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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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
# 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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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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# 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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## Java计算总体标准偏差
标准偏差是衡量数据离散程度的一种常用方法。在统计学和数据分析中，标准偏差通常用来衡量一组数据的离散程度或者波动程度。在Java中，我们可以通过一些简单的方法来计算一组数据的总体标准偏差。
### 什么是总体标准偏差？
总体标准偏差是指在整个数据集上计算得到的标准偏差。通常用来衡量整个数据集的离散程度，以及数据点与整体均值之间的差异程度。在数学上，总体标准偏差的
原创
2024-06-09 04:57:51
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# 教你如何在Java中计算总体标准偏差
## 1. 总体标准偏差计算流程
首先，让我们来了解一下计算总体标准偏差的流程。在Java中，计算总体标准偏差的步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 计算数据的平均值 |
| 2 | 计算每个数据点与平均值的差值的平方 |
| 3 | 将所有差值的平方相加并除以数据点的数量 |
| 4 | 将上一步的结果开方
原创
2024-07-06 06:13:04
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目录快速排序：1.1 hoare法(左右指针法)1.2 挖坑法（重点）1.3 快速排序优化1.4 非递归快速排序1.5 基准值的选择方法 ：1.6 思路总结 快速排序：原理：从待排序区间选择一个数，作为基准值(pivot)；Partition: 遍历整个待排序区间，将比基准值小的（可以包含相等的）放到基准值的左边，将比基准值大的（可以包含相等的）放到基准值的右边；采用分治思想，对左右两个小区间按
1.计划预算（PV）、实际完成工作预算（EV）、实际成本(AC)PV、AC、EV以前的名字不是这样的，以前分别叫：BCWS、ACWP、BCWP。 BCWS：Budgeted Cost for Work Scheduled，即现在的PV。 ACWP：Actual Cost for Work Performed，即现在的AC。 BCWP：Budgeted Cost
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2024-04-02 11:10:52
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1.公差的含义尺寸公差简称公差，指在切削加工中零件尺寸允许的变动量。在基本尺寸相同的情况下，公差愈小，则精度愈高，加工难度越大。公差:最大极限尺寸-最小极限尺寸＝上偏差-下偏差；极限尺寸:包括最大极限尺寸和最小极限尺寸；偏差:包括上偏差和下偏差；极限偏差:极限偏差=极限尺寸-基本尺寸；上偏差ES（es）=最大极限尺寸-基本尺寸；下偏差EI（ei）=最小极限尺寸-基本尺寸；例:20±0
# 教你实现“Android 计算位置偏差”
在Android开发中，计算位置偏差主要用于评估当前设备的位置数据与真实位置之间的误差。这对导航、地图应用以及各种依赖于位置的服务非常重要。下面我将为新手开发者详细介绍这一过程的实现步骤。
## 整体流程
我们首先定义整个任务的流程，方便理解每一步的必要性。
| 步骤 | 描述 |
|--
在本次作业中，我们要完成的是预测水库水位的变化预测大坝流出的水量。已知特征为水库的水位，要预测的y是大坝流出的水量。编程作业 5 - 偏差和方差这次练习我们将会看到如何使用课上的方法改进机器学习算法，包括过拟合、欠拟合的的状态判断以及学习曲线的绘制。import numpy as np
import scipy.io as sio
import scipy.optimize as opt
impo
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2023-09-28 13:23:32
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一、总结所谓偏差和方差，可以用打靶来作为比喻。偏差可以用来衡量打中的位置距离靶心的距离（精确度）方差可以用来衡量打中位置的集中程度（若分散则方差比较大）偏差大表现为拟合曲线与实际样本不符。方差大表现为拟合曲线与实际样本过于贴合，当出现新增样本的时候，与其不符合。二、python实现1、代价函数和梯度下降使用的预测模型为线性模型，在前面的练习已经写过，直接上代码：梯度下降：（注意返回的梯度下降为一维
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2024-04-10 18:59:41
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