算术运算符用于最基本的加、减、乘、除运算。 运算符 含义 实例 结果 + 加法运算 =2+3 5 - 减法运算 =5-2 3 * 乘法运算 =5*2 10 / 除法运算 =4/2 2 % 百分数 =5% 0.05 ^ 乘方运算 =2^8 256
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
正态分布检验 雅克-贝拉检验（Jarque-Bera test)——JB检验（大样本） 对于一个随机变量（Xi),假设其偏度为S，峰度为K，那么我们可以构造JB统计量： J B =
十进制到二进制 整数转二进制 除二取余 反序排列 小数转二进制 乘二取整 顺序排列 如 0.025 0.025 * 2 = 0.05 0 0.05 * 2 = 0.1 0 直到积的小数为零，或达到要求的精度 带整数的小数，可以整数与小数分开计算 如 8.125 假设要求8.125的二进制 先求8的二进制 8 / 2
“21天养成好习惯”-14 今天学习了如何进行奖金计算 #include <stdio.h> int main() { long int a,b,x,w; scanf("%ld",&x); if(x<=100000) { w=0.1*x; } else if(x>100000&&x<=200000) { w=1000
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
七夕也要好好学习 心形曲线函数1（一条python语句） ( x 2 + y
基因型过滤标准：保留双等位基因(biallelic sites)以及次等位基因频率大于0.05的位点： bcftools view --types snps -m 2 -M 2 -q 0.05:minor genotypes.chr22.vcf | bgzip -c > genotypes.chr22.vcf.gz --types snps -m 2 -M 2 指的是保留双等位基因(biallelic sites)； 0.05:minor
不同频率晶振产生的机器周期不一样：公式为：机器周期=晶振频率/12,这是在该晶振频率下每秒产生多少M机器周期。如当晶振频率为11.0592M的晶振。则每秒可产生机器周期为11.0592/12=0.9216M的机器周期，也就是921600个机器周期。50ms等于0.05秒，所以需要921600*0.05=46080个机器周期；定时器
Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.feature.VectorChiSqSelectorBatchOp Python 类名：VectorChiSqSelectorBatchOp 功能介绍 针对vector数据，进行特征筛选 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 labelCol 标签列名 输入表中的标签列名
python现在网上都有比较特色好玩代码，如 print('\n'.join([''.join([('lovelovelove'[(x-y)%12]if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3<=0 else' ')for x in range(-30,30)])for y in range(15,-15,-1)])) 爱心 或 print(
P值可以理解为结论的风险大小，也就是根据数据得出的结果有多大的错误风险，P值越小，结论错误的风险越小，即结论越可靠。P值越大，错误的风险越大，即结论的可靠性差。实际上significant的含义应该是“非偶然的”，当根据样本资料所得结果是significant，实际上表明这一结果“不是偶然”得到的
对正态总体的方差 σ 2 ≤ σ 0 2
医学统计入坑教程作为一名“被迫”爱好科研的临床医生，写论文是完成临床工作后的第二大事。但这时，大多数人都会遇到一个难题，那就是：从实验设计到收集数据和分析数据，都必须用到统计学方法。但是，学校教的那些蜻蜓点水的统计学早就还给了亲爱的老师，要重新拿起书本自学，似乎也不太现实。。
R语言详解参数检验和非参数检验 一、前言二、参数检验R语言实现2.1 单样本t检验2.2 独立样本t检验2.3 配对样本t检验2.4方差分析2.5 pearson相关性检验 三、非参数检验R语言实现3.1单样本wilcoxon检验3.2 Mann-Whitney检验3.3配对样本wilcoxon检验3.4 Kruskal-wallis和置换
目标 在仿真理论中，生成随机变量是最重要的“构建块”之一，而这些随机变量大多是由均匀分布的随机变量生成的。其中一种可以用来产生随机变量的方法是逆变换法。在本文中，我将向您展示如何使用Python中的逆变换方法生成随机变量(包括离散和连续的情况)。 概念 给定随机变量U，其中
一般滑动UISlider改变一些数值，如果是软件上的一些效果，程序是能反映过来的。 如果是用来改变硬件设备的一些属性，slidervaluechangee频繁触发，可能造成硬件设备响应不过来的问题。 比如我们通过蓝牙发指令给硬件设备，如果slider滑动的过快，发送命令频率太高，这时候就会出现设备无响应的
介绍对象检测是计算机视觉社区中研究最广泛的主题之一，它已经进入了各个行业，涉及从图像安全，监视，自动车辆系统到机器检查等领域。当前，基于深度学习的对象检测可以大致分为两类： 两级检测器，例如基于区域检测的CNN（R-CNN）及其后续产品。 一级探测器，例如YOLO系列探测器和SSD基于锚框的常规
文章目录 1 定义 & 基本原理1.1 假设检验1.2 基本原理1.3 显著性水平1.4 假设的2种形式1.5 检验形式1.6 检验步骤1.7 检验结果 2 不同の假设检验2.1 T检验基本概念检验步骤应用例子1：单一样本T检验（One-Sample T Test）应用例子2：独立样本T检验（Independent-Samples T Test）应用例
题目 本题要求编写程序，计算两个二维平面向量的和向量。 输入格式 输入在一行中按照“x1 y1 x2 y2”的格式给出两个二维平面向量v1=(x1,y1)和v2=(x2,y2)的分量。 输出格式 在一行中按照(x, y)的格式输出和向量，坐标输出小数点后一位（注意不能输出−0.0）。 输入样例： 3.5 -2.7 -13.
初级画心 学Python，感觉你们的都好复杂，那我来个简单的，我是直接把心形看作是一个正方形+两个半圆： 于是这就很简单了，十行代码解决： import turtle as t t.pensize(2) # 笔大小2像素 t.pencolor("red") # 颜色为红色 t.left(45) # 45度 t.fd(200) # 向前200直
第5章 广义与一般线性模型 文章会用到的数据请在这个网址下下载多元统计分析及R语言建模（第五版）数据 1）现有甲、乙、丙三个工厂生产同一种零件，为了了解不同工厂的零件强度有无明显的差异，现分别从每一个工厂随机抽取部分零件测定其强度，…试问三个工厂的零件的平均强度是否相同？ x
定义 IP化是未来网络和业务的发展趋势，承载网也是如此。但是以SDH为基础的传统网络过渡到以IP为基础的以太承载网络目前还存在很多困难，一个关键技术是解决新网络对传统TDM业务的承载。传统TDM有两个主要的应用，语音业务和时钟同步业务。 在传统的通讯网络结构中，固网的TDM业务
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在之前的两篇中，我们使用 public 静态方法对之前的内容进行了一个抽取，有了 public 静态方法这个工具，我们的学习行为也发生了一点变化。 在没使用 public 关键字之前呢，每一个示例仅仅是一个知识的记录作用。而我们用了 public 关键字之后，我们可以把知识作为一个可以复用的方法。但是
