函数 lillietest格式 H = lillietest(X) %对输入向量X进行Lilliefors测试,显著性水平为0.05.H = lillietest(X,alpha) %在水平alpha而非5%下施行Lilliefors测试,alpha在0.01和0.2之间.[H,P,LSTAT,CV] = lillietest(X,alpha) %P为接受假设的概率值,P越接近于0,则可以拒绝是正态分布的原假设;LSTAT为测试统计量的值,CV为是否拒绝原假设的临界值.说明 H为测试结果,若H=

检验模型是否满足正态性假设的方法: 1.正态概率图 这是我编写的画正态概率图的函数: #绘制正态概率图 plot_ZP = function(ti) #输入外部学生化残差 { n = length(ti) order = rank(ti) #按升序排列,t(i)是第order个 Pi = (order-1/2)/n #累积概率 plot(ti,Pi,xlab = "学生化残差",ylab = "百分比") #画正态概率图 #添加回归线 fm = lm(Pi~ti)

1.坐标点类 package cn.test.domain; public class Point { double x; double y; public Point(){ } public Point(double x, double y) { super(); this.x = x; this.y = y; } public double getX() { return x; } public void setX(double x) { this.x = x; } public doubl

公司业务需要,在对表进行操作的时候将操作人和操作记录记录到日志表里.记录下来以供参考和学习. 首先准备两张测试表:Info以及InfoLog 1.表结构相同的情况下: insert into InfoLog select * from Info 2.表结构不同的情况下,我们只需要指定列就可以: insert into InfoLog(ID,[Name]) select ID,[Name] from Info 执行结果如下:                               --指定的数

---恢复内容开始--- 1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割. 参数说明:n_split表示切割的份数,假设切割的份数为10,那么有9份是训练集有1份是测试集,shuffle是否进行清洗,indices表示需要进行切割的索引值 import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold indices = np.

问题:如何快速把$cos^4xsin^3x$表示成正弦,余弦的线性组合? 分析:利用牛顿二项式展开以下表达式: 再利用欧拉公式$e^{i\theta}=cos\theta+isin\theta$ 比如: 解答: 评:这样的变换,表示成线性组合在求积分的时候就显得很有用,大学自主招生迟早会考察以上变换.

循环是任何一种编程语言的基本设置,是进行批量操作的基础,而条件语句是进行分支运算的基础,Python与R有着各自不同的循环语句与条件语句语法,也存在着一些相同的地方. Python 1.for循环 '''通过for循环对列表进行遍历''' list1 = [i for i in range(10)] for i in range(10): print(list1[i]) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 '''通过for循环对集合进行遍历''' set1 = set([i for i in

参考来自:http://bbs.csdn.net/topics/390737006 1.效果演示 (1)不做处理 (2)合并多列,并对后四列的值做并集处理 2.SQL语句 (1)不做处理 SELECT C .fd_tenantid AS fdTenantId, C .fd_resid AS fdResid, C .fd_res_name AS fdResName, C .fd_service AS fdService, b.fd_get AS fdGET, b.fd_post AS fdPOST

1. 要求 对List列表中的数据进行排序(正序.倒序),列表中的数据包括:整型(Integer).字符串(String).日期(Date)等.对于字符串,要求允许对它按照整型进行排序. 2. 实现思路 1. 对于整型.字符串.日期等数据,可以直接调用Collections.sort方法实现排序(正序.倒序). 2. 对于字符串按照整型排序,可以写一个类实现Comparable接口,在compare方法中将字符转换为整型进行比较:然后再调用Collections.sort的方法,传进一个Comp

setwd("d:/r/r-data/")data=read.table("salary.txt",header=T)attach(data)mean(Salary) #工资的平均值length(Salary) #数据个数cumsum(Salary) #累加 salary1=cut(Salary,3) #将数据分为三组table(salary1) salary1=cut(Salary,3,labels=c("low","medium&q

Linux就这个范儿 第15章 七种武器  linux 同步IO: sync.fsync与fdatasync   Linux中的内存大页面huge page/large page  David Cutler  Linux读写内存数据的三种方式 台湾作家林清玄在接受记者采访的时候,如此评价自己30多年写作生涯:“第一个十年我才华横溢,‘贼光闪现’,令周边黯然失色:第二个十年,我终于‘宝光现形’,不再去抢风头,反而与身边的美丽相得益彰:进入第三个十年,繁华落尽见真醇,我进入了‘醇光初现’的阶段,真正

http://blog.sina.com.cn/s/blog_502c8cc401012pxj.html [摘要]本文首先介绍非抢占式内核(Non-Preemptive Kernel)和可抢占式内核(Preemptive Kernel)的区别.接着分析Linux下有两种抢占:用户态抢占(User Preemption).内核态抢占(Kernel Preemption).然后分析了在内核态下:如何判断能否抢占内核(什么是可抢占的条件):何时触发重新调度(何时设置可抢占条件):抢占发生的时机(何时检

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的数据降维章节的笔记. 十四.降维 (Dimensionality Reduction) 14.1 动机一:数据压缩 本小节主要介绍第二种无监督学习方法:dimensionality reduction,从而实现数据的压缩,这样不仅可以减少数据所占磁盘空间,还可以提高程序的运行速度.如下图所示的例子,假设有一个具有很多维特征的数据集(虽然下图只画出2个特征),可以看到x1以cm为单位,x2以inches为单位,它们都是测量长

Linux内核态抢占机制分析  http://blog.sina.com.cn/s/blog_502c8cc401012pxj.html 摘 要]本文首先介绍非抢占式内核(Non-Preemptive Kernel)和可抢占式内核(Preemptive Kernel)的区别.接着分析Linux下有两种抢占:用户态抢占(User Preemption).内核态抢占(Kernel Preemption).然后分析了在内核态下:如何判断能否抢占内核(什么是可抢占的条件):何时触发重新调度(何时设置可抢

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说

1.特权级         Intel x86架构的cpu一共有0-4四个特权级,0级最高,3级最低,ARM架构也有不同的特权级,硬件上在执行每条指令时都会对指令所具有的特权级做相应的检查.硬件已经提供了一套特权级使用的相关机制,软件自然要好好利用,这属于操作系统要做的事情,对于UNIX/LINUX来说,只使用了0级特权级别和3级特权级,即最高最低特权级.也就是说在UNIX/LINUX系统中,一条工作在0级特权级的指令具有了CPU能提供的最高权力,而一条工作在3级特权的指令具有CPU提供的最低或

转自:http://blog.csdn.net/yiyeguzhou100/article/details/53097665 目录(?)[-] 1非抢占式和可抢占式内核的区别 21 用户态抢占User Preemption 22 内核态抢占Kernel Preemption 31 可抢占的条件 32 内核态需要抢占的触发条件 33 何时触发重新调度 34 抢占发生的时机何时检查可抢占条件 35 禁用使能可抢占条件的操作 36 什么时候不允许抢占 41 数据结构 42 代码流程 5参考资料 [摘要

古典概型的样本总量是一定的,且每种可能的可能性是相同的, 1.中位数:median(x) 2.百分位数:quantile(x)或者quantile(x,probe=seq(0,1,0.2)) #后面这个是设置参数,零到一的范围,每隔0.2算一次 不知道叫啥的很方便的函数:fivenum(x,na.rm=TRUE) #输出五个数最大值.最小值.下四分位数.上四分位数.中位数 3.协方差:用于看两组数据之间的关系,看看是不是有一定的关联性 他有一个相关系数r,r越接近1,则相关性越高,反之,越接近零

一.数据迁移 1.创建一个迁移 1>使用artisan命令make:migration来创建一个新的迁移: php artisan make:migration create_sutdents_table 新的迁移位于database/migrations目录下,每个迁移文件名都包含时间戳从而允许Laravel判断其顺序. 2>其他一些选项 --table用来指定表名 php artisan make:migration create_students_table --table=studen

python  Django教程  之 模型(数据库).自定义Field.数据表更改.QuerySet API 一.Django 模型(数据库) Django 模型是与数据库相关的,与数据库相关的代码一般写在 models.py 中,Django 支持 sqlite3, MySQL, PostgreSQL等数据库,只需要在settings.py中配置即可,不用更改models.py中的代码,丰富的API极大的方便了使用. 本节的代码:(Django 1.6, Python 2.7 测试环境) 大