付账问题蓝桥杯第九届java省赛A组10.原题： 标题：付账问题【题目描述】 几个人一起出去吃饭是常有的事。但在结帐的时候，常常会出现一些争执。现在有 n 个人出去吃饭，他们总共消费了 S 元。其中第 i 个人带了 ai 元。幸运的是，所有人带的钱的总数是足够付账的，但现在问题来了：每个人分别要出多少钱呢？为了公平起见，我们希望在总付钱量恰好为 S 的前提下，最后每个人付的钱的标准差最小。这里我们
项目进度管理一、项目进度管理内容启动计划执行监控收尾项目进度管理1.活动定义2.活动排序3.活动资源估算4.活动历时估算5.制定进度管理进度计划项目进度控制二、项目范围管理的过程活动输入工具和技术输出活动定义1.WBS2.项目范围说明书1.分解1.活动清单2.活动属性活动排序1.活动清单2.活动属性1.前导图法2.箭线图法1.项目进度网络图2.更新后的活动清单3.更新后的活动属性活动资源估算1.活
第一次见到这些字母跟加减乘除整在一起的时候搞得晕头转向的，所以在此做下总结。重点记忆PV：计划值，在即定时间点前计划完成活动或WBS组件工作的预算成本。记忆技巧：PLan-计划，Value-数值，简写是PVAC：实际成本，在即定时间段内实比分完成工作发生的实际总成本。记忆技巧：Actual-实际的，Cost-成本，简写是ACEV：挣值，在即定时间段内实际完工工作的预算成本。记忆技巧：Earn-挣，
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2024-07-17 13:15:17
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本文撰写过程中参考了部分书籍和网上资料，已在文末写出。 （如文中有错误还请指出，看到之后会立即改正）概述模糊控制指的是以模糊集合理论、模糊语言变量及模糊推理为基础的一类计算机数字控制方法。(属于智能控制范畴)它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理
标准差分进化算法基本原理
差分进化算法（DE）起源于遗传算法（EA），也是一种基于种群进化的算法。通过对种群采取三种进化操作进行反复迭代使得算法的解趋于全局最优解。在所有的进化算法中，每种算法的个体都有其特有的新个体产生方式，差分进化算法利用差分这种变异操作来产生新的个体，借此来产生一个变异种群；在通过交叉操作，对变异种群和原始种群进行交叉，从而得来交叉种群；对原始种群和交叉种群，利用贪婪的
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2024-10-06 18:40:38
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测试计划
引言：目的、背景、范围、定义、参考资料
2.测试内容：测试功能清单
3.测试规则：进入准则，暂停/退出准则、测试方法、测试手段、测试要点、测试工具
4.测试环境：硬件环境、软件环境、特定测试环境要求
5.项目任务：测试规划，测试设计，测试执行准备，测试执行，测试总结
6.实施计划：工作量估计、人员需求及安排、进度安排、其它资源需求及安排、可交付工件
7.风险管理测试报告的内容
在实践中经常遇到客户搜集了工期偏差率、工作量偏差率的数据，偏差率=（计划-实际）/实际，分析这一类的度量数据有如下的五个常见疑问： 问题1：哪个项目的偏差率更大？问题2：两类项目相比，哪一类项目估算准确率更高？问题3：两类项目相比，哪一类项目不同项目之间估算水平更接近？问题4：是否可以用变异系数比较不同类项目的相对估算偏差大小？问题5：偏差率是否可以画控制图进行分析？问题1：哪个项目的偏
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2024-03-20 12:34:16
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# 使用Java计算质心偏差
在计算机科学和数据分析中，计算质心（Centroid）偏差是一项重要的任务。在机器学习、图像处理等领域中，质心常用于表示一组数据的中心位置。质心偏差则用来衡量一个或多个数据点相对于其质心的位置差距。本篇文章将介绍如何使用Java代码来计算质心偏差，并通过示例帮助理解这一概念。
## 理解质心
质心是一个多维空间中所有点的平均位置。对于二维数据，质心的坐标可以由下
原创
2024-09-05 04:23:51
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Java是面向对象的编程语言，一个 Java 程序可以认为是一系列对象的集合，而这些对象通过调用彼此的方法来协同工作。下面简要介绍下类、对象、方法和实例变量的概念。对象：对象是类的一个实例，有状态和行为。例如，一条狗是一个对象，它的状态有：颜色、名字、品种；行为有：摇尾巴、叫、吃等。类：类是一个模板，它描述一类对象的行为和状态。方法：方法就是行为，一个类可以有很多方法。逻辑运算、数据修改以及所有动
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2024-10-15 16:45:31
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1. 偏差、方差、精确率、召回率 四个概念偏差 从直观上来讲，“偏”是偏离，放在分类任务上，也就是偏离了真实值、真实标签。 含义：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度, 即刻画了学习算法本身的拟合能力。方差 在统计学上，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度, 也就是该随机变量在其期望值附近的 波动程度 含义：方差度量了同一个模型在不同的训练集上的稳定性，也就是同样大小的训练集的变动所
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2024-04-12 03:36:42
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在本练习中，您将实现正则化线性回归并将其用于研究具有不同偏差方差特性的模型。1 Regularized Linear Regression正则化线性回归在练习的前半部分，您将使用正则化线性回归从流出大坝的水量预测水库中的水位。 在下半部分，您将完成一些调试学习算法的诊断，并检查偏差与方差的影响。1.1 Visualizing the dataset 可视化数据集该数据集分为三个部分：• 您的模型将
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2024-08-19 21:39:41
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1、什么是标准偏差?
标准偏差是一个数字，描述值的分散程度。
低标准偏差意味着大多数数字接近均值(平均值)。
高标准偏差表示这些值分布在更宽的范围内。
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2020-12-24 19:27:29
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1、根据项目状态报告，项目挣值（EV）为0.6，计划价值（PV）为0.4。使用该信息能计算出什么绩效测量结果？A.成本偏差（CV）和成本绩效指数（CPI）B.进度偏差（SV）和CPIC.SV和进度绩效指数（SPI）D.CV和SPI 答案：C。解析：7.4.2.2数据分析--挣值分析进度偏差SV=EV-PV进度绩效指数SPI=EV/PV 2、在项目启动阶段，项目经理需要制定预算。
# Java 计算标准偏差
## 简介
在统计学中，标准偏差是一种用来衡量数据集合的离散程度的统计量。对于一个给定的数据集，我们可以使用 Java 编程语言来计算其标准偏差。本文将向你介绍如何使用 Java 实现计算标准偏差的方法。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[输入数据集] -->B[计算平均值]
B --> C[计算每个数据与平均值的差值
原创
2023-10-04 06:19:24
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GAN学习笔记（1）：GAN综述生成式对抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一种生成式模型，目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向，著名学者Yann Lecun甚至将其称为“过去十年间机器学习领域最让人激动的点子"。GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈，由一个生成器和一个判别器构成，通过对抗学习的
# Python 计算偏差
在统计学和数据分析中，偏差是指一个估计量与其真实值之间的差异。在Python中，我们可以通过一些常见的方法来计算偏差，从而评估我们的模型或估计的准确性。本文将介绍如何使用Python计算偏差，并提供相应的代码示例。
## 什么是偏差？
在统计学中，偏差是指估计值与真实值之间的差异。偏差可以衡量一个模型或估计的准确性，即它表征了我们的估计是否偏离了真实值。通常情况下
原创
2024-06-12 06:38:29
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昨日回顾1.隐藏:
display:none;
opacity: 0;
2.阴影:
box-shadow: x轴偏移 y轴偏移 虚化 阴影宽度 red;x轴偏移 y轴偏移 虚化 阴影宽度 red;
注:可多个阴影
3.过度:
transition: 0.2s
4.定位:
position: relative| absolute | fixed
1.四个定位方位打开
规划质量管理六西格码（降低缺陷）：每一百万个机会中有3.4个出错机会，合格率99.99966%；规划质量管理的工具：数据分析（成本效益分析、质量成本）成本效益分析：考虑成本和效益的关系，最少投入获得最大效益。质量成本：在整个产品生命周期中、与质量相关的所有努力的总成本。分为一致性成本和非一致性成本。
一致性成本：1. 预防成本（培训/流程文档化/设备）；2. 评估成本（测试/破坏性测试损
ntpq -p remote：NTP主机的IP或者是主机名（ntp.conf文件中配置的server和peer主机）如果有『 * 』代表目前正在作用当中的上层 NTP如果是『 + 』代表也有连上线，而且可作为下一个提供时间更新的候选者。refid：参考的上一层 NTP 主机的地址st：st的值表示的是远程主机的层级（NTP采用分层同步方式，一般第n+1级与第n级时钟源进行同步。NTP最多
## Java 计算相对标准偏差
### 什么是标准差和相对标准差？
标准差是统计学中常用的一种度量数据离散程度的指标，它用来衡量一组数据的平均值与每个数据的差距。 标准差越大，说明数据越分散；标准差越小，说明数据越集中。
相对标准差是标准差的一种归一化处理，用来比较不同数据集的离散程度。它的计算方法是将标准差除以数据集的平均值，然后乘以100%，得到一个百分比的值。
### 标准差和相对
原创
2023-10-12 08:24:56
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