒绝"女性朋友平均身高2米"这个结论,犯错的概率是0.03,小于0.05(人们一般认为拒绝一句话时犯错概率小于0.05就可以放

原文链接: http://blog.csdn.net/haovip123/article/details/21614887 犹记得第一次看<数据库系统原理>时看天书的感觉,云里雾里:现在已经是第二次参阅这本书了,顿时有所感悟,“哦,原来是这样!”现在呢,开窍了一点,写下来且当作为笔记. ER模型 ER模型的基本元素是:实体.联系和属性 实体:是一个数据对象,指应用中可以区别的客观存在的事物.(ER模型中的实体往往是指实体集) 实体集:指同一类实体构成的集合 实体用方框表示表示,方框内注明实体的