质量是物理学中的7个基本量纲之一。在工业生产和日常生活中，我们都需要获取一个物体的质量，比如购买某件商品时，需要确定其质量大小，或者以质量作为中间量以进一步获得物体的其他参数，如质心、偏心等。
随着近年来微信生态圈的发展，小游戏，小程序也随之爆火，同样伴随着的便是对于小游戏/小程序的用户体验的严格要求，微信团队也在自家的微信平台推荐使用PerfDog测试小游戏/小程序的性能。
祝新的一年，各位表亲财源广进！ 不知道过年期间是否安好哇！ 请各位表亲好好断句，不要说错话！ 像小编这种英俊潇洒风流倜傥的，身边难免有很多选择。 我可以允许你吐一会，但是不可以打我！！！ 上表呢就
本文介绍基于Python中whitebox模块，对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。
R², RMSE, MAE 如果你像我一样，你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标，而不用考虑太多。? 尽管它们都是通用的度量标准，但在什
得到一个DataFrameGroupBy 类型的对象： <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x10d45a128>
动态规划是一个相对比较简单些的内容。因为在这部分会假设智能已经知道关于该环境的所有信息，即完全了解 MDP，而不需要和环境互动后才知道。所以智能体知道该环境是如何决定下一状态以及如何决定奖励的。动态规划所要解决的问题就是智能体知道了环境的所有信息后，如何利用这些信息找出最优策略。
2. 保持某种不变性，包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度),常用的有mean-pooling和max-pooling。
选自arXiv 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 本论文对强化学习顶尖试验结果的复现性进行了详细的探讨，并讨论了超参数和随机种子等变量对强化学习模型复现性的重要影响。除此之外，作者还对复现实验所面临的
实现一个通过ADC采样电压值，每次采样5次，去掉一个最大值，一个最小值后，取剩下三次的平均值。
分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例：你在你的开发集（或测试集）上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例（fraction）（单个数字），根据这个指标，如果分类器A的准确率为97%，分类器B的准确率为90%，那么我们认为分类器A更好。 相比之下，精度（查准率）（Precision）和召回率（查全率）（Recall）[3]就不是一个单一数字的评估指标：它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的比较更加困难，假设你的算法表现如下：
大多数 Linux 管理员使用 SAR 报告监控系统性能，因为它会收集一周的性能数据。但是，你可以通过更改 /etc/sysconfig/sysstat 文件轻松地将其延长到四周。同样，这段时间可以延长一个月以上。如果超过 28，那么日志文件将放在多个目录中，每月一个。
8 建立一个单一数字的评估指标 分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例：你在你的开发集（或测试集）上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例（fraction）（单个数字），根据这个指标，如果分类器A的准确率为97%，分类器B的准确率为90%，那么我们认为分类器A更好。 相比之下，精度（查准率）（Precision）和召回率（查全率）（Recall）[3]就不是一个单一数字的评估指标：它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的
一、数据降维 对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
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对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
研究人员提出了一个分析人类情感状态的多模态数据集DEAP。该数据集来源于记录32名参与者的脑电图(EEG)和周围生理信号，每个人观看40段一分钟长的音乐视频片段。参与者根据唤醒，效价，喜欢/不喜欢，主导和熟悉程度对每个视频进行评分。在32位参与者中，有22位还录制了正面面部视频。提出了一种新颖的刺激选择方法，该方法通过使用来自last.fm网站的情感标签进行检索，视频高亮检测和在线评估工具来进行。提供了对实验过程中参与者评分的广泛分析。脑电信号频率和参与者的评分之间的相关性进行了调查。提出了使用脑电图，周围生理信号和多媒体内容分析方法对唤醒，效价和喜欢/不喜欢的等级进行单次试验的方法和结果。最后，对来自不同模态的分类结果进行决策融合。该数据集已公开提供，研究人员鼓励其他研究人员将其用于测试他们自己的情感状态估计方法。
全面薪酬：员工从企业获得的所有收入，包括：现金收入、非现金收入、学习与发展的机会、工作环境，甚至企业知名度等。如公务员的基本工作不高，但全面薪酬比较高。
由于它代表了一个重要的平衡水平或公平价格，它是衡量我们是否买得太高或卖得太低的一个好办法。
在分析表达谱芯片的时候，我们经常会遇到多个探针对应同一个基因的情况。一般遇到这种情况，最常见的两种处理方法是
本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi，专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史，培养了一波又一波优秀的生信人才。本期分享的内容不是课堂上讲的，而是给了踮一踮脚能做出来的超纲练习题，启发学员主动学习，而不是一味等待投喂。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。
为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重，提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
表示单词 i 在单词 j 上下文中出现的次数。其中 i 相当于 Context,而 j 相当于 Target.
移位寄存器是LabVIEW循环结构中很常用的一个小技巧，选中while循环框体，右击边框即可创建添加移位寄存器，如下图所示：
选自pyimagesearch 机器之心编译 参与：乾树、蒋思源 在本文中，我们将学习如何使用 OpenCV 和图像处理技术来模拟长时曝光图像。为了模拟长时曝光，我们采用了对一组图像取平均值的帧平均
**标准偏差（Standard Deviation）**量化了一组测量值中的变化程度
克服波动干扰，对温度等变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果，对速度等快速变化的参数不宜。
是取 0.9,那么这个 V 值表示的是十天以来的温度的加权平均值.如果我们设置
如今传感器的种类越来越多，数量也越来越多，而这些传感器很多都会用到模拟量，模拟量就离不开ADC。
我们在上一个章节讲到了相关性数据分析的一些概念和设计的流程，今天我们来讲下相关性分析在人力资源数据领域的里的应用，相关性的分析可以帮助我们去判断各个维度的数据和综合的数据之前，哪些因素会影响到我们综合的数据评估，比如我们在做培训的课后评估的时候都会对讲师或者培训组织进行评分，这个时候就可以用到相关性分析。
前面介绍了一系列的算法，每个算法有不同的适用范围，例如有处理线性可分问题的，有处理线性不可分问题。在现实世界的生活中，常常会因为“集体智慧”使得问题被很容易解决，那么问题来了，在机器学习问题中，对于一个复杂的任务来说，能否将很多的机器学习算法组合在一起，这样计算出来的结果会不会比使用单一的算法性能更好？这样的思路就是集成学习方法。
一、集成学习方法的思想 前面介绍了一系列的算法，每个算法有不同的适用范围，例如有处理线性可分问题的，有处理线性不可分问题。在现实世界的生活中，常常会因为“集体智慧”使得问题被很容易解决，那么问题来了，在机器学习问题中，对于一个复杂的任务来说，能否将很多的机器学习算法组合在一起，这样计算出来的结果会不会比使用单一的算法性能更好？这样的思路就是集成学习方法。 集成学习方法是指组合多个模型，以获得更好的效果，使集成的模型具有更强的泛化能力。对于多个模型，如何组合这些模型，主要有以下几种不同的方法：
如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。
表示在 2000 个数据中取平均,很接近 1 时看似微小的改动都会带来巨大的差异!
查全率是定义由给定查询和数据语料库的算法检索的相关性的大小。因此，给定一组文档和应该返回这些文档的子集的查询，查全率的值表示实际返回了多少相关文档。 此值计算如下：
在某次压测护航中，有同学提问，为什么被压测服务后台日志查看到的大部分请求耗时都比95分位平均响应时间小？是不是数据统计的有问题？
最近，使用工作表记录了员工日常的表现，表现是用分数来评估的。然而，记录并不连续，并且每位员工记录的次数又会有不同，如下图1所示。
简单点说by(data, INDICES, FUN)函数的典型用法： 是将data数据框或矩阵按照INDICES因子水平进行分组，然后对每组应用FUN函数。 是不是没懂？反正看完后我没懂~
随着Python在网络爬虫、数据分析等领域的广泛应用,选择一个高性能、稳定的代理服务变得尤为重要。本文将自己动手设计性能测试方案,让不同代理协议在Python场景下进行了一次公平PK,结果如何?我
幸运的是，结合/融合/整合 (integration/ combination/ fusion)多个机器学习模型往往可以提高整体的预测能力。这是一种非常有效的提升手段，在多分类器系统(multi-classifier system)和集成学习(ensemble learning)中，融合都是最重要的一个步骤。
历史上最早的科学家曾经不承认实验可以有误差，认为所有的测量都必须是精确的，把任何误差都归于错误。后来人们才慢慢意识到误差永远存在，而且不可避免。即使实验条件再精确也无法完全避免随机干扰的影响，所以做科学实验往往要测量多次，用取平均值之类的统计手段去得出结果。
① 举例 : 重量 , 高度 , 长度 , 距离 , 经纬度 , 温度 , 气压 等由 数值 和 刻度单位 组成的变量 ;
春节后第一个休息日，量子位给大家准备了一个不一样的故事。 在这个故事里，主人公David Brailovsky（就叫阿D吧）参加了一场计算机视觉比赛。这个挑战赛要求基于卷积神经网络(CNN)，做出一个识别红绿灯的人工智能应用模型。 于是阿D花了10周的时间，从0开始，一点一滴摸索着，搭建、调试、训练和一个深度学习系统。而且还在最后的比赛中一举夺魁，赢了5000美元。 主人公把这个有点逆袭的过程，原原本本的写了下来。量子位也希望对人工智能感兴趣的朋友仔细看一看。不用担心，并不是AI专家才能理解这篇文章。
现在使用实际的2400亿个细胞计算均值，也就是总体均值（Population Mean）
AVG返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。 如果expression是DOUBLE类型，AVG返回DOUBLE; 否则，它返回NUMERIC。
今天，米老鼠想和大家聊聊如何在R中创建新的变量。一般我们可以使用赋值符号 <- 来在数据中创建新的变量。下面我主要介绍三种创建新变量的基本方法
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