从具有t值来看,你是在进行T检验.T检验是平均值的比较方法. T检验分为三种方法: 1. 单一样本t检验(One-sample t test),是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异.例如,你选取了5个人,测定了他们的身高,要看这五个人的身高平均值是否高于.低于还是等于1.70m,就需要用这个检验方法. 2. 配对样本t检验(paired-samples t test),是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异.比如,你选取了5个人,分别在饭前和饭后测量了他们的体重,想检测吃饭对他们的体

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 假设一项工作的工期是10天,预算成本是100元:也就是每天的完成进度是10%左右:每天的成本投入是10元左右.现在,在的第五天末的时候,我们监控项目的时候发现:1.工作只完成了40%2.实际成本已经花费了60元看来项目的执行情况很糟,在进度和成本两个方面都不尽人意,那么到现在,项目情况是如何的呢那么到底糟到什么程度呢?我们用以下指标来说明 1.BCWP,也叫挣值(earned value),

Q值基本概念 Q值, 品质因素, Quality Factor 是广泛使用于物理和工程领域的一个参数, 这指的是一个机械或非机械的组件里, 共振(谐振)的能量损失比例, 是衡量一个元件或谐振回路性能的一个无量纲单位. 这个元件可以是电感, 电容, 介质谐振器, 声表面波谐振器, 晶体谐振器或LC谐振器等, 对于谐振电路, 当Q值关联损耗时, 直接影响到谐振电路的中间频率及其频率带宽. Q值越高, 那么存储在谐振中的能量损耗就越慢, 谐振就能存在更长的时间.Q值的大小取决于实际应用, 对不同的应用

1. 什么是EV值 1.1. EV值定义 EV(Exposure Value),曝光值,是反应曝光量的一个值.当感光度为ISO 100.光圈值为F1.曝光时间为1秒时,定义曝光量为0.曝光量减少一档时,EV值减1:曝光量增加一档时,EV值加1. 1.2. EV值公式 正确定义EV值,还需要研究其公式:,其中F代表光圈值,T代表快门值(曝光时间,单位秒).公式可以进一步变形: 1.3. 光圈EV值和快门EV值 根据对数公式,上述公式可以变形为,其中公式前半部分称为光圈EV值,公式后半部分称为快门E

Java浮点数 浮点数结构 要说清楚Java浮点数的取值范围与其精度,必须先了解浮点数的表示方法,浮点数的结构组成,之所以会有这种所谓的结构,是因为机器只认识01,你想表示小数,你要机器认识小数点这个东西,必须采用某种方法,比如,简单点的,float四个字节,前两个字节表示整数位,后两个字节表示小数位(这就是一种规则标准),这样就组成一个浮点数.而Java中浮点数采用的是IEEE 754标准. IEEE 754 这里就不细说什么是IEEE 754了,就直接讲具体内容,有兴趣的可以自己百度. fl

大家可以在网上搜索相关的主题啊,你可以搜索到一堆,不过似乎没有那一个讲的很全面,我这里抽空整理和测试一下数据,分享给大家. 我们假定有2个32位的图层,图层BG和图层FG,其中图层BG是背景层(位于下部),图层FG是前景层(位于上部),我们摸索其混合后的颜色的计算公式. 我们取一个点的像素做分析: 其中BG层某点的颜色为: B1 = 168    G1 = 99     R1= 114    A1 = 70 其中FG层某点的颜色为: B2= 80       G2 = 71     R2= 16

什么是卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法.它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比)以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题. 它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验:多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等. [] 卡方检验的基本原理[1] [] 卡方检验的基本思想 卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法,它的无效假设H0是:观察频数与期望

方法一:position加margin 方法二: diaplay:table-cell 方法三:position加 transform 方法四:flex;align-items: center;justify-content: center 方法五:display:flex;margin:auto 方法六:纯position 方法七:兼容低版本浏览器,不固定宽高 总结 这种css布局平时用的比较多,也是面试题常出的一个题,网上一搜一大丢,不过还是想自己总结一下. 这种方法比较多,本文只总结其中的

这种css布局平时用的比较多,也是面试题常出的一个题,网上一搜一大丢,不过还是想自己总结一下. 这种方法比较多,本文只总结其中的几种,以便加深印象. 效果图都为这个: 方法一:position加margin /**html**/<div class="wrap"> <div class="center"></div> </div> /**css**/ .wrap { width: 200px; height: 200p

php-fpm未优化网友反映的问题 1.最近将Wordpress迁移至阿里云.由于自己的服务器是云服务器,硬盘和内存都比较小,所以内存经常不够使,通过ps ax命令查看后,发现启动php-fpm进程数有20多个,内存吃满了,整个服务器才512M的内存.[来源: Puppet'S BLOGPuppet'S BLOG] 2.刚刚开始做博客,在阿里云上买的主机配置比较低.copy了公司服务器的php-fpm等配置到主机上.nginx+php-fpm等软件启动是没问题,但是在运行一会儿后发现页面无法访问

前言: 本次实验包含了2部分:贝叶斯模型参数的学习以及贝叶斯模型结构的学习,在前面的博文PGM练习七:CRF中参数的学习 中我们已经知道怎样学习马尔科夫模型(CRF)的参数,那个实验采用的是优化方法,而这里贝叶斯模型参数的学习是先假定样本符合某种分布,然后使用统计的方法去学习这些分布的参数,来达到学习模型参数的目的.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models中的assignmnet 8,实验code可参考网友的:code 实验中所用到的bod

转载自:http://www.cnblogs.com/UQYT/articles/2949794.html 这是一个综合的例子,演示了ADC模块.DMA模块和USART模块的基本使用. 我们在这里设置ADC为连续转换模式,常规转换序列中有两路转换通道,分别是ADC_CH10(PC0)和ADC_CH16(片内温度传感器).因为 使用了自动多通道转换,数据的取出工作最适合使用DMA方式取出,so,我们在内存里开辟了一个u16 AD_Value[2]数组,并设置了相应的DMA模块,使ADC在每个通道转

ABS ABS(number):返回指定数字的绝对值.绝对值是指没有正负符号的数值. Number:需要求出绝对值的任意实数. 示例: ABS(-1.5)等于1.5. ABS(0)等于0. ABS(2.5)等于2.5. ACOS ACOS(number):返回指定数值的反余弦值.反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示. Number:需要返回角度的余弦值. 备注: 函数的参数必须在-1和1之间,包括-1和1. 返回的角度值在0和Pi之间. 如果要把返回的角度用度数来表示,用180/PI()乘

阅读目录 方法一:position加margin 方法二: diaplay:table-cell 方法三:position加 transform 方法四:flex;align-items: center;justify-content: center 方法五:display:flex;margin:auto 方法六:纯position 方法七:兼容低版本浏览器,不固定宽高 总结 这种css布局平时用的比较多,也是面试题常出的一个题,网上一搜一大丢,不过还是想自己总结一下. 这种方法比较多,本文只

引用地址:http://www.linuxvirtualserver.org/zh/lvs4.html LVS集群的负载调度 章文嵩 (wensong@linux-vs.org) 2002 年 5 月 本文主要讲述了LVS集群的IP负载均衡软件IPVS在内核中实现的各种连接调度算法.针对请求的服务时间变化很大,给出一个动态反馈负载均衡算法,它结合内核中的加权连接调度算法,根据动态反馈回来的负载信息来调整服务器的权值,来进一步避免服务器间的负载不平衡. 1. 前言 在上一篇文章中,我们主要讲述了L

1. 开发平台概述 1.1. 产品概述 GForms开发平台让开发人员甚至非技术人员在短短几分钟内创建全功能的展现服务,让开发团队更加适应客户和市场的需求,从而提高客户服务和速度实现收益. GForms提供展现服务可视化开发.部署.运行平台: 1.开发平台:开发平台基于开放的.深受广大开发人员喜欢的Eclipse研发,可以与svn.cvs等版本控制器结合实现版本管理.通过使用GForms设计器能够快速构建和部署全功能的Web窗体应用程序. 2.运行时:运行时包含各类GForms展现服务的转换处理

GForms完全基于开放标准,使用XForms作为面向服务的架构简单易用的前端,帮助用户跨多个行业加速数据整合.GForms提供可视化设计器,实现展现服务开发中数据与模型完全分离,加快开发速度快速投入市场,同时降低开发风险,并且有利于后续系统维护. GForms是您构建和部署展现服务的解决方案,它能够处理复杂展现服务中的大量表单复杂校验及计算,所有企业应用领域都有适合. 1.产品概述 GForms开发平台让开发人员甚至非技术人员在短短几分钟内创建全功能的展现服务,让开发团队更加适应客户和市场的需

SIFT算法:DoG尺度空间生产  SIFT算法:KeyPoint找寻.定位与优化 SIFT算法:确定特征点方向  SIFT算法:特征描述子 目录: 1.计算邻域梯度方向和幅值 2.计算梯度方向直方图 3.确定特征点方向 1 计算邻域梯度方向和幅值 为了实现图像旋转的不变性,需要根据检测到的特征点的局部图像结构求得一个方向基准.我们使用图像梯度的方法求取该局部结构的稳定方向.对于己经检测到特征点,我们知道该特征点的尺度值σ,因此根据这一尺度值,在GSS中得到最接近这一尺度值的高斯图像.然后使用有

N3292系列资料之RTC介绍 1 RTC特性 Ø 拥有时间计数器(秒,分,时)和日历计数器,用来计算时间 Ø 绝对定时功能(秒,分,时,日,月,年) Ø 相对定时功能 Ø 支持12小时/24小时模式 Ø 自动识别闰年功能 Ø 星期计数器 Ø 频率校准功能 Ø 支持时钟滴中断功能 Ø 支持唤醒功能 掉电唤醒功能 挂起唤醒功能 2 RTC功能介绍 2.1 RTC初始化 当RTC上电启动时,软件需要向INIR寄存器写一个key值(0xA5EB1357)来对RTC进行复位. Ø RTC上电后,只需对R

链接分析算法之:SALSA算法 SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点,既可以利用HITS算法与查询相关的特点,也可以采纳PageRank的“随机游走模型”,这是SALSA算法提出的背景.由此可见,SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想,从实际效果来说,很多实验数据表明,SALSA的搜索效果也都优于前两个算法,是目前效果最好的链接分析算法之一. 从整体计算流程来说,可以将SALSA划分为两个大的阶段:首先是确定计算对象集合的阶段,这一阶

一.基本类型​ byte: java中最小的数据类型.1字节/8位.-128(2^7)~127(2^7-1),默认值0. short: 短整型,2字节/16位,取值范围-32768(--2^15)~32767(2^15-1),默认值0 int: 整型,4字节/32位,取值范围-2147483648(-2^31)~2147483647(2^31-1),默认值0 long: 长整型,8字节/64位,-2^63(-2^63)~2^63-1(2^63-1),默认值0L float: 浮点型,4字节/32