下面两张图分别是CZMIL Nova和SuperNova的技术参数，从图中可以看出，与最大探测深度有关的参数是Kd ，且标称的最大深度4.X/Kd要求底质反射率大于15%。1、海底底质对测量的影响在进行激光测深的时候，海底底质的反射率对测量结果将产生很大的影响。不同区域的底质特征会有很大的差异，这会造成底部反射光强度的不同，给运用激光遥感技术测量水深的精度造成很大的影响。下图（a）为Optech
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2021-03-27 09:20:28
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职称系数与职务系数在软考中的应用与影响
在信息技术领域，软考，即计算机软件专业技术资格（水平）考试，为专业技术人员提供了一个评价和证明自己专业技能的平台。这项考试不仅检验了考生在软件工程、计算机科学、项目管理等方面的知识，而且根据其职称和职务的不同，还有一定的系数加成，这就是我们所称的“职称系数”和“职务系数”。这两个系数对于软考的成绩有着重要影响，本文将对这两个系数的应用和影响进行详细的分析。
© Young 2018-02-03 18:30
Welcome to My GitHub 在UI工程师的机器学习之旅（一）线性回归和梯度下降中简单的用JavaScript实践了线性回归，同时留下了两个问题。问题一：怎么判断根据数据拟合出的方程模型的好坏？其实在统计学中决定系数这个概念就是用来解决这个问题的，决定系数也被称为判定系数或者拟合优度。如果看过上篇文章的童
1.背景Dice 系数是常用的分割的评价标准之一 后面还会介绍其他的评价标准。 而且我发现大家的东西都是互相抄来抄去没有意思2.Dice系数原理及定义公式1 假设 X 是 Output【也就是我们输出结果】 维度为（3，3） Y 为lable【标签】 维度为（3，3）单一分类 首先我们需要明白Dice系数使用判断两个图片（这里我就指的是X Y）的相似度的，但是在我们的分割任务当中我们通常将0 代表
相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。 如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解：(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。(2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。(3)、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大
常用统计量：样本均值样本均值(sample mean)又叫样本均数。即为样本的均值。均值是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。样本方差先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。样本变异系数变异系数，又称“离
参考：品质因数与阻尼的关系我们一般用品质因数来描述一个二阶系统的特征；同时，在二阶系统中，根据定义，阻尼系数与品质因数有如下的反比关系： Q值越高，越为欠阻尼系统。品质因子或Q因子是物理及工程中的无量纲参数，是表示振子阻尼性质的物理量，也可表示振子的共振频率相对于带宽的大小， 高Q因子表示振子能量损失的速率较慢，振动可持续较长的时间，例如一个单摆在空气中运动，其Q因子较高，而在油中运动的单摆Q因子
数据画像中，根据算法定性计算了很多标签，而最后展示出来的，是定量的标签，如星级标签，这就需要进行定性的评价。一、离差法 离差法，是依据正态分布的原理，以大数量横剖面调查资料的平均数为基准值，以标准差为离散距，对某一体质指标进行分等评价的方法。离差法只适用于测试数据呈正态分布时。 （一）离差法划分评价等级的标准 &n
先介绍几个相关的数学概念，然后通过实例说明拟合优度1 Pearson相关系数皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量，相关系数用r表示。 r描述的是两个变量间线性相
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2023-09-23 08:42:06
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Jaccard index , 又称为Jaccard相似系数（Jaccard similarity coefficient）用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard系数值越大，样本相似度越高。
原创
2022-03-01 17:53:40
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Jaccard index , 又称为Jaccard相似系数（Jaccard similarity coefficient）用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard系数值越大，样本相似度越高。
原创
2021-06-15 15:27:45
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# 如何实现 Python LPC 系数计算
## 概述
线性预测编码（LPC）是一种用于语音信号处理的技术，广泛应用于语音压缩和语音合成。在本文中，我们将深入探讨如何在 Python 中实现 LPC 系数的计算。我们将通过一个清晰的流程分解这项任务，并逐步进行代码实现。
## 流程步骤
以下是实现 LPC 系数计算的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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环境：opencv2.4.9 ，vs2013
方法：张正友标定法 标定通过相机的标定得到相机内参和外参和畸变系数。内参矩阵一般用A或者M1表示。内参矩阵含有相机的固有参数（fx，fy，Cx，Cy），fx，fy（单位：像素）与dx，dy（x,y方向一个像素的物理尺寸，单位：毫米/像素）和焦距f（单位：毫米）有关。 Cx，Cy为图像原点相对于光心成像点的纵横偏移量（单位：像素）。相机坐标系转
《因式分解技巧》，单墫著这里主要讨论整系数的四次多项式。根据高斯引理，一个整系数多项式如果能分解为两个有理系数的因式之积，那么它必定可分解为两个整系数的因式之积。所以我们直接考虑有没有整系数因式就可以了。二次因式分解因式：\(x^4+x^3+2x^2-x+3\).
根据前面的知识，此式的有理根只可能是 \(\pm 1\), \(\pm 3\). 经过验证，它们都不是原式的根。因此原式没有有理根，即
什么是Rand指数关于Rand指数的定义我发现维基百科上总结得到位，我也就不再进行赘述，为了本文的完整性和以防国内打不开维基百科，我这里就当一次搬运工，当然有条件的还是建议去维基百科上去看原文~~Rand IndexThe Rand index or Rand measure (named after William M. Rand) in statistics, and in particula
作者：火锅侠 如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。但是不应该将分类标签作为聚类结果的评价指标，除非你有相关的先验知识或某种假设，知道这种分类类内差距更小。但是它还是给出了几种评价标准。7.9.1 调整兰德系数 （Adjusted Rand index）1. 数学原理兰德系数（Rand index）需要给定实际类别信息C，假设K是聚类结
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2023-09-15 21:06:43
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前文回顾：肘部法：SSE误差平方和 SSE（sum of the squared errors）是对簇松散度的衡量，作为目标函数其实是一个严格的坐标下降（Coordinate Decendet）过程。SSE不能保证找到全局最优解，只能确保局部最优解。也就是说，可能会造成多种 k 个簇的划分情况。但是可以重复执行几次kmeans算法，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果。轮廓系数法（Silhoue
1、调整兰德系数数学公式Rand index（兰德系数）：RI=a+bCnsamples2
R
I
=
a
+
b
线性回归模型当变量之间存在互相依赖关系的时候，这时候可以进行回归分析。回归分析与相关分析在理论和方法上具有一致性，变量之间没有关系，就谈不上回归分析或者建立回归方程；相关程度越高，回归效果就越好，而且相关系数和回归系数方向一致，可以互相推算。相关分析中的两个变量之间的地位是对等的，即变量 ? 与变量 ? 相关等价于变量 ? 与变量 ? 相关，相关分析的两个变量均为随机变量；而回归分析中要确定自变量
