连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

主要机器学习算法的project适用性分析 前段时间AlphaGo跟李世石的大战及相关的深度学习的新闻刷了一遍又一遍的朋友圈.只是这件事情,也仅仅是在机器学习的深度上进一步拓展,而机器学习的广度(也即project化实践)上,仍然没有什么突破性的理论或实践,用的领域继续用,不用的领域依旧不用. project性分析的作用 project上的琐事 机器学习的使命是使计算机强大的运算能力和存储能力转化为推演能力.能转化是一方面.转化的效率则是还有一方面.科研性质的AlphaGo,拥有近乎无限的计算资

MINIX3  内核整体架构回顾及内核定 性分析 12.1 注意事项 由于本文档不对 I/O 文件系统做出分析,所以在此不对 MINIX3 整体做出一个分 析,本章主要是针对内核进程分析.并且这里的模型建立是非常理想化的. 12.2 MINIX3 架构 MINIX3 的设计理念就是设计一个比当前主流的系统更加稳定和可靠系统.从而 MINIX3 也就是提出一个非常经典的模式:就是系统服务器进程的概念.这些系 统服务器进程是外核的一部分,但是可以和内核通信.最为重要的设计理念是这 些服务器进程既然作

用Object.prototype.toString.call(obj)检测对象类型原因分析  更新时间:2018年10月11日 08:46:33   投稿:laozhang    我要评论   在本篇文章里我们给大家剖析了用Object.prototype.toString.call(obj)检测对象类型的原因,需要的朋友们可以学习下. 这是一个十分常见的问题,用 typeof 是否能准确判断一个对象变量,答案是否定的,null 的结果也是 object,Array 的结果也是 object,

从攻防对抗辩证性分析jsp免杀 从最早的最朴素木马 <%@ page import="java.io.InputStream" %> <%@ page import="java.io.BufferedReader" %> <%@ page import="java.io.InputStreamReader" %> <%@page language="java" pageEncoding

作为 OpenStack 领域标杆性企业之一的 Mirantis 在2016年3月初发布了最新的 MOS 8.0 版本.本文试着基于公开资料进行一些归纳分析. 1. 版本概况 1.1 概况 社区版本:Liberty,默认集成的组件包括 Ceilometer.Cinder.Glance.Heat.Horizon.Ironic (首次支持).Keystone.Murano (an application catalog,首次支持).Neutron (使用 Open vSwitch 2.3.1:增强了

该系统有哪些强实时功能需求?需要对哪些实时事件进行实时响应,对允许的实时延迟的数量级进行估计. 答:数控系统中控制装置与现场设备通信的实时性要求,数控系统要快速而有效的对复杂而庞大的操作任务进行处理.例如插补计算,位置控制等.要求响应在毫秒级别. 如果你是软件设计者,要实现这些实时功能,要设计几个实时任务? 三个,一是解码的额是实行,二是插补计算的实时性,三是走刀闭环控制的实时性. 这几个实时任务是时间触发的还是事件触发的,如果是时间触发的,周期大约是多少? 是时间触发的,大约10ms 这几个实

说实话这玩样儿的代码量真的很少,大家如果能耐得住性子啃一会儿也就能撸懂了. 在这之前研究USB线插拔的时候就知道了有这么个东西,当时也就看了看,但没做什么笔记.最近想用起来,却发现就只有个名字在记忆中了. 好了,又扯了这么多,来回到正题. 首先按照技术博客一贯的作风,得先有个入口点,这里我就先从怎么使用这个UEventObserver开始一步步分析. 首先这玩样儿是java代码,所以你就别想着c++什么用了. 这里我举例了USB线插拔来分析,代码地址如下: frameworks/base/ser

1. 概述 选择一个合适的嵌入式操作系统,可以考虑以下几个因素:  第一是应用.如果你想开发的嵌入式设备是一个和网络应用密切相关或者就是一个网络设备,那么你应该选择用嵌入式Linux或者uCLinux,而不是uC/OS-II.  第二是实时性.没有一个绝对的数字可以告诉你什么是硬实时,什么是软实时,他们之间的界限也是十分模糊的,这与你选择什么样的CPU,它的主频.内存等参数有一定关系.如果你使用加入实时补丁等技术的嵌入式Linux,如Monta Vista Linux(2.4.17版本),最坏的

不足性: 1.缺陷就在于其高度依赖hash算法,如果key是自定义类,你得自己重写hashcode方法,写hash算法. 而且hashmap要求,存入时的hashcode什么样,之后就不能在变更,如果一个类的hashcode与其成员变量name有关,而之后name又发生了变化,那么hashmap行为将不正常. 两个对象如果equals相同,那hashcode的值一定相同,如果hashcode值相同,对象不一定equals相同,只能证明两对象在散列存储中处于同一位置! 在散列存储中存放元素,通常先

Rocksdb事务隔离性指的是多线程并发事务使用时候,事务与事务之间的隔离性,通过加锁机制来实现,本文重点剖析Read Commited隔离级别下,Rocksdb的加锁机制. Rocksdb事务相关类族 Rocksdb的事务相关的类图如下图所示.主要有两个类族,Transaction和DB,默认采用PessimisticTransaction,而PessimisticTransaction内部的加锁机制通过TransactionLockMgr来实现的. TransactionLockMgr内部维

Linux下控制GPIO的方法有N种,详细请参考<RPi GPIO Code Samples>,文中用十多种语言演示了如何控制GPIO,非常全面详尽.因此,这里不再多做赘述,仅把调试过程中整理的脚本贴上并做简单的分析.特别说明,Linux必须有root权限!!!否则会出现/system/bin/sh: can't create /sys/class/gpio/export: Permission denied等错误. @echo off echo adb root adb root >%

  经过一个月的学习,目前对linux 下驱动程序的编写有了入门的认识,现在需要着手实践,编写相关的驱动程序. 因为飞控系统对实时性有一定的要求,所以先打算学习linux 2.6 内核的实时性与任务调度, 以及高优先级和常驻内核程序的编写, 给内核打实时补丁,敬请期待..... 阅读推荐: 1,Real-Time and Performance Improvements in the 2.6 Linux Kernel, 2,Linux 2.6 for Embedded Systems, 3,ht

K均值聚类是一种应用广泛的聚类技术,特别是它不依赖于任何对数据所做的假设,比如说,给定一个数据集合及对应的类数目,就可以运用K均值方法,通过最小化均方误差,来进行聚类分析. 因此,K均值实际上是一个最优化问题.在一些已知的文献中论述了K均值聚类的一下一些缺点: K均值假设每个变量的分布是球形的: 所有的变量具有相同的方差: 类具有相同的先验概率,要求每个类拥有相同数量的观测: 上述三条任何一条不满足,K均值算法即失效了 对于要求具有相同的先验概率这一条件,个人不是太赞同.在我看来,K均值的计算过

一方面为了学习,一方面按照老师和项目的要求接触到了前景提取的相关知识,具体的方法有很多,帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion Competition).运动模版(运动历史图像).时间熵……等等.更为具体的资料可以参考一下链接,作者做了很好的总结.点击打开链接http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 我只要针对作者提供

参考文章:OpenCV中的HOG+SVM物体分类 此文主要描述出HOG分类的调用堆栈. 使用OpenCV作图像检测, 使用HOG检测过程,其中一部分源代码如下: 1.HOG 检测底层栈的检测计算代码: 貌似在计算过程中仅使用滑窗方法? void HOGDescriptor::detect(const Mat& img, vector<Point>& hits, vector<double>& weights, double hitThreshold, Siz

使用OpenCV作图像检测, Adaboost+haar决策过程,其中一部分源代码如下: 函数调用堆栈的底层为: 1.使用有序决策桩进行预测 template<class FEval> inline int predictOrderedStump( CascadeClassifier& cascade, Ptr<FeatureEvaluator> &_featureEvaluator, double& sum ) { int nodeOfs = 0, lea

实不相瞒,Java是我见过的执行效率最低的程序设计语言,前不久在CSDN论坛上有个评测,计算9999的阶乘,同样的循环算法,Java的耗时是.NET的5倍.我以前很喜欢Serv-U,自从它用Java重写之后我就再也没用过,实在是太慢了,我宁可用IIS搭建FTP,虽然IIS搭建FTP在权限管理上很不灵活. 我有个同学,他是搞Java的,他给我说“Java不是效率低,而是速度慢.”,我不是搞Java的,我实在想不透这句话的含义,难道执行速度慢不就是效率低吗?难道执行速度慢还成效率高了? 其实Java

如果你在寻找卡方分布是什么?如何实现卡方检验?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述卡方.卡方检验及其python实现. 1. 卡方分布 1.1 简介 抽样分布有三大应用:T分布.卡方分布和$\Gamma$分布.可以简单用四个字概括它们的作用:“以小博大”,即通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况.这里开始介绍卡方分布.${\chi ^{\text{2}}}$分布在数理统计中具有重要意义.  ${\chi ^{\text{2}}}$分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的,

行人检测具有极其广泛的应用:智能辅助驾驶,智能监控,行人分析以及智能机器人等领域.从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段,但是也存在很多问题还有待解决,主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡.近年,以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行,这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测,以保证自动驾驶期间对行人的安全不会产生威胁. 1   行人检测的现状 大概可以分为两类 1.1    基于背景建模 利用背景建模方法,提取出前景运动的目标,在目标区域内进行特征提取,然后利用分类器进行