1.使用CHIINV(概率,自由度),在Excel中绘制卡方分布. 若n个独立的随机变量均服从标准正态分布,则这n个随机变量的平方和构成一新的随机变量,其分布规律称为服从自由度为ν 的χ2分布. 2.使用GAMMA.DIST(χ, υ/2,2, 积累与否),在Excel中绘制卡方分布. 卡方(χ2)函数是伽马函数的特例. 当:α=υ/2,β=2时,此时的伽马函数就是卡方函数: ——gamma分布函数 ——卡方分布函数 如: 在Excel中求自由度υ=11的卡方分布,公式应为: GAMMA.DIS

1. excel求两列差集(查找A列中与B列不同的部分) 示例:  行号   A列       B列       C列结果(A-B)   1       1          3            1   2       2          4            2   3       3   4       4   5       5                        5   方法一:       在c列(结果列)第一行输入:=IF(COUNTIF($B:$B,A2)=0

Alink漫谈(十九) :源码解析 之 分位点离散化Quantile 目录 Alink漫谈(十九) :源码解析 之 分位点离散化Quantile 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 离散化 1.2 分位数 1.3 四分位数 0x02 示例代码 0x03 总体逻辑 0x04 训练 4.1 quantile 4.2 countElementsPerPartition 4.3 MultiQuantile 4.4 QIndex 0x05 输出模型 0x06 预测 6.1 加载模型 6.2 预测

实验7-2-3 求矩阵的局部极大值 (15分) 给定M行N列的整数矩阵A,如果A的非边界元素A[i][j]大于相邻的上下左右4个元素,那么就称元素A[i][j]是矩阵的局部极大值.本题要求给定矩阵的全部局部极大值及其所在的位置. 输入格式: 输入在第一行中给出矩阵A的行数M和列数N(3≤M,N≤20):最后M行,每行给出A在该行的N个元素的值.数字间以空格分隔. 输出格式: 每行按照"元素值 行号 列号"的格式输出一个局部极大值,其中行.列编号从1开始.要求按照行号递增输出:若同行有超

场景 现在有个需求:将Excel里的时间转换为分+秒的格式,如下: time(second) time(min+second) 482.712 XXmin,XXs 480.737 XXmin,XXs 对于这种场景,可以通过Excel的公式来实现. 解决方法 假设现在的time(second)是单元格的A1位置,我们需要对A2.A3等等这一列转换到B这一列.先在B1单元格输入以下公式: =INT(A2/60)&"min,"&ROUND(MOD(A2,60),0)&

笔记链接:http://www.cnblogs.com/igoslly/p/6784206.html 加载Excel“数据分析”工具包 [文件]→[选项]→[加载项]→[Excel加载项]→[转到] 数据分析 Located in[数据] 实现单因素方差分析 这里给出Excel示例数据.参数设置表 输入区域可包含整张表格,例子中因素A各个水平以列表示,标志位即第一行(接受合并单元格) 同理[分组方式]为“列”时,标志位为第一列: 设置标志位后,得到结果“组”这一列即会以标志命名,便于区分. We

这篇介绍如何用Tarjan算法求Double Connected Component,即双连通分量. 双联通分量包括点双连通分量v-DCC和边连通分量e-DCC. 若一张无向连通图不存在割点,则称它为“点双连通图”,不存在桥则称为“边双连通图”. 无向图的极大点双连通子图就v-DCC,极大边双连通子图就是e-DCC. 上一篇我们讲了如何用Tarjan算法求出无向图中的所有割点和桥. 不会求的朋友们可以去看一看上篇文章:Tarjan算法求无向图的割点和桥 这里“极大”的定义可以理解为包含部分点的最

在上一篇文章<Android自定义组件系列[3]--自定义ViewGroup实现侧滑>中实现了仿Facebook和人人网的侧滑效果,这一篇我们将接着上一篇来实现双面滑动的效果. 1.布局示意图: 2.核心代码 @Override protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) { super.onMeasure(widthMeasureSpec, heightMeasureSpec); mWidth =

强大的数组公式

这个需要通过宏表函数EVALUATE来实现,首先需要自定义名称.如果数据在A列,那么在B列自定义名称,按Ctrl+F3键,在“定义名称框”中选择“新建”,然后输入名称为“结果”,数据来源输入=EVALUATE(A1),确定.然后在B1单元格中输入=结果,并向下填充公式,即可得到A1表达式的结果. https://zhidao.baidu.com/question/200257819380250405.html 但是我输入的是这个,才有效果:=EVALUATE(Sheet1!$A$1)

底部投影box-shadow: 0 5px 4px -4px black; 底部右侧投影 3px 3px 6px -3px black 两侧投影 box-shadow: 7px 0 7px -7px black, -7px 0 7px -7px black; 不规则投影 不规则图像直接写box-shadow: 2px 2px 10px black;的话会出现如下效果,这并不是我们想要的, (不规则的图案详细的css写法可以参考https://www.cnblogs.com/yhhBKY/p/10

代码如下: floorSalesBar(){//方法名====这个方法应该放在methods中并在mounted中调用哦 methods let _this = this; let myChart = _this.$echarts.init(document.getElementById('floorSales')); let option = { color:['#ff6100','#ffa836','#d9822a'], legend: { data: ['销售', '同比', '环比']

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型

多目标跟踪方法:deep-sort deep_sort Multitarget tracking data association 读'Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric, arXiv:1703.07402v1 ' 总结 前言 这篇文章依然属于tracking-by-detection 类,其在匹配detections时使用的是传统的匈牙利算法.文章中需要注意的几点包括: 在计算detections

[Codeforces 555E]Case of Computer Network(Tarjan求边-双连通分量+树上差分) 题面 给出一个无向图,以及q条有向路径.问是否存在一种给边定向的方案,使得这q条路径都能被满足.(如果有一条边是从a->b),而经过它的路径是从b->a,那么久不满足).只需要判断,不用输出方案. 分析 对于一个有向环,显然它可以允许各个方向的路径通过.所以我们只要把无向图里的边-双联通分量建成环,然后就不用考虑了.影响答案的只有桥. 所以我们求出所有桥,然后缩点,把图

hdu 5409 题目大意:给出一张简单图,求对应输入的m条边,第i-th条边被删除后,哪两个点不连通(u,v,u<v),若有多解,使得u尽量大的同时v尽量小. 解题过程:拿到题面的第一反应缩点,然后就没有然后了,因为输出的奇葩要求,确实是没有想到,而且之前tarjan面对的是有向图,而这题是无向图,显然没有强连通分量(百度后得知:有向图叫作强连通,无向图称为双连通,有点双,边双之分,此题是边双),加之这题的神奇输出,就算要求任意解,笔者也不会写,于是纠结了大半小时,就题解走起来. 题解:无向图

[功能] Tarjan算法的用途之一是,求一个有向图G=(V,E)里极大强连通分量.强连通分量是指有向图G里顶点间能互相到达的子图.而如果一个强连通分量已经没有被其它强通分量完全包含的话,那么这个强连通分量就是极大强连通分量. [算法思想] 用dfs遍历G中的每个顶点,通dfn[i]表示dfs时达到顶点i的时间,low[i]表示i所能直接或间接达到时间最小的顶点.(实际操作中low[i]不一定最小,但不会影响程序的最终结果) 程序开始时,time初始化为0,在dfs遍历到v时,low[v]=df

基本概念 给定无向连通图G = (V, E)割点:对于x∈V,从图中删去节点x以及所有与x关联的边之后,G分裂为两个或两个以上不相连的子图,则称x为割点割边(桥)若对于e∈E,从图中删去边e之后,G分裂成两个不相连的子图,则称e为G的桥或割边 时间戳在图的深度优先遍历过程中,按照每个节点第一次被访问的时间顺序,依次给予N个节点1~N的整数标记,该标记被称为“时间戳”,记为dfn[x] 搜索树在无向连通图中任选一个节点出发进行深度优先遍历吗,每个节点只访问一次.所有发生递归的边(x, y)构成一棵

HDU # 题意 有一个简单图,n个点,m条边.对于每条割边,求出删去这条边后,在两个联通块中各取一个u,v.使得u<v,并且u尽量大而v尽量小. # 思路 求出边双联通是肯定的. 答案的限制条件是重点. 假设分出来的两个联通块,一个的最大值是mx1,另一个的最大值是mx2.那么u = min(mx1, mx2),因为取个小点的,才能在另一个联通块中找到对应的v. 显然mx1,mx2中一个值等于n,所以我们只用找不包含n的联通块中的最大值. 怎么找,可以令n为根结点,dfs子树的最大值就行了.

题目链接 lueluelue 分析 这鬼题卡了我10发提交,之前做过一道类似的题目:https://rye-catcher.github.io/2018/07/09/luogu%E9%A2%98%E8%A7%A3P2860-USACO%E5%86%97%E6%9D%82%E8%B7%AF%E5%BE%84-%E7%BC%A9%E7%82%B9-%E6%A1%A5/ 危险的边就是桥边,Tarjan求出边双后缩点整个图变成树,树边都是危险的边,我们需要加一条边构成一个新的ecc使危险的边最小 于是一

Tarjan算法 概念区分 有向图 强连通:在有向图\(G\)中,如果两个顶点\(u, v\ (u \neq v)\)间有一条从\(u\)到\(v\)的有向路径,同时还有一条从\(v\)到\(u\)的有向路径,则称\(u, v\)强连通 强连通图:如果有向图\(G\)的任意两个不同的顶点都强连通,则称\(G\)是一个强连通图 强连通分量:有向图\(G\)的极大强连通子图称为图\(G\)的强连通分量 无向图 连通:和强连通类似(只是无向图的任意边都是双向的,如果存在\(u\rightarrow v