Matlab神经网络工具箱中提供了两个自带的数据标准化处理的函数——mapstd和mapminmax,本文试图解析一下这两个函数的用法. 一.mapstd mapstd对应我们数学建模中常使用的Z-Score标准化方法. What is Z-Score?(摘自Orange_Spotty_Cat的CSDN博客,原文链接https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80312154) 简介 Z-Score标准化是数据处理的一种常用方法

Opencv支持GPU计算,并且包含成一个gpu类用来方便调用,所以不需要去加上什么__global__什么的很方便,不过同时这个类还是有不足的,待opencv小组的更新和完善. 这里先介绍在之前的<opencv4-highgui之视频的输入和输出以及滚动条>未介绍的图像的相似性检测,当然这是cpu版本,然后接着在介绍对应的gpu版本.这里只介绍了PSNR和SSIM两种用来进行对比图像的方法 原理: PSNR: 当我们想检查压缩视频带来的细微差异的时候,就需要构建一个能够逐帧比较差视频差异的系

包结构如下图所示(按图标进行对齐): 环境搭好后代码分为以下几步: /** * private static final Configuration CONFIGURATION; * private static final SessionFactory SESSION_FACTORY; * 1.加载配置文件 * Configuration CONFIGURATION = new Configuration().configure(); * 2.创建 session工厂 * SessionFac

1.开始 1.1 简介 什么是事件流? 事件流相当于人体的中枢神经系统的数字化.它是 "永远在线 "世界的技术基础,在这个世界里,业务越来越多地被软件定义和自动化,软件的用户更是软件. 从技术上讲,事件流是指以事件流的形式从数据库.传感器.移动设备.云服务和软件应用等事件源中实时捕获数据:将这些事件流持久地存储起来,以便日后检索:对事件流进行实时以及回顾性的操作.处理和反应:并根据需要将事件流路由到不同的目的技术.因此,事件流确保了数据的连续流动和解释,从而使正确的信息在正确的时间和地

平均值mean,众数mode,中值median 和 标准差stddev 均值,众数,中位数,标称差: 均值是就全部数据计算的,它具有优良的数学性质,是实际中应用最广泛的集中趋势测度值.其主要缺点是易受数据极端值的影响,对于偏态分布的数据,均值的代表性较差.作为均值变形的调和平均数和几何平均数,是适用于特殊数据的代表值,调和平均数主要用于不能直接计算均值的数据,几何平均数则主要用于计算比率数据的平均数,这两个测度值与均值一样易受极端值的影响. 一般代表算术平均值.也就是:比如 众数是一组数据分布的

软件简介: 1.rsync 与传统的 cp. tar 备份方式相比,rsync 具有安全性高.备份迅速.支持增量备份等优点,通过 rsync 可 以解决对实时性要求不高的数据备份需求,例如定期的备份文件服务器数据到远端服务器,对本地磁盘定 期做数据镜像等. 随着应用系统规模的不断扩大,对数据的安全性和可靠性也提出的更好的要求,rsync 在高端业务系统中 也逐渐暴露出了很多不足,首先,rsync 同步数据时,需要扫描所有文件后进行比对,进行差量传输.如 果文件数量达到了百万甚至千万量级,扫描所有

1.CPU即中央处理器,是英语“Central Processing Unit”的缩写.CPU从内存或缓存中取出指令,放入指令寄存器,并对指令译码分解成一系列的微操作,然后发出各种控制命令,执行微操作系列,从而完成一条指令的执行. 2.但是,CPU并不能直接调用存储在硬盘上的系统.程序和数据,必须首先将硬盘的有关内容存储在内存中,这样才能被CPU读取运行.因而,内存(即物理内存,是相对于硬盘这个“外存”而言)作为硬盘和CPU的“中转站”,对电脑运行速度有较大影响. 3.当运行数据超出物理内存容纳

by:ysuncn(欢迎转载,请注明原创信息) 什么是标准差(standard deviation)呢?依据国际标准化组织(ISO)的定义:标准差σ是方差σ2的正平方根:而方差是随机变量期望的二次偏差的期望,这个就不用解释了. 什么是标准误差(standard error)呢?看了些文献,有的还是大牛的,定义都不统一,通常来说有两种定义方式: 1.样本容量为的标准误差是样本的标准差除以.ps:这里还有人用样本的标准差除以n来作为标准误差(预计是弄错了,只是标准误差是基于整体均值来预计标准差,所以

原文作者:Gustavo Duarte 原文地址:http://duartes.org/gustavo/blog/post/what-your-computer-does-while-you-wait Page Cache, the Affair Between Memory and Files 工作于内存和文件之间的页缓存 Previously we looked at how the kernel manages virtual memory for a user process, but

之前做了“ssh信任与scp自动传输脚本”的技术文档,此方案是作为公司里备份的方法,但在实际的运行中,由于主服务器在给备份服务器传输的时候,我们的主服务器需要备份的文件是实时.不停的产生的,造成不知道主服务器给备份服务器传输了多少文件,磁盘空间就那么大,做备份的原因:一个是为了保持文件,另外一个是解决主服务器的磁盘饱满问题,但由于不知道备份服务器到底接收了多少文件,所以主服务器里的文件不敢删除(如果没有备份的情况下删除,问题就严重了,我这个是政府的项目,服务器里的文件都是重要的,删错了就走人~~

by:ysuncn(欢迎转载,转载请注明原始消息) 什么是标准差(standard deviation)呢?依据国际标准化组织(ISO)的定义:标准差σ是方差σ2的正平方根.而方差是随机变量期望的二次偏差的期望.这个就不用解释了. 什么是标准误差(standard error)呢?看了些文献,有的还是大牛的,定义都不统一,通常来说有两种定义方式: 1.样本容量为的标准误差是样本的标准差除以. ps:这里还有人用样本的标准差除以n来作为标准误差(预计是弄错了,只是标准误差是基于整体均值来预计标准差

方差(variance).标准差(Standard Deviation).均方差.均方根值(RMS).均方误差(MSE).均方根误差(RMSE) 2017年10月08日 11:18:54 cqfdcw 阅读数:31959   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/78173839 <方差(variance).标准差(Standard Deviation).均方差.均方根值(RMS).均方误差

来源:https://blog.csdn.net/capecape/article/details/78623897 RMSE Root Mean Square Error, 均方根误差是观测值与真值偏差的平方和与观测次数 m 比值的平方根.是用来衡量观测值同真值之间的偏差MAE Mean Absolute Error ,平均绝对误差是绝对误差的平均值能更好地反映预测值误差的实际情况.标准差 Standard Deviation ,标准差是方差的算数平方根是用来衡量一组数自身的离散程度 RMSE

http://blog.csdn.net/xidiancoder/article/details/71341345 平均值 平均值的概念很简单:所有数据之和除以数据点的个数,以此表示数据集的平均大小:其数学定义为 以下面10个点的CPU使用率数据为例,其平均值为17.2. 14 31 16 19 26 14 14 14 11 13 1 方差.标准差 方差这一概念的目的是为了表示数据集中数据点的离散程度:其数学定义为: 标准差与方差一样,表示的也是数据点的离散程度:其在数学上定义为方差的平方根:

协程(coroutine)顾名思义就是“协作的例程”(co-operative routines).跟具有操作系统概念的线程不一样,协程是在用户空间利用程序语言的语法语义就能实现逻辑上类似多任务的编程技巧.实际上协程的概念比线程还要早,按照 Knuth 的说法“子例程是协程的特例”,一个子例程就是一次子函数调用,那么实际上协程就是类函数一样的程序组件,你可以在一个线程里面轻松创建数十万个协程,就像数十万次函数调用一样.只不过子例程只有一个调用入口起始点,返回之后就结束了,而协程入口既可以是起始点

本文摘自 Streiner DL.Maintaining standards: differences between the standard deviation and standarderror, and when to use each. Can J Psychiatry 1996; 41: 498–502. http://www.07net01.com/program/306401.html 标准差(Standard Deviation) 标准差,缩写为S.D., SD, 或者 s (

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=

转载自http://blog.csdn.net/john2522/article/details/7436307/ struts2不是struts1的升级,而是继承的webwork的血统,它吸收了struts1和webwork的优势. 先看struts的Action官方注释(struts1.3.8源代码) /**  * <p>An <strong>Action</strong> is an adapter between the contents of an  * in

AxeSlide软件项目梳理   canvas绘图系列知识点整理 软件参考d3的知识点 我们在软件中主要用到d3.js的核心函数d3.interpolateZoom - 在两个点之间平滑地缩放平移.请查看示例,效果如下平滑的缩放平移. 实现该效果使用d3的js代码 var width = 960, height = 500, radius = 10; var p0 = [250, 200, 60], p1 = [560, 300, 120]; var svg = d3.select("body&

ASP.NET网页之间传递参数与值,方法很多,可以使用Application,Cookie,Session,或是Querystring等等.由于Insus.NET开发的程序中,多数是在后台之间进行参数与值传递,因此很少使用Querystring,而是使用Session.Session? 我也会. 是的,使用Session进行传递参数与值,懂开发的程序员都会. 使用Session传递网页之间的参数与值,可以做到轻微量级或是轻量级. 为了参数与值方便进行管理,Insus.NET会把这些存放一个集合内

Java多线程——线程之间的同步 摘要:本文主要学习多线程之间是如何同步的,如何使用volatile关键字,如何使用synchronized修饰的同步代码块和同步方法解决线程安全问题. 部分内容来自以下博客: https://www.cnblogs.com/hapjin/p/5492880.html https://www.cnblogs.com/paddix/p/5367116.html https://www.cnblogs.com/paddix/p/5428507.html https:/