SAP QM 检验批里某检验特性的取样数量跟检验计划设置不符? 如下检验批号 890000045939, 结果录入界面,第二个特性里,取样数量是50个.实际上,该检验批对应的检验计划里, 采样过程L-1-0.40的设置, 采样方案是G03, 检查其采样表设置, 检验批数量是660PC, 按照取样表,该检验批里取样数量应该是32. QP61 看检验计划的修改记录, 11月22日有人修改了该检验特性的取样策略,从L-1-1.00 改成了L-1-0.40 . 执行事务代码QDV3, 去看L-1-1.0

登陆SAP 之后,菜单下面一行,最右边的那个彩色按钮(SAP GUI),点击“选项”-可视设计-字体设计-固定狂赌字体设计,点击:选择字体 即可.

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设. KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法.当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验

什么是 Azure 上的 SAP HANA(大型实例)? Azure 上的 SAP HANA(大型实例)是一种针对 Azure 的独特解决方案. 除了提供 Azure 虚拟机以用于部署和运行 SAP HANA,Azure 还使你可以在专用于客户的逻辑服务器上运行和部署 SAP HANA. Azure 上的 SAP HANA(大型实例)解决方案在分配给客户的非共享主机/服务器裸机硬件上进行构建. 服务器硬件嵌入在包含计算/服务器.网络和存储基础结构的较大模具中. 这作为组合经过了 HANA TDI

一大波matlab代码正在靠近.- -! sparse autoencoder的一个实例练习,这个例子所要实现的内容大概如下:从给定的很多张自然图片中截取出大小为8*8的小patches图片共10000张,现在需要用sparse autoencoder的方法训练出一个隐含层网络所学习到的特征.该网络共有3层,输入层是64个节点,隐含层是25个节点,输出层当然也是64个节点了. main函数,  分五步走,每个函数的实现细节在下边都列出了. %%==========================

汇总统计[Summary statistics]: Summary statistics提供了基于列的统计信息,包括6个统计量:均值.方差.非零统计量个数.总数.最小值.最大值. import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector; import org.apache.spar

参考学习链接:http://www.itnose.net/detail/6269425.html 机器学习相关算法,建议初学者去看看斯坦福的机器学习课程视频:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html(已经被翻译了) 所有文中示例见:http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-statistics.html 统计工具(1)摘要统计我们通过统计中可用的colStats函数提供RDD

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在

***************************************************************** * System : XXXXXXXXX * Module : QM * Program ID : ZQMR001 * Program : IQC来料检验报表 * Author : XXXXXX * Date : 20160224 * Description : ****************************************************

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论文http://202.119.32.195/cache/10/03/cs.nju.edu.cn/da2d9bef3c4fd7d2d8c33947231d9708/tkdd11.pdf 1. INTRODUCTION 异常是与正常样例有着不同的数据特性的数据模式.检测异常的能力具有重要的相关性,异常经常在多种应用领域中提供关键和可操作的信息.比如在信用卡交易中能够显示信用卡的使用有欺诈行为:在天文图像中的异常点能够说明发现了新的星星:一个不正常的计算机网络流量模式能够代表(stand for)

听歌识曲,顾名思义,用设备"听"歌曲,然后它要告诉你这是首什么歌.而且十之八九它还得把这首歌给你播放出来.这样的功能在QQ音乐等应用上早就出现了.我们今天来自己动手做一个自己的听歌识曲 我们设计的总体流程图很简单: 录音部分 我们要想"听",就必须先有录音的过程.在我们的实验中,我们的曲库也要用我们的录音代码来进行录音,然后提取特征存进数据库.我们用下面这样的思路来录音 # coding=utf8 import wave import pyaudio class r

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当 Redis 作为缓存使用时,当你添加新的数据时,有时候很方便使 Redis 自动回收老的数据.LRU 实际上是被唯一支持的数据移除方法.Redis 的 maxmemory 指令,用于限制内存使用到一个固定的容量,也包含深入探讨 Redis 使用的 LRU 算法,一个近似准确的 LRU. maxmemory 配置指令(configuration directive) maxmemory 配置指令是用来配置 Redis 为数据集使用指定的内存容量大小.可以使用 redis.conf 文件来设置配

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这里先重复温习一下上一篇,调用相册获取图片: /*** * 这个是调用android内置的intent,来过滤图片文件 ,同时也可以过滤其他的 */ Intent intent = new Intent(); intent.setType("image/*"); intent.setAction(Intent.ACTION_GET_CONTENT); startActivityForResult(intent, 1); 获取选择的图片: if (resultCode == Activi

题意:给定一个长度为N的序列,现在要求给出一个最长的序列满足序列中的元素严格上升并且相邻两个数字的下标间隔要严格大于d. 分析: 1.线段树 由于给定的元素的取值范围为0-10^5,因此维护一棵线段树,其中[l, r]的信息表示处理完前k个数时,序列最大元素落在[l, r]区间最长上升子序列的长度.从前往后处理给定的数组,处理到第 i 号元素时,更新第 i - d 号元素,这样就能够保证最长上升的序列间隔大于d,更新是需要更新到叶子节点的,但这里更新是单点更新,每次更新的位置是该元素的值,信息就

说到音频应用,首先想到的就是音乐播放器.有些播放器可以播放流媒体,有些可以播放本地音乐文件.随着Android平台的演变,需要更多高级的音频API.好在谷歌新增了这方面的API,支持低延迟的音频流媒体和录制. Android音频API提供了一些高级的功能,开发者可以把它们集成到自己的应用中.有了这些API,现在可以更容易地实现VoIP应用程序,构建定制的流媒体音乐客户端,实现低延迟的游戏音效.此外,还有提供文本到语音转换以及语音识别的API,用户可以直接使用音频和应用交互,而不需要使用用户界面或

1. 音频简介 经常见到这样的描述: 44100HZ 16bit stereo 或者 22050HZ 8bit mono 等等. 44100HZ 16bit stereo: 每秒钟有 44100 次采样, 采样数据用 16 位(2字节)记录, 双声道(立体声); 22050HZ 8bit  mono: 每秒钟有 22050 次采样, 采样数据用 8 位(1字节)记录, 单声道; 当然也可以有 16bit 的单声道或 8bit 的立体声, 等等. 采样率是指:声音信号在“模→数”转换过程中单位时间