统计分析-典型相关分析 概念 典型相关分析是研究两个多变量（向量）之间之间的线性相关关系，能够揭示出两组变量之间的内在联系。 CCA(典型相关分析) 在一元统计分析中，用相关系数来衡量两个随机变量的线性相关关系，用复相关系数研究一个随机变量与多个随机变量的线性相关关系。然而，这些
1、签名证书丢失如何找回。 问题描述： 开发者APP1.0.1版本的签名证书已经丢失和注销；升级为1.0.2版本时，用新的签名证书，无法让已经安装的老客户顺畅升级导致无法通过审核，想咨询1.0.1版本中的签名证书注销后如何找回和是否可以继续使用的问题。 解决方案： 签名文件丢失不可
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Beta 阶段测试报告 项目 内容 这个作业属于哪个课程 2022春季软件工程（罗杰 任健） 这个作业的要求在哪里 团队项目-Beta阶段测试报告-CSDN社区 我们是谁 头发茂盛队 我们在做什么 灵境 一、在测试过程中发现了多少 Bug？是否在 Issue 中记录并修复？ 对于需要过一段时间
典型用户 名字 阿狗 性别、年龄 男，20岁 职业 某软件学院学生 收入 无正式收入 知识层次和能力 大学 生活/工作情况 喜欢户外运动，从事于教练相关事业 动机，目的，困难 为培训教员，或者对于自己更多运动知识的普及 用户偏好 广泛运
典型用户： 1）.张三——排球比赛教练名字张三性别、年龄男 35职业排球比赛裁判收入15k*13知识层次和能力本科生活/工作情况生活美满幸福快乐动机，目的，困难排球场地运动员号码标识不清用户偏好打篮球用户比例极少典型场景赛场比赛时典型描述运动员告诉运动时看不清其队员号
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学习博客：https://fxl18-chesh.blog.csdn.net/article/details/119379776 典型相关分析 定义：度量两组变量之间的相关程度的多元统计方法 参数：相关系数ρ 反映变量之间相关关系密切程度的统计指标 典型相关系数 （原理后续推导） CCA在故障检测分析方向的应用 基于 CC
大数据在农业领域的典型应用 大数据理论和技术在农业上的应用和实践，是指运用大数据理念、技术和方法，解决农业或涉农领域数据的采集、存储、分析与应用等一系列问题，然后以此来指导农业生产经营。这里所讲的农业大数据就是指以大数据分析为基础去解决一系列问题。 典型的一些
将原问题划分成若干个规模较小而结构与原问题一致的子问题；递归的解决这些子问题，然后在合并其结果，就得到原问题的解 容易确定运行时间，是分治算法的优点之一。 分治模式在每一层都递归上都有三个步骤： -分解：将原问题分解成一系列的子问题 -解决：递归的解决子问题，若子问题
常见接口协议分析 网络协议介绍 下图为典型的协议结构： 下图为典型的网络结构： tcp: 建立链接时三次握手，结束连接时四次挥手 udp适用于游戏画面传输，视频，语音等需要实时性的东西，所以容易失真
典型工程造价及指标研究 1 典型工程技术和经济指标研究 1.1 变电站工程 根据变电工程方案及造价特性研究的结果，对影响造价的关键指标进行分析，进行数据校验，进而分析出这些关键因素对变电站工程造价的影响大小，为典型工程造价及指标框架体系建立提供数据基础和依据。 目前电力
消息交流（生产者和消费者） 一个goroutine可以安全地往Channel中塞数据，另外一个goroutine可以安全地从Channel中读取数据，goroutine就可以安全地实现信息交流了，即生产者和消费者模式。工作池是一组等待任务并处理任务的协程。 1 package main 2 3 import ( 4 "fmt" 5 "ma
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获取组件宽高 效果：通过调用 useComponentSize 拿到某个组件 ref 实例的宽高，并且在宽高变化时，rerender 并拿到最新的宽高。 import React, { useLayoutEffect, useState, useRef } from 'react'; function getSize(el) { if (!el) { return {}; } return { wi
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【动态编程语言】 学习过C、C++的同学都知道，使用这二者编写代码时，变量在使用前必须通过类似“int a=123”的语句提取申明，然后在真正赋值的时候校验取值跟类型是否相符。也就是常说的“静态编程语言”。 而Python属于“动态编程语言”：使用时可以在未提取申明的情况下直接赋
1. 编程实现如下功能： （1）输入同样一组整型数据，作为待排序记录的关键字序列。 （2）在进行直接插入排序的同时，统计在排序过程中对关键字的比较次数和移动次数，并输出统计结果。 （3）在进行冒泡排序的同时，统计在排序过程中对关键字的比较次数和移动次数，并输出统计结果。 （4）在进行简单选择排
樊启斌高等代数典型问题与方法勘误14个
樊启斌高等代数典型问题与方法思考与练习完工, 敬请购买纸质版
目录 1.数据采集和标记 2.特征选择 3.数据清洗 4.模型选择 5.模型训练 6.模型测试 7.模型保存与加载 8.实例（手写数字识别） 1.数据采集和标记 2.特征选择 3.模型训练 4.模型测试 5.模型保存与加载 6.上述sk-learn模型以及模型参数 1.数据采集和标记 先采集数据，再将数据进行标记
读写锁 多个读者可以同时进行读 写者必须互斥（只允许一个写者写，也不能读者写者同时进行） 写者优先于读者（一旦有写者，则后续读者必须等待，唤醒时优先考虑写者） 互斥锁 一次只能一个线程拥有互斥锁，其他线程只有等待 互斥锁是在抢锁失败的情况下主动放弃CPU进入睡眠状态直到锁的状态改变时
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实验 1 Tank 类 实验目标:判断炮弹还有剩余 public class Tank { double speed; int bulletAmount; void speedUp(int s){ speed=s+speed; } void speedDown(int d){ if(speed-d>=0){ speed=speed-d; }else{ speed=0; } } void setBulletAmount(int m){
