本文介绍了质心的概念，以及基于Numpy、Scipy、OpenCV等工具的多种实现方式。
原创
2022-12-14 12:35:41
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如何计算熵 一、总结 一句话总结： 【就是信息乘概率然后求和】：$$H = - \sum _ { i = 1 } ^ { n } p ( x _ { i } ) \log _ { 2 } p ( x _ { i } )$$ 【所有的信息期望值】：为了计算熵，我们需要计算所有类别所有可能值包含的【信息
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2020-12-07 04:55:00
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# 计算 Ratios 的项目方案
在财务分析和数据科学领域，计算 ratios（比率）是一个重要的环节。比率可以帮助我们更好地理解数据的相对关系，从而进行有效的决策。本方案将探讨如何有效地计算比率，并提供相应的代码示例。我们将使用 Python 编程语言，并运用一些基本的统计方法。
## 项目目标
1. 理解比率的定义与计算方法。
2. 编写 Python 代码实现比率计算。
3. 可视化
Python开根号方法及使用介绍Python是一种高级编程语言，能够实现众多不同的计算和数学操作，其中包括开根号。无论您是初学者还是有经验的Python工程师，本文都将介绍Python开根号的方法和使用。Python标准库中的开根号函数Python标准库中提供了一个内置函数来计算开根号：math.sqrt()。该函数需要导入math模块才能使用。它接受一个参数，并返回该参数的平方根：import
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2023-08-20 22:31:02
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一、经典公式1：一般来说，利用以下经验公式进行估算系统的平均并发用户数和峰值数据 1）平均并发用户数为 C = nL/T 2）并发用户数峰值 C‘ = C + 3*根号C C是平均并发用户数，n是login session的数量，L是login session的平均长度，T是值考察的时间长度 C’是并发用户数峰值 举例1：假设系统A，该系统有3000个用户，平均每天大概有400个用户要访问该系统
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2024-04-21 15:27:29
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# Python计算IPB帧的方式
在现代视频编码中，IPB帧是常用的一种压缩帧类型，它们代表不同的图像内容与质量。简单来说，I帧（关键帧）包含完整的图像数据，P帧（预测帧）依赖于前面的I帧或P帧进行编码，而B帧（双向预测帧）同时依赖前后的I帧或P帧。因此，在视频编辑、编码和处理的过程中，我们会经常需要计算与这些帧相关的参数。
本文将探讨如何使用Python计算和处理IPB帧，首先介绍IPB帧
在过去的20年，数据中心基础设施一直致力于集中化和规模化，其结果是大型共享数据中心的资源和效率比小型服务器机房更高，大大降低了成本。因此，人们现在可以获得一系列意想不到的大量在线服务。随着技术的进步与发展，流媒体、物联网、虚拟现实、自动驾驶汽车等新的应用需要以非常低的延迟提供大量数据。为了更加靠近最终用户或他们服务的设备，边缘计算这种新的基础设施在过去几年应运而生。调研机构Gartner公司分...
原创
2021-05-25 10:59:25
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文件操作SCons 提供了一套针对文件的操作，可以不依赖特定平台，方便进行移植。主要提供了 copy, 等操作函数，下面进行介绍。Command 执行命令可以通过 Command 来执行一些功能程序，参数意义如下：Command(target, source, action)
# target: 目标文件
# source: 源文件
# action: 执行动作
# 执行修改文件，拷贝文件，删
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2024-05-29 12:38:53
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DPI、PPI、DP、PX 的详细计算方法及算法来源是什么？DPI的意思是dot per inch。即为每英寸的点数，对应dp，为什么在做UI设计时候要用dp而少用px呢？另外PPI的计算方法发是分辨率的长宽各自平方之和开方除以面积，这个公式是怎么推算出来的，原理是什么，不明白，请指教。谢谢。
按投票排序按时间排序知乎用户，Dream Big知乎用户、楼腾、Kelly Hwong 等人赞
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2024-01-23 14:43:49
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梯度不只一种计算公式！不同的方法产生不同的梯度，如采用线性滤波方法，或采用形态学梯度方法……梯度定义：（1）采用线性滤波方法求梯度直接按照上述定义。不过“计算梯度的关键问题之一是如何数字化地估计Gx和Gy”，有几种经典的估计方法，如Sobel、Prewitt、Roberts，以Sobel方法为例，它提供了两个3x3矩阵：（图 *）这两个矩阵的作用是：将上述定义的Gx、Gy代入振幅计算公式近似计算梯
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2024-04-26 09:27:34
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项目中有很多地方会用到Java运算，对于Java基础好的童鞋来说，像切菜一样顺溜。但是时间长了不免遗忘，结婚最大的阻碍是丈母娘，学习最大的敌人是遗忘啊！！！今天看项目，发现项目好多地方有用到java运算中的模运算(%)，悲催的是我竟然忘了，于是就拿着基础总结了一遍，顺带记下来。模运算是Java运算中的算术运算符，用百分号"%"来表示。大概意思呢就相当于算术中的求余数。举个例子：7 % 5 = 2
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2023-09-19 09:12:51
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文章目录EM算法 和 变分推断 VI 和机器学习什么关系?问题来源记号数学形式变分推断 VIEM算法引用 EM算法 和 变分推断 VI 和机器学习什么关系?机器学习中的概率方法, 可以理解成求解训练/拟合 的过程称作 估计 estimation
估计包括 MLE / MAP / Bayesian Parameter Estimation, EM算法 是 MLE 的局部最优解的迭代算法. 参
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2024-09-03 14:34:57
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前言上一节我们详细讲解了计算列以及计算列持久化的问题，本节我们依然如前面讲解来看看二者查询性能问题，简短的内容，深入的理解，Always to review the basics。持久化计算列比非持久化计算列性能要好我们开始创建两个一样的表并都插入100条数据来进行比较，对于计算列我们重新进行创建计算列和非计算列持久化。 CREATE TABLE [dbo].[ComputeColumnComp
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2024-08-02 09:25:34
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目录1 概述2 时间序列中的季节成分3 机器学习的好处4 季节性的类型4 消除季节性5 每日最低温度数据6 差分6.1 每日数据的差分6.2 月平均数据的差分7 通过建模来进行修正7.1 拟合曲线7.2 移动平均 1 概述时间序列数据可能包含一些季节性的成分。这是一个随时间重复的循环，按照月度或者年度。这种重复的循环可能会对我们想要建模预测的信号产生干扰，反之会给我们的模型带来一个非常强的信号。
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2023-11-25 11:44:45
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Python数值类型整数a = 1;浮点数（小数）a = 0.1;复数a = 1 + 2j;基本运算加减乘除整数print(1 + 2)
print(1 - 2)
print(1 * 2)
print(1 / 2)输出3
-1
2
0.5浮点数print(0.1 + 0.2)
print(0.1 - 0.2)
print(0.1 * 0.2)
print(0.1 / 0.2)输出0.3000000
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2023-05-28 17:19:43
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主成分分析的原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息，也是数学上处理降维的一种统计学方法。SPSS实现主成分分析的步骤如下：1.数据标准化之所以要对数据进行标准化，是因为各种类别的数据间的度量不同。我们选择如下数据进行介绍，选择微博总数、粉丝数、关注数、转发数、评论数和点赞数为指标。首先将数据粘贴到SP
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2024-08-25 19:45:33
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对于人类来说，加减乘除很简单，因为我们有智慧，也称之为意识。
而对于计算机来说，它没有智慧，只有最逻辑运算，在做某些事的时候会看起来很有智慧，但是实际是没有的，它的所有一切都是人设计好的，都是通过最初级的逻辑运算得出来的。
计算机的最初级运算只有与或非3种，而体现在CPU中的计算方法也就只有加法这一种（没把移位算进去），所以它的所有的加减乘除都是通过加法算出来的。
那么它是怎么样把减法转换成
原创
2011-03-02 20:53:32
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# 使用 PyTorch 计算网络的计算时间
在深度学习实践中，了解模型的计算时间是评估其效率和性能的重要指标。我们可以通过一些简单的步骤，在 PyTorch 中测量网络的计算时间。本文将通过一个具体的示例，详细说明如何实现网络的计算时间测量，并提供相应的代码示例。
## 1. 问题背景
在构建深度学习模型时，尤其是在对模型进行优化和调整超参数时，了解计算时间至关重要。这可以帮助开发者判断模
偏度(skewness)和峰度(kurtosis)： 偏度能够反应分布的对称情况，右偏（也叫正偏），在图像上表现为数据右边脱了一个长长的尾巴，这时大多数值分布在左侧，有一小部分值分布在右侧。 峰度反应的是图像的尖锐程度：峰度越大，表现在图像上面是中心点越尖锐。在相同方差的情况下，中间一大部分的值方差都很小，为了达到和正太分布方差相同的目的，必须有一些值离中心点越远，所以这就
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2023-09-18 13:50:03
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一、计算字段1、存储在数据库表中的数据一般不是应用程序所需要的格式。大多数情况下,数据表中的数据都需要进行二次处理。下面举几个例子。(1)、我们需要一个字段同时显示公司名和公司地址，但这两个信息存储在不同表的列中。(2)、省份、城市、邮政编码存储在不同的列中(大多数情况下是这样)，但邮件标签打印程序需要把它们作为一个有恰当顺序、格式的字段打印出来。(3)、列数据是大小写混合的，但报表程序需要把所有
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2023-11-10 13:09:12
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