ES：由编码器输出，可以是编码过的视频数据流，音频数据流，或其他编码数据流。ES流经过PES打包器之后，被转换成PES包。PES包由包头和payload组成。 PSI：MPEG-2中定义了PSI（Program Specific Information）信息，其作用是从一个携带多个节目的某一个TS流中正确找到特定的节目。 PSI表：PSI表包括节目关联表（PAT）、条件接收表（
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2024-08-22 19:43:12
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文章目录ModelsMatchingWeightingMeta-learnerTree-basedDMLNN-based模型评估离线线上AB实验工业实践业务背景实践步骤 ModelsMatching匹配实际上是模仿RCT ：在 RCT 中，理想情况下实验组与对照组中协变量的分布是类似的，因此我们可以直接比较两个组之间的结果。匹配方法也是基于这样的思想来减少或消除混杂因子的影响。核心要
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2024-07-04 18:13:44
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目录一、背景：员工技能培训真的是浪费时间吗二、PSM的原理及python实现1、PSM的原理1.1 计算倾向性得分1.2 匹配对照组样本1.3 平衡性检查1.4 敏感度分析2、PSM的python实现一、背景：员工技能培训真的是浪费时间吗假设你是一家大企业的老板，你希望知道员工技能培训对员工生产率的提升有多大帮助。已知参加培训的员工有500人，于是你又随机抽取了500个未参加培训的员工，观察两组之
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2024-07-07 12:03:18
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使用“匹配颜色”命令，可以将两个图像或图像中两个图层的颜色和亮度相匹配，使其颜色色调和亮度协调一致。其中被调整修改的图像称为“目标图像”，而要采样的图像称为“源图像”。使用“匹配颜色”命令要注意该命令仅适用于RGB模式。 为了更加便于朋友们理解这个命令的应用，我精心的为朋友们安排了实例，在开始教程的学习之前，请先在网站下载配套的练习文件，以便跟随操作步骤学习。（1）执行“文件”→“打开”命令，将
设计模式笔记10-状态模式
1 引言
基本常识：策略模式和状态模式是双胞胎，在出生时才分开。你已经知道了，策略模式是围绕可以互换的算法来创建成功业务的。然而，状态走的是更崇高的路，他通过改变对象内部的状态来帮助对象控制自己的行为。
2 正文
2.1 本章业务背景
本章的业务背景是一个糖果机，它有四种状态：没有25分钱、有25分钱、售出糖果、糖
目录1. 作者介绍2. SVM算法介绍2.1 支持向量机分类2.2 支持向量回归模型2.3 核函数和损失函数2.4 SVR模型的代价函数3. 实验过程3.1 数据集介绍3.2 实验代码3.3 运行结果 1. 作者介绍谢蓉蓉，女，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生 研究方向：图像处理 吴燕子，女，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生，张宏伟人工智能课题组 研究方向：人工智能与模式识别
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2024-09-23 09:11:18
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总有小伙伴想看分析模型，我们就从最简单的回归分析模型讲起。回归分析是所有分析模型里最浅显，最容易懂的，并且回归分析有很多变化形态，能适用于很多问题场景。今天就一起来看一下。一、为什么叫回归？回归翻译自：regression，最初是统计学家们，关注到：孩子的身高总会向平均身高靠近，即使父母都很高，孩子也不会无限长高下去。从这些研究里，总结出回归分析方法（regression，还有一个意思是：退化，可
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2024-05-02 23:23:47
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存储持续性
存储持续性分为自动存储持续性，静态存储持续性，动态存储持续性。
自动存储持续性：在函数中或者代码块中定义的变量的存储持续性是自动的。执行函数或代码块时，变量被创建，执行完之后，该变量使用的内存被释放。
静态存储持续性：在函数外定义的或者用static关键字定义的变量的存储持续性是静态的。它在整个程序运行过程中都存在。
动态存储持续性：用new分配的内
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2024-09-23 14:55:14
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欢迎观看Photoshop教程，小编带大家了解如何为合成图像创造统一颜色效果。任何合成图像最后都要进行的一项润色就是创造统一的观感，使不同图像元素的颜色和色调质量能够相互匹配。在本教程中，我们将了解一些在 Photoshop 中为合成图像创建统一颜色效果的方法。这是一个 科幻合成图像，我想要尝试让整个场景都呈现一种酷炫的蓝色外观。首先，我要使用这个蓝色背景创建一个均色图层，这种方法可以用于基于单个
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2024-07-25 10:14:20
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最近加班严重，好累！！！0x01 找回密码在学习msf的时候，发现想使用msf内置的db_nmap需要进行连接数据库处理，但是想不出来postgresql的用户名和密码。通过查找资料，找到了一种较为简直与快速的方式。首先配置postgresql的配置文件，vim /etc/postgresql/11/main/pg_hba.conf做如下更改 将IPV4连接下的md5改为trust，使登陆数据库时
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2024-08-23 10:59:32
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方差分析主要研究自变量是分类变量时，对因变量的影响是否显著e.g以两组（随机）学生为例，一组学生接受考前培训，另一组不接受培训。在培训结束之后进行测验。在实验当中，考前培训是0-1变量，是组间因子。考试成绩是因变量，考前培训是自变量。由于每种状态下的观测数相等，因此这种设计是均衡设计；若每种状态下的观测数不同，则称为非均衡设计。 因为只有一个类别型变量，又称其为单因素方差分析（one-way AN
# 使用CNN进行回归任务的PyTorch实现
在机器学习领域，卷积神经网络（CNN）不仅限于处理图像分类问题，它们在回归任务中同样表现出色。本篇文章将通过一个实际的例子，介绍如何使用PyTorch实现CNN进行回归任务，并通过代码示例帮助读者更好理解。
## 实际问题：房价预测
我们将以房价预测为例，构建一个简单的CNN模型。假设我们有一些房屋的特征，比如房间数量、面积等，而我们要预测这些
学习笔记与总结在拍了证件照之后看着别人各种快捷键快速操作ps软件功能，把人物照片修的很清晰，很让人满意，觉得自己也应该了解一些。一、本人在跟着视频做的时候遇到的问题与思考在学习ps中需要谨记新建图层以及在某些操作时记得到该图层操作。最常用的快捷键是ctrl+j（复制），ctrl+alt+g（新建蒙版后将图嵌入到指定区域，指定文字，这个操作步骤很重要，先把图片“置入”，再ctrl+alt+g就行了。
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2024-08-02 08:34:30
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回归分析：相关分析：是否相关，相关方向，相关程度7.1 一元线性回归7.1.1 拟合模型回归分析是将相关的因素进行测定，确定其因果关系，并以数学模型来表现其具体关系式，从而进行的各类统计分析。其主要步骤有：建立回归模型、求解回归模型中的参数、对回归模型进行检验等最小二程法：例：用R做线性回归：一个人的最大心率和年龄的关系是由方程MaxRate=220-Age来决定的。假设这是符合经验数据的，有15
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2023-06-21 10:11:32
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使用Python训练回归模型并进行预测 2016年9月2日 BY
蓝鲸
2 COMMENTS 回归分析是一种常见的统计方法，用于确定不同变量间的相互关系。在Excel中可以通过数据分析菜单中的回归功能快速完成。本篇文章将介绍在python中使用机器学习库sklearn建立简单回归模型的过程。准备工作首先是开始前的准备工作，在创建回归模型的过程中我们需要使用
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2024-05-13 17:40:16
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描述性分析是对一组或多组数据进行全方位的数据分析，分析范围包括数据的样本量、平均值、最大值、最小值、标准差、方差、极值等，还包括计算数据的标准化值，也就是z得分。IBM SPSS Statistics是非常专业的数据处理软件，在其中可以轻松实现对数据的描述性分析，大大解放了我们的计算劳动力。接下来就为大家介绍一下如何简单快速地对数据进行SPSS描述性分析。一、导入数据图1：导入数据数据是开始操作的
回归分析（Regerssion Analysis）——研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量y 与影响他的自变量Xi 之间的回归模型，来预测因变量y 的发展趋势。一、回归分析的分类线性回归分析简单线性回归分析多重线性回归分析非线性回归分析逻辑回归神经网络二、回归分析的步骤：根据预测目标，确定自变量与因变量绘制散点图，确定回归模型类型估计模型参数，建立回归模型对回归模型进行
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2024-03-20 08:42:56
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1. softmax回归是分类问题 回归（Regression）是用于预测某个值为“多少”的问题，如房屋的价格、患者住院的天数等。 分类（Classification）不是问“多少”，而是问“哪一个”，用于预测某个事物属于哪个类别，如该电子邮件是否是垃圾邮件、该图像是猫还是狗、该用户接下来最有可能看哪部电影等。 分类问题也有些许差别：（1）我们只对样本的硬性类别感兴趣，即属于哪个类别；（2）
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2024-04-28 21:54:36
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今天数学考试结束以后，回到公寓倒头就睡。醒过来已经是晚上11点了，现在又变得无比精神，索性继续更新公众号。最近更新了很多LaTex的科普文，虽然这个公众号的初衷是要记录R语言的学习笔记。上周在写计量作业的时候，因为要对数据做回归分析并且教授需要看到我们的统计软件操作步骤，所以我第一次在LaTex编辑中插入了R语言代码和结果。今天，我就记录一下如何在LaTex文档中插入代码。 要说同步记录笔记和
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2024-06-18 07:48:35
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1． 怎样建立自己的元件库？
建立了一个新的project后，画原理图的第一步就是先建立自己所需要的库，所采用的工具就是part developer. 首先在建立一个存放元件库的目录（如mylib），然后用写字板打开cds.lib，定义： Define mylib d:\board\mylib(目录所在路径). 这样就建立了自己的库。在Concept
