热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhang CONTENT热力学与统计物理NJU AS 2021 Taught by YiZhangChapter 11.三个物理量2.范式方程3.功4.热力学第一定律5.热容6.理想气体的内能7.理想气体的绝热过程8.卡诺热机9.熵10.热力学第二定律11.自由能和吉布斯函数Chapter 21.麦氏关系2.热容3.可逆的等焓过程4
转载
2024-07-15 06:35:18
103阅读
膨胀系数学习笔记膨胀系数（inflation factor）是多元线性回归中解决自变量共线性问题的工具之一，可以用来判断自变量之间是否存在共线性。本文将介绍膨胀系数的概念、计算方法以及如何应用膨胀系数来解决共线性问题。什么是膨胀系数？膨胀系数是用于判断多元线性回归模型中自变量共线性程度的指标。通常情况下，我们用方差膨胀因子（VIF）来表示膨胀系数。VIF是一种广义的方差膨胀因子，表示一个自变量的方
转载
2023-11-07 04:11:53
115阅读
数学知识扩展期望和方差期望在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。方差方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方
一、数学概念参考：方差、标准差和协方差三者之间的定义与计算1. 方差方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论和数理统计中，方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在许多实际问题中，研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义。2. 标准差方差开根号。3. 协方差在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况
本篇文章要分享的是基于MATLAB的腐蚀膨胀算法实现，腐蚀膨胀是形态学图像处理的基础，腐蚀在二值图像的基础上做“收缩”或“细化”操作，膨胀在二值图像的基础上做“加长”或“变粗”的操作。 什么是二值图像呢？把一幅图片看做成一个二维的数组，那么二值图像是一个只有0和1的逻辑数组，我们前面Sobel边缘检测后的图像输出边缘效果，设置个阈值，大于阈值输出为1，小于阈值输出为0，最后输出就是一幅二维图像了
转载
2024-06-07 14:27:50
97阅读
# R语言中的VIF膨胀系数：理解多重共线性
在回归分析中，多重共线性是一个常见的问题，尤其是在处理包含多个预测变量的模型时。那么，如何评估这一问题的严重程度呢？这就是我们今天要讨论的VIF（方差膨胀因子）膨胀系数。
## 什么是VIF？
VIF（Variance Inflation Factor）是一种衡量回归模型中自变量之间多重共线性的统计量。简单来说，如果某个自变量的VIF值高，就表示
一、统计学基本概念：均值、方差、标准差 统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述： 均值：方差：标准差： 均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的。
方差（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
HBase安装什么是HbaseHbase特点Hbase架构Hbase安装单机模式伪分布式模式完全分布式增加RegionServer节点增加备份的HMaster 什么是Hbase官网官方文档历史版本分布式、可扩展的Nosql数据库，用于存储结构化、半结构化数据高可靠、高性能、面向列存储，适用稀疏数据，便于统计分析可以利用廉价的PC机扩展---->存储、处理海量数据Hbase特点海量存储，PB
转载
2024-09-06 10:25:44
45阅读
逻辑回归不是回归算法，是分类算法，可以处理二元分类以及多元分类。线性回归线性回归的模型是求出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ，满足Y = Xθ。此时Y是连续的，所以是回归模型。对应n维样本数据，对应的模型是这样的： 其中θ为模型参数。一般用均方误差作为损失函数，损失函数的代数法表示如下：用矩阵形式表示为：采用梯度下降法，则θ的迭代公式为：如果采用最小二乘法，则θ为在这里最小
转载
2024-05-14 21:35:06
35阅读
前言：本文的个别内容、图片出自各个博客，但是因时间较久目前找不到原作者链接，如有需要，烦请各位原作者联系我。目录一、什么是膨胀卷积？为什么要用膨胀卷积二、膨胀卷积的特点（优点）三、膨胀卷积特点的理解1、先看特点②：可以保证输出的特征映射（feature map）的大小保持不变2、膨胀卷积特点1:增大了卷积核的感受野 四、膨胀卷积的问题4.1 gridding effect4.2长距离的信
转载
2023-08-30 16:20:04
527阅读
@(文章目录) ✌ 多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF） 1、✌ 原理： 方差膨胀系数是衡量多元线性回归模型中多重共线性严重程度的一种度量。 它表示回归系数估计量的方差与假设自变量间不线性相关时方差相比的比值。 2、✌ 多重共线性： 是指各特征之间存在线性相关关系，即一个特征可以是其他一个或几个特 ...
转载
2021-04-26 09:50:00
10000+阅读
2评论
文章目录多重共线性检验-方差膨胀系数（VIF）1、原理：2、多重共线性：3、检验方法：方差膨
原创
2023-01-26 18:31:48
6812阅读
在注意力机制文章Attention Is All You Need中，作者在计算dot-product attention时，引入了一个scaled因子，即 之所以引入scaled因子，是让数据符合0均值、方差1的分布。因为qkT内积操作后，数据期望为0、方差为dk，那么softmax梯度会消失。 接下来就开始解释原因。引入期望、方差的定义1、期望 期望计算的是样本的均值，描述一个随机变量的集中位
转载
2024-06-02 23:31:17
61阅读
超越halcon速度的二值图像的腐蚀和膨胀，实现目前最快的半径相关类算法(附核心源码)。发布时间：2019-03-20 12:32,浏览次数：1259, 标签：halcon我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀(最大值和最小值)算法一文，通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关，而且速度也相当的快，当时在被博文的评论
# Hive数据膨胀的探讨与应对方法
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库，可以用于数据的存储、处理和分析。然而，很多用户在长时间使用Hive的过程中，发现数据会出现“膨胀”现象。所谓数据膨胀，是指数据存储的体积远超过实际需要，这不仅浪费存储资源，也可能影响查询性能。本文将探讨Hive数据膨胀的原因，并提供相应的解决方案。
## 一、数据膨胀的原因
1. **重复数据**：由于多次数据导
原创
2024-08-14 08:27:06
172阅读
Hive 膨胀率是指在使用 Hive 数据仓库的过程中，数据的体积突然增加的现象。这种情况如果不加以控制，可能会导致查询性能下降、存储成本上升，甚至系统的稳定性受到影响。因此，妥善解决 Hive 膨胀率问题对业务的持续运转至关重要。
### 问题背景
在一个大型的金融数据处理系统中，我们使用 Hive 作为数据仓库，管理着数 TB 的历史交易数据。随着数据量的不断增加，原本每月新增的数据量仅为
## Hive中间数据膨胀及解决方法
在使用Hive进行数据处理时，经常会遇到中间数据膨胀的问题。中间数据膨胀是指在Hive作业执行过程中生成的中间数据量迅速增长，导致性能下降，甚至造成作业失败的情况。这种情况通常发生在数据倾斜或者join操作时，会导致某些task处理的数据远多于其他task，从而造成中间数据膨胀的问题。
### 中间数据膨胀的原因
1. **数据倾斜**：在进行数据处理时
原创
2024-06-26 03:34:27
56阅读
spark08 这就是广播变量，每个executor中复用一份数据，在driver端将数据广播出去，在executor端使用val bd = sc.broadcast(iparr)
val proRDD = accRDD.map(t=>{
val province = binarySeach(t,bd.value)
(province,1)
})&n
表格中数据求和，可以算得上最基本的数据处理方法之一，针对单条件的求和，SUMIF函数是一个经典，今天小编分享10个SUMIF函数的经典用法，工作中常用的全了，收藏吧！先学习SUMIF函数的语法SUMIF函数【用途】对指定范围内符合指定条件的值求和【语法】SUMIF(条件区域,指定的条件,需要求和的区域)用法一：按名称计算销量合计计算F2单元格中指定名称的销售合计；公式：=SUMIF(
1.Hive表关联查询，如何解决数据倾斜的问题 1）倾斜原因：map输出数据按key Hash的分配到reduce中，由于key分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的reduce 上的数据量差异过大。（1）key分布不均匀;（2）业务数据本身的特性;（3）建表时考虑不周;（4）某些SQL语句本身就有数据倾斜;如何避免：对于key为空产生的数据倾斜，可以对其赋予一个随机值。2）解
转载
2024-04-02 13:41:09
143阅读
