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

对于在Avizo或Amira中如何计算孔隙率,这个太简单,完成孔隙和整体材料的识别,再利用Volume Fraction计算即可获得,这里说的是每一层的面孔率如何计算? 数据导入,选取一个简单的过滤处理,然后用二值化分割出孔隙,这些大家应该很熟悉,接下来数据统计我们用Material Statistics计算模块,并选择Area per Slice,如下图: 如果说大家照着这么做,那你依然获得不了每层的面积,更不要说面孔率了. 关键点在这里,也是Avizo里Segmentation Editor

决策树之C4.5算法 一.C4.5算法概述 C4.5算法是最常用的决策树算法,因为它继承了ID3算法的所有优点并对ID3算法进行了改进和补充. 改进有如下几个要点: 用信息增益率来选择属性,克服了ID3算法中信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足. C4.5算法选择决策属性的度量标准是增益比率gain ratio(Quinlan 1986).增益比率度量是用前面的增益度量Gain(S,A)和分裂信息度量Splitlnformation(S,A)来共同定义的.为防遗忘,在此贴出信息熵和和信息

C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法,相比于ID3算法,改进有如下几个要点: 1)用信息增益率来选择属性.ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(entropy, 熵是一种不纯度 度量准则),也就是熵的变化值,ID3算法以信息增益作为划分训练数据集的特征,有一个致命的缺点:选择取值比较多的特征往往会具有较大的信息增益,所以ID3偏向于选择取值较多的特征. 2)在决策树构造过程中进行剪枝,因为某些具有

这个网站值得收藏一下,原文链接:http://shiyanjun.cn/archives/428.html 决策树算法的优越性在于:离散学习算法进行组合总可以表达任意复杂的布尔函数,并不受数据集的限制即学习没有饱和性,只是现实应用受限于时间和计算能力,一般不能满足不饱和性. C4.5是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法,相比于ID3算法,改进有如下几个要点: 用信息增益率来选择属性.ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,I

一.Sessions 1.会话,指定的时间段内在网站上发生的一系列互动,例如一次会话可以是网页浏览.事件或电子商务等.参考Google Analytics(分析)如何定义网络会话 2.会话结束的方式分为以下两种 将特定时间作为过期标志: 不活动状态超过 30 分钟 午夜(一天的结束时间取决于时区的设置) 广告系列变更: 用户通过一个广告系列来到网站,随后离开,然后通过另一个广告系列返回网站.Google Analytics(分析)会保存广告系列来源信息.只要广告系列的值(gclid 值)发生了变

为什么Dark Mode变得越来越流行 2018 年的 macOS Mojave 率先支持了深色外观,紧接着 Windows 10 在 2018 年的 10 月份大版本更新中,也引入了 Dark Mode. iOS 13 的发推出了深色模式(Dark Mode),不仅可以大幅减少电量的消耗,减弱强光对比,还能提供更好的可视性和沉浸感. Android Q 重点推出了Dark Mode 目前主流的操作系统也都在逐步支持 Dark Mode. 像Facebook .Slack.WhatsApp.Ch

在游戏行业,次日留存率是个很重要的指标,对于评价一款游戏的优劣具有很重要的参考价值. 下面先看以下相关的定义: 用户留存:统计时间区间内,新登用户在随后不同时期的登录使用情况. 日次留存率:日新登用户在次日( 不含首次登录当天) 登录的用户数占新登用户比例. 解决问题: 1.用户对于游戏的适应性如何:2.评估渠道用户质量:3.投放渠道效果评估:4.用户对于游戏的粘性如何:5.新登用户什么时期流失会加剧. (以上内容来自TalkingData的<移动游戏运营数据分析指标白皮书>) 可以看出,次日

我已经通过Gemma得到了关联分析的结果,如下. prefix.log.txt 中包含了一个总的PVE,这不是我们想要的. 那么,如何计算这些位点的表型解释率? 据了解,有些关联分析软件是可以同时得到这个信息的,比如Tassel. 参考:Whole-genome resequencing of wild and domestic sheep identifies genes associated with morphological and agronomic traits 有人说GAPIT的结

首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence  score,每一类(如car)的confidence   score保存到一个文件中(如comp1_cls_test_car.txt).假设共有20个测试样本,每个的id,confidence  score和ground  truth  label如下: 接下来对confidence  score排序,得到: 然后计算precision和recall,这两个标准的定义如下: 圆圈内(true   positives + false  p

动销率一般反映在采购管理上,它的公式为:商品动销率=(动销品种数 /仓库总品种数)*100% . 也可以理解为销售的商品数量和仓库库存的商品数量,假如你仓库里有100个品种,在上月销售了50种,动销率=50/100*100%=50% 这里我们有两个表,一个是库存表一个是订单销售表. SELECT c.*,d.库存商品数,c.销售商品数/d.库存商品数 AS 动销率 FROM (#各城市各月销售商品数 SELECT b.城市,b.年月,COUNT(b.商品ID) AS 销售商品数 FROM ( S

目前所能见到的硬盘接口类型主要有IDE.SATA.SCSI.SAS.FC等等. IDE是俗称的并口,SATA是俗称的串口,这两种硬盘是个人电脑和低端服务器常见的硬盘.SCSI是"小型计算机系统专用接口"的简称,SCSI硬盘就是采用这种接口的硬盘.SAS就是串口的SCSI接口.一般服务器硬盘采用这两类接口,其性能比上述两种硬盘要高,稳定性更强,但是价格高,容量小,噪音大.FC是光纤通道,和SCIS接口一样光纤通道最初也不是为硬盘设计开发的接口技术,是专门为网络系统设计的,但随着存储系统对

ATA/SATA/SCSI/SAS/FC 都是应用于存储领域的总线,在当今的存储系统中,普遍应用的硬盘接口主要有 SATA . SCSI . SAS 和FC , ATA 比较古老,在一些老的低端存储系统中被广泛应用,目前基本上被 SATA 所替代. ♦ ATA 总线 ATA 技术是一个关于 IDE ( Integrated Device Electronics )的技术规范族.最初, IDE 只是一项企图把控制器与盘体集成在一起为主要意图的硬盘接口技术. 随着 IDE/EIDE 得到的日益广泛的

内容参考:构建高性能WEB站点.pdf 一.吞吐率 我们一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是"req/s".吞吐率特指WEB服务器单位时间内处理的请求数. 另一种描述,吞吐率是单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率用“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量.其实不管一个请求还是一个页面,它的本质都是在网络上传输的数据

内容参考: 构建高性能WEB站点.pdf 一.吞吐率 我们一般使用单位时间内服务器处理的请求数来描述其并发处理能力.称之为吞吐率(Throughput),单位是 “req/s”.吞吐率特指Web服务器单位时间内处理的请求数. 比如Apache 的 mod_status 模块提供的如下统计   另一种描述,吞吐率是,单位时间内网络上传输的数据量,也可以指单位时间内处理客户请求数量.它是衡量网络性能的重要指标.通常情况下,吞吐率“字节数/秒”来衡量.当然你也可以用“请求数/秒”和“页面数/秒”来衡量

关于阻抗的话题已经说了这么多,想必大家对于阻抗控制在pcb layout中的重要性已经有了一定的了解.俗话说的好,工欲善其事,必先利其器.要想板子利索的跑起来,传输线的阻抗计算肯定不能等闲而视之. 在高速设计流程里,叠层设计和阻抗计算就是万里长征的第一步.阻抗计算方法很成熟,所以不同的软件计算的差别很小,本文采用Si9000来举例. <ignore_js_op> 图1 阻抗的计算是相对比较繁琐的,但我们可以总结一些经验值帮助提高计算效率.对于常用的FR4,50ohm的微带线,线宽一般等于介质厚

SAS常用函数 一.数学函数  ABS(x) 求x的绝对值. MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个. MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个. MOD(x,y) 求x除以y的余数. SQRT(x) 求x的平方根. ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果,比如ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57,ROUND(5654.5654,10)结果为5650. CEIL(x) 求大于等于x的最小整数.当x为整数时就

转自:https://baike.baidu.com/item/FDR/16312044?fr=aladdin  https://blog.csdn.net/taojiea1014/article/details/79681249 http://www.360doc.com/content/18/0914/21/19913717_786724085.shtml   https://www.sohu.com/a/165109778_785442 https://www.jianshu.com/p/

你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写.PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv. 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*40%)) / 服务器数量 . 其中关键的参数是80%.40%.表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内.24小时的40%是9.6小时,有80%的请求发生一天的9.

目前,服务器市场上采用的硬盘主要有三种,SATA硬盘.SCSI硬盘以及SAS硬盘,其中SATA硬盘主要应用在低端服务器领域,而SCSI和SAS硬盘则面向中高端服务器.下面我们就SATA.SCSI以及SAS分别作以下介绍:     1.SATA硬盘     SATA(Serial Advanced Technology Attachment)是串行ATA的缩写,目前能够见到的有SATA-1和SATA-2两种标准.SATA是一种完全不同于并行ATA的新型硬盘接口类型,相对于并行ATA来说,它具有非常