001、 root@DESKTOP-1N42TVH:/home/test5# ls record.sh region.bed root@DESKTOP-1N42TVH:/home/test5# wc -l region.bed ## 测试数据 1058 region.bed root@DESKTOP-1N42TVH:/home/test5# head -n 5 region.bed ## 测试数据 Chr1 1560051 1570051 3.6112E-10 Ch
001、awk 实现 root@DESKTOP-1N42TVH:/home/test5/test# ls pvalue.bed root@DESKTOP-1N42TVH:/home/test5/test# cat pvalue.bed ## 第一列染色体， 二列pos， 三列p Chr1 1570052 3.6112E-10 Chr1 5188622 5.6283E-8 Chr1 5188673 4.6785E-8 Chr5 3646289 6.8643E-
Arima模型见这篇文章 https://blog.csdn.net/zhongzhi_huyang/article/details/123265759 相关知识： 使用python实现时间序列白噪声检验方式 白噪声检验也称为纯随机性检验， 当数据是纯随机数据时，再对数据进行分析就没有任何意义了， 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验 a
传统图像融合未考虑复杂成像环境中模糊、失真等多种现象带来的综合影响．本文针对吸收衰减所引起的颜色真并进 一步考虑到散射导致的非均匀光照及低对比度问题，提出了一种基于优势特征图像融合的水下光学图像增强算法 第一步 暗通道算法 按通道的算法的缺点是处理完图像变暗 第二步ＣＬＡＨＥ－ＨＦ算
双独立样本的T检验 是指在两个样本相互独立的前提下，检验两个样本的总体均数（两个样本各自归属的总体的平均数，如果两样本均数不存在显著差异，那么可以认为两个样本来自同一个总体）是否存在了显著性差异。它的零假设（即想要证明错误的假设、否定预期结果的假设）为不存在显著性差异。 同
Visualizing and Understanding Neural Models in NLP Abstract 虽然神经网络已成功地应用于许多NLP任务，但基于向量的模型是非常难以解释的。例如，人们不清楚它们是如何实现组合性的，即从单词和短语的意义组合起来构建句子的意义。在本文中，我们描述了在NLP的神经模型中可视化组
A皮尔逊相关系数 B斯皮尔曼相关系数 //以上两个相关系数使用前到要进行假设检验 A皮尔逊相关系数: 函数部分： R = corrcoef(A) 返回 A 的相关系数的矩阵，其中 A 的列表示随机变量（指标），行表示观测值（样本）。 R = corrcoef(A,B) 返回两个随机变量 A 和 B
对于简单数据使用excel进行回归分析，操作简单,方法数据-分析工具-点击回归 （ps.如果你的excel中没有数据分析这一选项，需要设置一下 方法：文件-选项-加载项-勾选数据分析） 根据需要进行相关勾选设置 运算后一共出现三个表格，我们逐一来看 第一个表格-回归统计： 其中， Multiple
假设检验的核心其实就是反证法。 反证法是数学中的一个概念，就是你要证明一个结论是正确的，那么先假设这个结论是错误的，然后以这个结论是错误的为前提条件进行推理，推理出来的结果与假设条件矛盾，这个时候就说明这个假设是错误的，也就是这个结论是正确的。以上就是反证法的一个简单思
显著性水平 α 显著性水平！不能被认为是假设成立时所犯错误的风险！我们只能认为显著性水平的值=假设成立时所犯错误的风险，两者概念完全不一样，仅仅是数值相等而已。只需要把这个关系理清楚，就能搞明白这其中的困惑。---来自知乎阿华 那显著性水平到底是什么？见下图。这张图就清晰的
参考代码：CTDNet 1. 概述 导读：这是一篇关于显著性目标检测的文章，文章对影响显著性目标检测的网络各个部分进行探究，也就是将需要在一张图像中获取的信息划分为3个部分：语义上下文信息、像素空间信息、显著性目标边界信息，对应的特征图的层级也是由高到低。在这篇文章中比较清晰
Learning to Detect Salient Objects with Image-level Supervision论文阅读 Merit 与无监督方法相比，从完全监督中学习的 DNNs 在捕获语义上显著的前景区域方面更有效，在复杂场景下产生准确的结果 。 Problem 其 卓越 的 性能在很大程度上依赖于大量带有像
HC(Histogram-based Contrast) 基于直方图对比度的显著性 来源于: 2011, Global contrast based salient region detection, ChengSaliencyCVPR2011.pdf (mmcheng.net) 详见作者主页: Global contrast based salient region detection – 程明明个人主页 (mmcheng.net) 显著性定义
Learning to Promote Saliency Detectors 旧文重发 https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning 缩写标注: SD: Saliency Detection ZSL: Zero-Shot Learning 关键内容: 没有训练直接将图像映射到标签中的 DNN。相反，将 DNN 拟合为一个嵌入函数，以将像素和显著/背景区
基于深度融合的RGBD显著目标检测 此文为07-ECCV-Accurate RGB-D Salient Object Detection via Collaborative Learning中所注明的RGB-D首例研究，故在此全文翻译。 摘要：RGBD显著性检测设计了各种低水平的显著性线索，如颜色和深度对比度特征以及背景和颜色紧致度先验。然而，这些低水
个人理解： 直觉，来自行业敏感度。直觉，是一种下意识的认知，具体不可名状的深度和逻辑。 直觉不是理性思维，而属于感性思维的范畴，无需客观的证据就知道事物的内涵和演进方向。 直觉型领袖前瞻性很强，对行业将来的发展方向具有卓越的洞察力。 去创新什么（what & why）和如何创新（how）代表创
A/B test 应用场景 ①产品UI：红色 or 紫色？，动态icon or 静态icon? ②文案内容：免费注册 or 注册送大礼包？ ③页面布局：登录框 置于导航栏 or 页面左侧？ ④产品功能：看似冗余的功能 下掉 or 留着？ ⑤算法模型：根据用户的历史记录推荐 or 根据相似用户的行为推荐？ 流程 ①确定对比指标 ②
显著性分析： 将数据导入SPSS，重新命名变量名，检查数据类型是否为数字 对原始数据进行重新赋值，主要是将自变量赋值为1.2.3.4.5….等 菜单栏点击analyze—general linear model—Univariate，将因变量移入dependent variable，自变量移入Fixed factors 点击model，选择Full factoria
1.一些统计学知识： 显著性水平：α，原假设H0成立时，发生的小概率事件的概率。如果H0真的成立，进行一次实验，小概率事件基本不会发生。如果发生了，我会想为什么我做一次实验就会变成小概率事件呢，小概率只有0.05啊，还是拒绝原假设吧。 假设成立时所犯错误的风险等于显著性水平（仅仅是数值上
import sys import numpy as np from scipy import stats ### Normality Check # H0: data is normally distributed def normality_check(data_A, data_B, name, alpha): if(name=="Shapiro-Wilk"): # Shapiro-Wilk: Perform the Shapiro-Wilk te
相关性分析及显著性检验 相关性分析 相关类型: pearson/偏相关 person相关系数： 备注：偏相关用于分析两个变量都与第三个变量相关时，剔除第三个变量的影响，只分析另外两个变量之间的相关程度。 相关性的显著性检验 由于抽样具有不确定性，样本的相关系数本身就是个随机数字，所以要检验不
SKD: Keypoint Detection for Point Clouds Using Saliency Estimation 一.问题 1.要解决什么问题？ 两大类配准方法：密集配准，基于关键点配准 密集配准：每个点都匹配，容易受环境中遮挡的影响 基于关键点配准：只匹配稀疏的关键点，需要环境中存在一定的重复性 其中基于关键点配准： （1）关
原文链接：https://www.lianxh.cn/news/2857d6a4f4200.html 目录 1. 导读2. 对统计显著性误用问题的理论阐述3. 对统计显著性误用问题的实际应用4. 解决办法 4.1 正确认识 值4.2 运用置信区间 ( Confidence Interval ) 与效应量 ( Effect Size )5. 参考文献 编者按： 本
秩和检验法 目录 （一）适用条件 （二）spss操作及结果 （1）数据 （2）spss操作 （3）结果 （一）适用条件 （1）总体不服从正态，比较两组独立样本均值是否有显著性差异。 （2）两独立样本均为顺序变量如年龄段1（10-20），年龄段2（20-30），年龄段3（30-
什么是显著性检验 显著性检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设（原假设）是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异。或者说，显著性检验要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异，还是由我们
