同样可参考: http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5889419 http://wenku.baidu.com/link?url=pEBtVQFzTx0I9T9vr01WS6_NmOY7EylNwa-suKpx3ab1YZfL4QvYsPt2chXyvXOvU3bBa_CrTOaZ0QV_KmcMCmTrqXvZQNKy-cLHQ8J2Y0q 转自:https://www.douban.com/note/267043565/ 测量相关程度的相关系

相关系数是衡量变量之间相关程度的度量,也是很多分析的中的当中环节,SPSS做相关分析比较简单,主要是区别如何使用这些相关系数,如果不想定量的分析相关性的话,直接观察散点图也可以. 相关系数有一些需要注意的地方: 1.两变量之间存在相关,仅意味着存在关联,并不意味着因果关系.2.相关系数不能进行加减乘除运算,没有单位,不同的相关系数不可比较3.相关系数大小容易受到数据取值区间大小和数据个数大小的影响.4.相关系数也需要进行检验确定其是否有统计学意义 相关系数的假设检验中H0:相关系数=0,变量间没

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

基础知识部分 为了方便理解,首先会对(Luminance)的相关概念做一个简单介绍.如果已经了解就跳到后面吧. 我们用Radiant energy(辐射能量)来描述光照的能量,单位是焦耳(J),因为光实际是以一定速度在传播的电磁波,所以把单位时间内的传播的Radiant energy(能量)称作radiant  flux(辐射通量),用来描述他的能量表现,单位瓦特(Watt). Radiant intensity(辐射强度)用来指定radiant  flux(辐射通量)的方向,正式的来说,他是用

http://cucmakeit.github.io/2014/11/13/%E4%BF%AE%E6%AD%A3%E4%BD%99%E5%BC%A6%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E5%BA%A6%E4%B8%8E%E7%9A%AE%E5%B0%94%E6%A3%AE%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0/ 最后一段总结精辟: 需要注意的一点是修正的余弦相似度与皮尔森相关系数之间的细微差别.我之前也一直以为两个公式一样,只是意义上不同,但是仔细观察可以看到

在渲染管线中正确使用Gamma校正是决定渲染效果的一个非常重要的因素,现在商业引擎包括很多国内引擎都已经是在线性空间计算光照.当然也包括我们之前公司设计的引擎.关于gamma校正的定义可以查看wikipedia或者看知乎的这篇文章. 原文地址:http://filmicgames.com/archives/299 对于图形程序员和技术美术来说,线性空间光照 是最重要的东西.它并不是看上去那么难,但是不知道是什么原因,没有人真正教过它.就我自己而言,我从Georgia Tech获得了本科和硕士学位

http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771/ 写在前面 我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外. 最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解. 本人才疏学浅,写的

2014-03-17  14:37:04 周一 在设计过程中参考论文<一种改进的视频画质增强算法及VLSI设计>电子学报 在YUV色彩空间对输入图像的信息进行判断分类和对比度调整,然后对调整后的图像在RGB色彩空间下进行动态范围调整,并在HSV色彩空间下进行必要的亮度修正和饱和度补偿.涉及硬件电路和可实现性. 1.YUV空间:在YUV格式中对Y分量进行直方图统计,判断该图像属于偏暗.正常.偏亮三种情况中哪一种,然后用对应的对比度调整函数进行调整.详细可以参考<Dynamic Gamma.

0x00 前言的前言 这篇小文其实是在清明节前后起的头,不过后来一度搁笔.一直到这周末才又想起来起的这个头还没有写完,所以还是直接用一个月前的开头,再将过程和结尾补齐. 0x01 前言 结束了在南方一周的出差,清明时节回到了刚好下过雪并且和南方有20多度温差的北京之后,终于有时间来写点文字了.这篇小文,我主要想来聊一聊在使用Unity时和gamma校正相关的话题.事实上关于Gamma校正的来源历史以及理论知识已经有很多相关的文章了,比如龚大的<gamma的传说>.Nvidia的Gpu Gems

转自:http://blog.csdn.net/ghostyu/article/details/7912880 从最明亮到最黑暗,假设人眼能够看到一定的范围,那么胶片(或CCD 等电子感光器件)所能表现的远比人眼看到的范围小的多,而这个有限的范围就是感光宽容度. 人眼的感光宽容度比胶片要高很多,而胶片的感光宽容度要比数码相机的ccd高出很多!对于sensor来说,又是如何来判断曝光是否正确呢?很标准的做法就是在YUV空间计算当前图像的Y值的均值.调节各种曝光参数设定(自动或手动),使得该均值落在

GAMMA:输出/输入(光信号值) 从最明亮到最黑暗,假设人眼能够看到一定的范围,那么胶片(或CCD 等电子感光器件)所能表现的远比人眼看到的范围小的多,而这个有限的范围就是感光宽容度. 人眼的感光宽容度比胶片要高很多,而胶片的感光宽容度要比数码相机的ccd高出很多!对于sensor来说,又是如何来判断曝光是否正确呢?很标准的做法就是在YUV空间计算当前图像的Y值的均值.调节各种曝光参数设定(自动或手动),使得该均值落在一个目标值附近的时候,就认为得到了正确的曝光. 在多数数码相机和拍照手机上都

Gamma阶段测试报告 测试计划及结果 我们针对测试做了比较多的改进. 测试代码分为针对纯java部分的单元测试和需要android运行环境的自动化仪器化测试 单元测试 这一部分基本继承Beta阶段的框架,使用junit框架,达到了80%以上的覆盖率. 自动化测试 除了beta阶段的单元测试以外,我们新增了自动化测试. 使用google官方提供的espresso框架进行模拟点击,输入,监听等事件. 另外兼容性测试中也有一部分的自动化测试,是利用monkey脚本测试应用在随机场景下的反应. 场景测

团队成员简介 团队成员 角色 个人博客地址 刘峻辰 后端开发 刘峻辰 焦云鹏 后端开发 焦云鹏 赵智源 测试&服务器部署 赵智源 肖萌威 前端开发 肖萌威 杨亦鑫 前端开发 杨亦鑫 戴荣 UI设计 戴荣 罗奥升 PM 罗奥升 发布地址 公客 项目管理 Github Wiki Wiki Github Wiki的内容包括项目简介,部署文档,方法接口等信息,通过本Wiki,可以了解此项目的功能,特点,以及部署方式等,保证使用者可以快速解决问题. 技术博客 编写技术博客说明项目中的一些难点与解决办法,便

我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外.  最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解.  本人才疏学浅,写的这篇文章很可能成为网上另一篇误导你的"伽马传说",但我尽可能把目前了解的资料和可能存在的疏漏写在这里.如有

概述 首先我想说,接触到Gamma的概念也很长时间了,一直没有认真的去学习它.知其然而不知其所以然.最近恰巧学到了这一部分,就想彻底地搞懂它. CRT 说起Gamma,肯定离不开CRT(阴极射线管). CRT(阴极射线管)是大多数计算机显示器.视频监视器.电视接收器和示波器中使用的显示设备,由德国科学家 Karl Ferdinand Braun于1897年发明.它的特点是荧光屏被加热的阴极发射的电子束照射时发出可见光.电子被集中在一束光中,这束光在磁场的作用下发生偏转,扫描被磷光材料覆盖的观察端

2.特征工程 2.1 数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址:http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets 2.1.2 安装scikit-learn工具 pip3 install Scikit-learn==0.19.1 安装好之后可以通过

大家对Erich Gamma的熟悉应该都集中在<设计模式>, Eclipse以及最近微软所发布的Visual Studio Code跨平台代码编辑器.其实在Erich加入微软的头几年里,他的主要工作是一个更加有野心的工具,叫做Visual Studio Online.如果你对微软开发工具,特别是ALM工具有所了解,你应该知道这是TFS在线版本从2013年到2016初所使用的名字,现在这个服务已经被改名为Visual Studio Team Service(VSTS),其实在2013年以前,这个

1.建立数组 2.创建散点图. 3.添加趋势线. 4.设立为线性函数,勾选显示公式.显示R^2值,R即为相关系数. 5. 备注:此外也可以使用=CORREL()函数对相关系数进行求值.其结果是一致的.

ROLAP和MOLAP的概念和差别OLAP(on-Line Analysis Processing)是使分析人员.管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速.一致.交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术. OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念.    “维”(dimension)是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分.“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂.通过把一个实体的多项重要的属

学过微积分的人,肯定都接触过Euler积分,按教科书上的说法,这是两种含有参变量的定积分,但其实没那么玄乎,它们只是两个函数.其中第一型Euler积分叫\(B\)-函数,第二型Euler积分叫\(\Gamma\)-函数,这两个函数的定义如下:\begin{align} \label{eq: beta} B (m, n) & = \int_0^1 x^{m-1} (1-x)^{n-1} \text{d} x \\ \label{eq: gamma} \Gamma (n) & = \int_0

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