本文链接:https://www.cnblogs.com/snoopy1866/p/15674999.html 利用PROC FREQ过程中的binomial语句可以很方便地计算单组率置信区间,SAS提供了9种(不包括校正法)计算单组率置信区间的方法,现列举如下: 首先准备示例数据: data test; input out $ weight; cards; 阳性 95 阴性 5 ; run; 1. Wald 法 基于Wald法构建的单组率的置信区间应用非常广泛,且Wald在结构上有着以点估计为

每次調CSS最令人頭痛的就是瀏覽器校正問題,因為每個瀏覽器對CSS的解釋都不太一樣,Firefox本身算是比較照規矩來,處理上比較簡單,但是遇到微軟的IE系列頭就大了,雖然都是IE,但是IE6.IE7.IE8各版本對CSS的解釋又不一樣,就算你本身已經在IE6調整好,但是在IE7看起來又是不一樣,這時我們就得來對各個瀏覽器設定不同的數值來解決版面移位的問題. 網路上有非常多關於CSS Hack的教學文章,當然處理方法也有很多種,接下來要跟大家說明的是屬於比較簡單的方法,但是以下的校正確無法通過W

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一

上一篇博客简要介绍了一下常用的张正友标定法的流程,其中获取了摄像机的内参矩阵K,和畸变系数D. 1.在普通相机cv模型中,畸变系数主要有下面几个:(k1; k2; p1; p2[; k3[; k4; k5; k6]] ,其中最常用的是前面四个,k1,k2为径向畸变系数,p1,p2为切向畸变系数. 2.在fisheye模型中,畸变系数主要有下面几个(k1,k2,k3,k4). 因为cv和fisheye的镜头畸变模型不一样,所以畸变系数也会有所不同,具体在畸变校正时的公式也不同,具体公式请参见ope

转自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270    ycszen 另可参考: https://blog.csdn.net/llx1990rl/article/details/44001921   深度学习最全优化方法总结比较(SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam)   前言 (标题不能再中二了)本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较,各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了,在此我就不赘述了. SGD

以下是我看<构建之法>1-5章列出来的知识点和一些自己对部分知识的理解以及一些吐槽...和感受 1.1 软件 = 程序 + 软件工程 (软件工程 = 软件 - 程序(我知道软件是什么,也知道程序是什么,但是就是不懂什么是软件工程啊...个人觉得 软件工程 - 程序 = 0 程序 = 数据结构 + 算法 (突然觉得至今为止我们所写的作业都只是程序而还没达到软件的程度啊..就缺软件工程了..软件工程到底是啥~?! ∴软件 = 数据结构 + 算法 + 软件工程 去百度百科看了一下:(有些就直接省略了

总结起来就三句话: (1)当同一个数据集有n次(n>=2)假设检验时,要做多重假设检验校正 (2)对于Bonferroni校正,是将p-value的cutoff除以n做校正,这样差异基因筛选的p-value cutoff就更小了,从而使得结果更加严谨 (3)FDR校正是对每个p-value做校正,转换为q-value.q=p*n/rank,其中rank是指p-value从小到大排序后的次序. 举一个具体的实例: 我们测量了M个基因在A,B,C,D,E一共5个时间点的表达量,求其中的差异基因,具体

浅谈多重检验校正FDR Posted: 四月 12, 2017  Under: Basic  By Kai  no Comments 例如,在我们对鉴定到的差异蛋白做GO功能注释后,通常会计算一个p值.当某个蛋白的p值小于0.05(5%)时,我们通常认为这个蛋白在两个样本中的表达是有差异的.但是仍旧有5%的概率,这个蛋白并不是差异蛋白.那么我们就错误地否认了原假设(在两个样本中没有差异表达),导致了假阳性的产生(犯错的概率为5%). 如果检验一次,犯错的概率是5%:检测10000次,犯错的次数就

P<0.05就够了?还要校正!校正!3个方法献上 (2017-01-03 17:55:12) 转载▼   分类: 数理统计 (转  医生科研助手 解螺旋 微信公众号)   当有多组数据要比较时,不管是ANOVA,还是非参的Kruskal-Wallis检验等等,都只能看出整体的几组之间有没有差异.要是有,那么差异在哪里呢?还要做个两两比较才知道.OK,两两比较又要怎么做?有的小伙伴自然而然地会想到,每两组之间做一个T检验不就好了.To naive!这是个吃力不讨好的活,用这样的方式打开T检验会增加

在阅读<构建之法>之前,我所认为的软件就是通过c,c++等语言编程,制作出的一个能满足人们操作需求的一些代码,认为一个好的软件工程师,就是能够在很短的时间之内,最快的根据需求写出几段代码程序的人,认为一个完美的软件就是能够满足人们的要求永远都不出bug. 而邹欣老师在<构建之法>绪论中提到,软件=程序+软件工程,程序是软件的基础,而软件工程师吧系统的.有序的.可量化的方法应用到软件的开发.运营和维护上的过程.简而言之,就是将软件开发.运营和维护的流程进行系统统一化,从而提高软件开发

1. 算法功能简介 正射校正是对影像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程.它除了能纠正一般系统因素产生的几何畸变外,还可以消除地形引起的几何畸变 PIE支持算法功能的执行,下面对正射校正算法功能进行介绍. 2. 算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法参数 算法名称 正射校正 C#算法DLL PIE.CommonAlgo.dll C#算法名称 PIE.CommonAlgo.PIEOrthoAlgo 参数结

近来在研究跟踪,跟踪的方法其实有很多,如粒子滤波(pf).meanshift跟踪,以及KLT跟踪或叫Lucas光流法,这些方法各自有各自的有点,对于粒子滤波而言,它能够比较好的在全局搜索到最优解,但其求解速度相对较慢,由于其是基于颜色直方图的计算,所以对相同颜色东西不太能够区别,meanshift方法很容易陷入局部最优,但速度还是挺快,所以现在很有一些人是将meanshift跟pf结合做跟踪,恰好在很多方面能够互补. Kanade-Lucas-Tomasi方法,在跟踪方面表现的也不错,尤其在实时

官方文档翻译 名称: photometric_stereo -- 通过光度立体技术重建表面. 签名: photometric_stereo(Images : HeightField, Gradient, Albedo : Slants, Tilts, ResultType, ReconstructionMethod, GenParamName, GenParamValue : ) 描述: photometric_stereo可以用来从一个物体的两维纹理,例如它的打印照片,来区分出它的三维形状.这

项目 内容 作业所属课程 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/ 作业要求 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/12369881.html 作业学习目标 学会如何高效提问,并拟定3个准备从课程学习中找到答案的问题,以写博客形式记录,博客用Markdown排版. 在读完娄老师的如何提问这篇博客后,我渐渐对提问这件事有了很多的感触,一个人提出的问题不仅可以反映出这个人知识的深浅,更能够体现出这个人思维的深度.在我们平时学习生活中提

实验一 软件工程的前期准备工作 在前期的准备工作以及老师上课的讲解中,我懂得了"软件=程序+软件工程"这句话的基本含义,以前只是对软件工程有一个很浅显的概念,现在在读了<现代软件工程-构建之法>这本书之后,我已经对自己以前掌握的只是有了更深一步的提升,虽然不是特别懂,但是我会在后续老师讲解的过程中慢慢的消化这些知识,通过阅读老师的博客,我深深发现自己以前对于提问尽然不懂,所谓不懂就是自己不知道某个问题,但是不知道如何更够精确的提出问题的所在,让老师同学们能够为自己答疑解惑,

一.假设检验 假设检验的基本思路是: 设立零假设(null hypothesis)H0,以及与零假设H0相对应的非零假设(alternative hypothesis)H1,在假设H0成立的前提下,计算出H0发生的概率,若H0的发生概率很低,基于小概率事件几乎不可能发生,所以可以拒绝零假设. 科学研究一般会把我们希望得到的结论当作非零假设,而期望否定的结论当作零假设.只要我们证明零假设发生的概率很小,我们就有理由拒绝零假设,从而接受非零假设. 例如,我希望得到的结论是早上能够八点起床.那么零假设

1.灵感来源: LZ是纯宅男,一天从早上8:00起一直要呆在电脑旁到晚上12:00左右吧~平时也没人来闲聊几句,刷空间暑假也没啥动态,听音乐吧...~有些确实不好听,于是就不得不打断手头的工作去点击下一曲或是找个好听的歌来听...但是,[移动手锁定鼠标-->移动鼠标关闭当前页面选择音乐软件页面-->选择合适的音乐-->恢复原来的界面] 这一过程也会烦人不少,如果说软件的设计要在用户体验上做足功夫,感觉这一点是软件设计人员很难管住的方面,毕竟操作系统也就这样安排的嘛(当然,有些机智的开发人

// 0.1背包求解.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream>   #define N 5   #define ST 10   using namespace std; int main() {  //给定n个重量,价值为不同的个物品和容量为c的背包,求这些物品中一个最有的价值的子集    int a[N] = { 2, 1, 3, 4, 7 };  int b[N] = { 2, 5,

目录 1 问题描述 2 解决方案  2.1 递归法 2.2 非递归法 1 问题描述 Simulate the movement of the Towers of Hanoi Puzzle; Bonus is possible for using animation. e.g. if n = 2 ; A→B ; A→C ; B→C; if n = 3; A→C ; A→B ; C→B ; A→C ; B→A ; B→C ; A→C; 翻译:模拟汉诺塔问题的移动规则:获得奖励的移动方法还是有可能的.

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch