传统线性模型的假设之一是因变量之间相互独立,并且如果自变量之间不独立,会产生共线性,对于模型的精度也是会有影响的.虽然完全独立的两个变量是不存在的,但是我们在分析中也可以使用一些手段尽量减小这些问题产生的影响,例如采用随机抽样减小因变量间的相关性,使其满足假设:采用岭回归.逐步回归.主成分回归等解决共线性的问题.以上解决方法做都会损失数据信息,而且似乎都是采取一种回避问题的态度而非解决问题,当碰到更复杂的情况例如因变量和自变量相互影响时,单靠回避是无法得到正确的分析结果的,那么有没有更好的直接解

如何用SPSS做联合分析 如果产品的描述是由几个属性特征决定的,比如说mp3的音质.外形.容量.价格等等,商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大,以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎,选择的办法应该就是联合分析了.事实上从抽样调查的角度来看,高质量和低价格的组合是消费者的最爱,但是这对商家而言,这没有任何意义. 在SPSS中分成三个阶段,转载一个例子,帮助自己学习. (1)ORTHOPLAN(正交设计),属性特征的所有组合产品是非常多的,所以应该通过正交设计进行筛选.以下是使用SPSS进行正

测量最常用的是使用问卷调查.信度分析主要就是分析问卷测量结果的稳定性,如果多次重复测量的结果都很接近,就可以认为测量的信度是高的.与信度相对应的概念是效度,效度是指测量值和真实值的接近程度.二者的区别是:信度只是描述测量工具的准确性,而效度描述测量工具的有效性,效度高信度一定高(有效一定准确),而信度高,效度不一定高(准确不一定有效) 基于信度分析而产生的测量理论分为两种,一种是真分数测量理论,另一种是概化理论真分数理论认为信度可以用以下公式表达:X=T+E,X为实测分数,T为真分数,E为随机误

和S5933比较起来,开发PLX9054比较不幸,可能是第一次开发PCI的缘故吧.因为,很多PCI的例子都是对S5933,就连微软出版的<Programming the Microsoft Windows Driver Model>都提供了一个完整的S5933的例子. 在这篇有关DDK的开发论文里.我将分两个例子来构建PLX9054的驱动,第一个,是对<Windows2000 设备驱动程序设计指南>里的分段DMA例子的扩充,它的结构比较简单,对理解DDK的运作很有帮助:第二个,我将

2019年主动学习有哪些进展?答案在这三篇论文里 目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题,即给定一组数据(文本.图像.视频等),判断数据类别或将同类数据归类等,训练过程依赖于已标注类别的训练数据集.在实验条件下,这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果.然而在应用场景下,能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理,对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大.在一些专门的应用领域,例如医学图像处理,只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注.显然,

SPSS缺失值得分析处理 在资料收集的过程中,由于各种原因可能导致数据收集不全,就会产生缺失值,且这种情况往往无法避免.如果缺失值处理不当,就会导致分析结果精度降低,出现偏倚甚至是错误的理论,因此缺失值的分析显得尤为重要.数据的缺失经常会存在着一定的规律,为了认识和研究缺失数据,按照数据缺失形式,我们常将其分为单元缺失与项目缺失两种. (1)单元缺失:只针对需调查的个案进行调查而没有得到个案信息.如对整个班级进行调查,发放60分调查表,部分调查对象未交回调查表导致的资料缺失.这种缺失在数据分析阶

网站seo优化--jsoup 批量分析相关网站 标签,描述,关键词. 因为自己写了一个磁力搜索网站Btgoogle,准备进行优化一下,需要分析其他的网站的优化情况. Java的Jsoup类库和PHP的一个Simple_html_dom框架具有异曲同工之妙,非常的相像. 比如Jsoup里面doc.select(".classname[:eq()]")和Simple_html_dom里面的$html->find(".classname",[eq])都是尽量完整Jq

要写论文了,但论文里有一大堆公式,感觉很麻烦,经过询问同学知道有tex这么个东西,可以像写代码一样写论文,许多论文的格式都有相关的模板,所以学习一下,这里记录一下环境安装. texlive和texstudio的关系我理解为一个是编译环境,一个是编辑器,可能你看到网上有说用ctex自带的winedt作为编辑器,但我用了之后感觉还是texstudio好啊,自带补全和预览. 首先安装texlive: 下载地址:http://tug.org/texlive/acquire-netinstall.html

iOS应用打包离不开描述文件,也就是mobileprovision文件. 一般我们的操作是双击,Xcode就会运行该文件.但是具体文件里是什么,Xcode又是否真的加载了该文件?文件里又描述了什么呢?以下步骤都有利于问题的回答. 一:查看描述文件的位置 所有的描述文件安装后,都保存在Provisioning Profiles目录下. 完整路径为:/Users/用户名称/Library/MobileDevice/Provisioning Profiles 二:查看描述文件的内容 在终端使用命令查看

摘要:本文为大家带来InterSpeech2020 语音情感分析25篇论文中的其中8篇的总结. 本文分享自华为云社区<INTERSPEECH2020 语音情感分析论文总结一>,原文作者:Tython. 1. Learning Utterance-level Representations with Label Smoothing for Speech Emotion Recognition(INTERSPEECH2020) (1)数据处理:IEMOCAP四分类,leave-one-speake

生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术,所谓生存时间,就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间.这里的时间不一定就是钟表日历上的时间,也有可能是其他的度量单位,比如长度单位等. 生存时间有两个特点: 1.存在删失,是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来,这种情况很常见,如果不存在删失,那么生存分析和一般统计方法没用太大区别,但是一旦出现删失,就必须考虑其影响,一般统计方法将不再适用. 2.生存时间非负,且分布常常右偏,导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用.用生存分

我 们知道并行编程模型两种:一种是基于消息式的,第二种是基于共享内存式的. 前段时间项目中遇到了第二种 使用多线程开发并行程序共享资源的问题 ,今天以实际案例出发对.net里的共享内存式的线程同步机制做个总结,由于某些类库的应用属于基础,所以本次不对基本使用做出讲解,基本使用 MSDN是最好的教程. 一.volatile关键字      基本介绍: 封装了 Thread.VolatileWrite() 和  Thread.VolatileRead()的实现 ,主要作用是强制刷新高速缓存.    

1.使用 wireShark捕获802.11数据帧结构分成三种,管理帧.控制帧.数据帧. 使用的过滤语法: 过滤MAC 地址: Waln.bssid eq=8c:23:0c:44:21:0f 过滤特定的服务类型; wlan.fc.type_subtype eq 0x0B 过滤特定频率的包:radiotap:channel.freq==1222 idea(通过对家用的WiFi进行在线的抓包测试之后,对无线密码进行破解,进入该无线局域网之后可以扫描所有在线的终端设备,比方说家用的无线宽带电视,路由器

最近对人工智能领域的 AI 加速芯片感兴趣,在翻阅 Google 的第一代 TPU 论文时,在相关工作中看到了 DaDianNao,PuDianNao,ShiDianNao.看的我一脸懵逼,这是什么?汉语拼音吗?后来经过搜索,发现这是中科院计算所的一系列研究成果,后来直接催生了国内芯片独角兽 -- 寒武纪的诞生. 故事得从20年前说起,当时江西南昌有俩亲兄弟,哥哥叫陈云霁,弟弟陈天石.他们分别于97.01 年先后考入中国科学大学少年班学习,后来攻读研究生时,哥哥在计算所跟胡伟武(龙芯之父)做芯片

在Linux中每一个进程的数据是存储在一个task_struct结构(定义在sched.h中)中的. struct task_struct { volatile long state; /* -1 unrunnable, 0 runnable, >0 stopped */ struct thread_info *thread_info; atomic_t usage; unsigned long flags; /* per process flags, defined below */ unsi

TTServer(TeamTalk服务器端)主要包含了以下几种服务器: LoginServer (C++): 登录服务器,分配一个负载小的MsgServer给客户端使用 MsgServer (C++): 消息服务器,提供客户端大部分信令处理功能,包括私人聊天.群组聊天等 RouteServer (C++): 路由服务器,为登录在不同MsgServer的用户提供消息转发功能 FileServer (C++): 文件服务器,提供客户端之间得文件传输服务,支持在线以及离线文件传输 MsfsServer

原文:https://linux-audit.com/elf-binaries-on-linux-understanding-and-analysis/

参考资料: DBow2的理解 单目跑TUM数据集的运行和函数调用过程 跑数据集不需要ros和相机标定,进入ORB_SLAM目录,执行以下命令: ./Examples/Monocluar/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml Examples/rgbd_dataset_freiburg1_xyz 需要等一会,加载ORB词袋,然后会尝试初始化,再过一会儿就可以看到运行效果了,最后的轨迹会输出到KeyFrameTraje

推荐系统的主要目的是从海量物品库中高效检索用户最感兴趣的物品,既然是"海量",意味着用户基本不可能浏览完所有的物品,所以才需要推荐系统来辅助用户高效获取感兴趣的信息.同样也正是因为"海量",由于算力的限制,复杂模型也是很难直接遍历每个物品算出分数来排序.如今的推荐系统通常大致分为召回 (retrieval) 和排序 (ranking) 两个阶段,召回是从全量物品库中快速得到一个候选集合,通常是几百到几千,后面的排序模块则使用更复杂的模型对候选集排序得到 top-k

Facebook TSDB论文Gorilla分析 背景 TSDB时序数据库用于存储时间相关的数据,常用于监控系统的数据存储,分布式的TSDB提供了海量的数据存储能力,如InfluxDB.OpenTSDB等.关于TSDB更多详情,可以参考该系列博客:时间序列数据的存储和计算. 随着监控数据量增长,对TSDB查询性能的要求越来越高,尤其是自动化运维系统,大量的查询操作让基于磁盘的TSDB系统难以满足. Facebook基于此需求推出了TSDB论文,设计了一个基于内存的TSDB:Gorilla.并开源

上周,终于把毕业论文交给导师了.然而,今天导师却邮件我,叫我到他办公室谈谈.具体是谈什么呢?我百思不得其解:对论文几次大修小修后,重复率已经低于学校的上限了,论文结构也很完整,我已经在做答辩的ppt了……到了办公室,导师丢给我交给他的论文,叫我自己翻翻看是哪里出了问题.我将论文翻了一遍,发现原来是文章的spss分析做错了,里面的一个分析结果与论文的结论完全相反.由于自己做的太快,看到有结果就直接把分析表格复制粘贴到了论文里,所以完全没看出来.回到宿舍,我苦恼地思考怎么修改.因为太久没用spss了