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拓端tecdat|R语言实现k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)分析各市镇的人口|附代码数据

成本变量，表示该分层中每个单位的访谈成本。 每个目标变量y的平均数和标准差，分别命名为 "Mi "和 "Si"）。 分层所属的关注域的值（'DOM1'）。...精度约束 误差数据框包含对目标估计值设置的精度约束。这意味着要为每个目标变量和每个域值定义一个最大的变异系数。这个框架的每一行都与感兴趣的特定子域中的精度约束有关，由domainvalue值确定。...成本变量，表示该分层中每个单位的访谈成本。 每个目标变量y的平均数和标准差，分别命名为 "Mi "和 "Si"）。 分层所属的关注域的值（'DOM1'）。...还列出了分层变量的范围，描述各层的特点。 如果分层变量的数量有限，就像我们的情况一样，可以通过选择一对变量和每个时间段的一个域来可视化分层。...它们的平均数和标准差也计算出来，得出每个领域中与每个变量相关的CV和相对偏差。 coeff_var rel_bias 还可以分析所选域中每个相关变量的估计值的抽样分布。

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R语言实现k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)分析各市镇的人口

成本变量，表示该分层中每个单位的访谈成本。 每个目标变量y的平均数和标准差，分别命名为 "Mi "和 "Si"）。 分层所属的关注域的值（'DOM1'）。...精度约束 误差数据框包含对目标估计值设置的精度约束。这意味着要为每个目标变量和每个域值定义一个最大的变异系数。这个框架的每一行都与感兴趣的特定子域中的精度约束有关，由domainvalue值确定。...成本变量，表示该分层中每个单位的访谈成本。 每个目标变量y的平均数和标准差，分别命名为 "Mi "和 "Si"）。 分层所属的关注域的值（'DOM1'）。...对于每个优化的分层，报告了单位总数以及抽样率。还列出了分层变量的范围，描述各层的特点。 如果分层变量的数量有限，就像我们的情况一样，可以通过选择一对变量和每个时间段的一个域来可视化分层。...它们的平均数和标准差也计算出来，得出每个领域中与每个变量相关的CV和相对偏差。 coeff_var rel_bias ? ? 还可以分析所选域中每个相关变量的估计值的抽样分布。

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【信管6.3】成本挣值计算

它把范围基准、成本基准和进度基准整合起来，形成绩效基准，以便项目管理团队评估和测量项目绩效及进展。 EVM 的原理适用于所有行业的所有项目。它针对每个工作包和控制账户，计算并监测以下三个关键指标。...相反的情况下，如果我们的 EV 没有 PV 多，那就是项目处在 落后 状态下了。 实际成本（AC），另一个缩写是 ACWP ，是在给定时间段内，执行某工作而实际发生的成本。...PV 代表指定时间计划的价值，干没干活这个值都存在，是我们 估算成本 和 制定预算 的结果；EV 表示指定时间内我们实际上干了多少活，这些活值多少钱，事情发生了，但我们只看干的活的价值；AC 表示实际上在这段指定时间内我们到底花了多少钱...“预算成本为50万元”，这就是 BAC；然后在详细情况中，实际已完成工作量为50%，那么 EV 就是 50万*50% 结果为 25万；剩下的 AC 和 PV 都直接写出来了。...我们计算的结果和这个例题中的计算结果有些许的偏差，这是计算方式和单位转换的区别，很明显参考答案的计算方式更好计算一些，但为了大家熟悉公式，我在上面还是使用的传统公式。

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数据科学家线性规划入门指南

约束条件：约束条件是指对决策变量的约束或限制。它们通常限制决策变量的值。在上例中，牛奶和巧克力原料的供应限制就是约束条件。 非负值限制：对于所有线性规划，决策变量应始终为非负值。...他想要知道如何分配每种作物的种植面积，现已知成本、毛利润和劳动力要求，如下所示： 该农民的预算为 10000 美元，在计划周期内有1200 个工日。找到最佳解决方案和最优解。...我们的目标函数（由 Z 表示）为：Max Z = 50X + 120Y 步骤 3：写限制条件 现已知该农民的总预算为10000 美元。还已知每公顷土地种植小麦和大麦的成本。已知该农民总成本的上限。...该公司的目标是使受众人数最大化。目标函数为： 步骤 3：写限制条件。 现在，我将依次标出每个限制条件。 显然，我们已知预算限制。总预算总计为 18200 美元。...现在我要使用 Solver 计算我的模型。与上述方法类似。添加目标函数，变量单元格和限制条件。 现在您的模型已可以计算。点击计算，您将得到优化成本。最低运输成本为435 美元。 6.

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AI 技术讲座精选：数据科学家线性规划入门指南

约束条件：约束条件是指对决策变量的约束或限制。它们通常限制决策变量的值。在上例中，牛奶和巧克力原料的供应限制就是约束条件。 非负值限制：对于所有线性规划，决策变量应始终为非负值。...他想要知道如何分配每种作物的种植面积，现已知成本、毛利润和劳动力要求，如下所示： ? 该农民的预算为 10000 美元，在计划周期内有1200 个工日。找到最佳解决方案和最优解。...我们的目标函数（由 Z 表示）为：Max Z = 50X + 120Y 步骤 3：写限制条件 现已知该农民的总预算为10000 美元。还已知每公顷土地种植小麦和大麦的成本。已知该农民总成本的上限。...该公司的目标是使受众人数最大化。目标函数为： ? 步骤 3：写限制条件。 现在，我将依次标出每个限制条件。 显然，我们已知预算限制。总预算总计为 18200 美元。...现在我要使用 Solver 计算我的模型。与上述方法类似。添加目标函数，变量单元格和限制条件。 ? 现在您的模型已可以计算。点击计算，您将得到优化成本。最低运输成本为435 美元。 ? 6.

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《PMP精讲视频》第7章 成本管理

是定一个管理成本的方法、规则、单位 7.2 估算成本 7.3 制定预算 7.4 控制成本 ?...计划值，项目只要做了计划，WBS分解之后，每项工作什么时候干，只要排出进度计划，而且每个工作要估算它需要的成本，从现在到未来某个时刻要花多少钱，我们现在就知道，这个值就叫作计划值 AC：Actual Cost...完工预算是项目经理掌握和控制的，加上领导给的管理储备才是项目的总预算 ? ---- 挣值分析-完工估算的计算 EAC：根据当前完成的情况去预测整个干完项目要花的总成本。...[(BAC-EV)/(CPI×SPI)]：剩下的工作方式和效率，成本不但没法有纠正的措施，进度也没法纠正。...从右往左看的图，项目预算包括哪些内容、应急储备和管理储备包不包含在成本基准里） 挣值分析各参数的含义、计算（容易出错的题，两个偏差SV、CV都是EV减去另外两个参数、两个指数同样是EV/AC、EV/PV

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编译过程中的并行性优化（一）：概要

对于在一个具有指令级并行机制的处理器上程序的并行能力，需要考虑以下因素： 程序中潜在的并行性，或者说程序中预算之间的依赖关系；例如具有简单的控制结构和规则的数据访问模式的数值应用中的并行性就相对较多；...处理器上可用的并行性，比如可以用以计算的硬件资源的数目； 从原来的顺序程序中抽取并行性的能力； 在给定的指令调度约束下找到最好的并行调度方案的能力； 并行性抽取和并行执行的调度可以通过软件静态完成，也可以通过硬件动态完成...编译中主要涉及的就是软件相关的静态过程，即如何通过在编译的过程中进行指令抽取和指令调度，来达到更好的并行性和运行速度。...约束可以大致分为三种类型： 控制依赖约束：所有在源程序中执行的操作都必须在优化的程序中执行； 数据依赖约束：优化后的程序中的操作必须和源程序中的相应操作生成相同结果； 资源约束：特定机器上的资源是有限的...寄存器使用与并行性的折衷 在并行分析和调度中的机器无关中间表示所使用的无限多个伪寄存器必须被映射到目标机器上的有限寄存器；而把几个伪寄存器映射到同一个物理寄存器会生成一定的存储依赖，导致限制了指令级的并行性

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首次在智能手机上训练BERT和ResNet，能耗降35%

机器之心报道 机器之心编辑部 研究者表示，他们将边缘训练看作一个优化问题，从而发现了在给定内存预算下实现最小能耗的最优调度。 目前，智能手机和嵌入式平台等边缘设备上已经广泛部署深度学习模型来进行推理。...并且，通过这两种方法的结合，研究者还证明了在移动级边缘设备上训练 BERT 等模型是可能的。通过将边缘训练看作一个优化问题，他们发现了在给定内存预算下实现最小能耗的最优调度。...实验结果 在对 POET 的评估中，研究者试图回答三个关键问题。首先，POET 在不同的模型和平台上能够减少多少能耗？其次，POET 如何从混合分页和重新实现策略中获益？...最后，POET 如何适应不同的运行时预算？...图 4 强调了 POET 在不同时间约束下采用集成策略的好处。对于每个运行时，下图绘制了总能耗图。

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【冲击蓝桥篇】动态规划（下）：你还在怕动态规划！？进来！答题模板+思路解析+真题实战

状态转移方程描述了如何根据已知状态计算下一个状态的值。 初始化边界状态：确定最简单的子问题的解，也就是边界状态的值。通常需要将边界状态的值预先计算或初始化为已知的值。...迭代计算：根据状态转移方程和边界状态，通过迭代计算dp数组的值，从dp[3]开始计算，一直计算到dp[n]。 求解原问题：最终得到dp[n]即为爬到第n级楼梯的不同爬法总数。...举一反三 动态背包 思想总结 这类应用于一类优化问题，其中需要在给定的一组选择中做出最优决策，以获得最大的收益或最小的成本可以通过以下步骤来思考和解决： 定义状态：首先，需要明确问题的状态。...也就是说，如何根据已知的状态来计算下一个状态。状态转移方程通常是通过观察问题的特点和约束条件得出的。 处理边界情况：在动态规划中，边界情况通常是最简单的子问题，其解是已知的或可以直接计算的。...通过遍历状态表格并计算每个单元格的值，填充整个表格。 求解最优解：根据问题的要求，可以从状态表格中读取最优解。例如，如果问题要求最大价值，则可以在表格的右下角找到最大值。

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目标检测数据标注成本高怎么破？主动学习的自适应监督框架

计算机视觉中的主动学习方法通常涉及查询数据的强标签。但是，先前的工作表明，弱监督可以有效地训练视觉任务模型，同时大大降低注释成本。...与其他主动学习设置一样，假设我们要查询D的初始子集(随机挑选)以获取强标签，并生成带有标签的样本池L。剩下的图像构成未标记的池U。作者还考虑了一个弱标记池W，该池最开始是空的。...在给定弱标记图像中，每个中心点击位置都对应一个目标。对于每个点击位置，用一个中心离该位置最近的边界框来伪标记目标。对于选定的边界框，目标被归类为置信度最高的类别。...，论文的框架都在标注预算给定的条件下获得了更高的MAP值。...作者认为，本工作可能会为弱监督技术与主动学习的融合开辟各种可能性，例如：提出在主动学习中将其他形式的弱监督技术与主动学习结合使用，提出在给定的预算约束下将弱监督与强监督组合为一个优化问题，将主动学习技术与基于数据编程的弱监督技术相结合等等

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Procedural Noise Adversarial Examples for Black-Box Attacks on Deep Neural Networks 论文笔记(2)

上的噪声通过以下方法进行推导: 令 ? 为方格的四个点, 其中 ? 以及 ? , 那么可以得到四个梯度 ? , 预计算的数组 ? 是伪随机的数组, ?...对手目标 在给定合法输入的情况下, 对手希望在目标分类器中产生Top n evasion, 因为有限的预算会增加原始输入的扰动. 对手的主要目标是通过降低具有对抗性示例 ? 的真实类别标签 ?...参数选择 在本节的其余部分, 我们将讨论如何选择参数（θ）, 边界（ε, qmax）和度量（||·||）. 我们还概述了参数优化策略, 同时考虑了我们的威胁模型....此外, 这些攻击通常需要每个图像多达数千次迭代, 如[22]和[23]. 我们的工作处于不同的环境中, 具有更现实的约束....相比之下, 诸如FGA的现有方法主要关注基于梯度的优化以解决目标函数. 由于高维度, 基于梯度的算法变得难以解决, 计算成本昂贵, 并且可能陷入局部最优的口袋中.

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什么是多尺度密集网络 - MSDNet ？

现在来让我们来看一下这个网络是如何工作的。 大纲： 计算受限的图像分类概念 MSDNet 架构 对随时分类和预算批分类的评估。 网络约减和惰性计算 结果 1....3.任意时间分类和预算批分类评估 3.1. 任意时间分类 在任意时间分类中，存在一个可用于每个测试样例的有限的计算预算B>0。...预算批分类 在预算批分类中，在预先知道的有限计算预算B>0的情况下，模型需要去分类一个Dtest样例集合{x1, ..., xM} 。...在测试时，示例遍历网络并且如果其预测置信度（作为置信度量的softmax概率的最大值）超过预定阈值θk，则在分类器fk之后退出。在开始训练之前，我们计算需要将网络处理到第K个分类器的计算成本Ck。...我们需要确保在Dtest中对所有样品进行分类的总成本不超过我们的预算B，从而产生约束： ?

1.2K40

数据带你领略，超市货架的摆放艺术

在这里，我使用了python中的Pulp库。求解器（solver）我用的是开源的CBC。...在这个例子中，我们知道每个决策变量可以取值为0或1，即2 ^ 1也就是2个可能的值。 如果现在是2个决策变量，可能组合的总数可以是2 ^ 2也就是4，其中一个/多个都可以给出目标函数的优化值。...Google在其搜索页面上有不同的广告窗口，并基于PPC（每次点击的价格），CTR（点击率）和广告客户的预算——这些约束条件，来分配广告窗口和播放次数（这个是决策变量）以最大化其收入（目标函数）。...（Revenue Management）：航空公司使用线性优化来决定提供多少打折机票（决策变量），在考虑到预测的需求（约束条件）和飞机型号（有限的座位，也是约束条件）情况下，最大化其收入（目标函数）。...基于每个用户填写的问卷，eHarmony计算两个人之间的匹配值，并使用线性规划等优化算法来确定用户的最佳匹配对象。这里可能的限制是男性只与女性相匹配; 男性用户需要匹配的是女性，反之亦然。

1.4K01

数据科学 IPython 笔记本 9.10 数组排序

译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 到目前为止，我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。...np.partition接受一个数组和一个数字K；结果是一个新数组，最小的K个值在分区左边，任意顺序的剩下的值在右边： x = np.array([7, 2, 3, 1, 6, 5, 4]) np.partition...(x, 3) # array([2, 1, 3, 4, 6, 5, 7]) 请注意，结果数组中的前三个值是数组中的三个最小值，其余数组位置包含其余值。...示例：K 最近邻 让我们快速了解如何沿着多个轴使用这个argsort函数，来查找集合中每个点的最近邻居。我们首先在二维平面上创建一组 10 个随机点。...回想一下，两点之间的平方距离是每个维度的平方差的总和；使用由 NumPy 提供的，高效广播（“数组计算：广播”）和聚合（“聚合：最小值，最大值和之间的一切”）的例程，我们可以在一行代码中计算平方距离矩阵

1.8K10

【PMP】项目成本考点的说明

CV 考点：控制成本—挣值 解析：挣值分析中，计划价值PV、挣值EV、实际成本AC，每个数据代表着一个关键指标，属于基本测量值类数据，这三个数据中的任何一个数据都不能说明工作绩效信息——它们都只是工作绩效数据...已知挣值和实际成本,可计算CPI=1000/1350,已知BAC和挣值,可计算出剩下的未完成的工作=1500-1000=500,因此计算出ETC=(1500-1000)/(1000/1350)=675。...直到规划过程完成,项目预算和基准才能最终化和可验收考点:制定预算准确的项目成本基准和预算在制定预算过程中输出。故选B。总体项目预算可以被包括在项目章程里,但详细成本不被包括。...选项A和B都属于项目管理计划,选项C项目章程,都在规划成本管理的输入中,只有选项D属于项目文件不在规划成本管理的输入中,故选D 9.预算平均值 【单选】某项目经理刚刚完成项目预算的编制工作。...1000美元考点:控制成本—挣值概念题,计划价值PV指的是到某个时间点,计划完成工作量所对应的计划价值。题中在给定12月30日这个时间点,计划价值(预算)为1000美元。

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Python算法揭秘：背包问题的巧妙解法与实现技巧！

背包问题的定义和应用场景 背包问题是一个经典的组合优化问题，其定义包括以下要素： 一组物品，每个物品具有重量和价值； 一个背包，具有一定的容量限制； 目标是在不超过背包容量的情况下，选择一些物品放入背包...背包问题在许多领域都有应用，例如： 资源分配：在有限资源下，优化资源的利用，例如项目调度、货物装载等； 购物决策：在有限预算下，选择购买哪些商品，以最大化购物价值； 生产计划：在生产过程中，选择生产哪些产品以最大化利润...「0-1背包问题的实现步骤：」 创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示在前i个物品中，背包容量为j时的最大价值。...对于每个容量j，比较将物品放入背包和不放入背包两种情况下的最大价值，取较大值： 不放入物品时的最大价值：dp[j] 放入物品时的最大价值：dp[j-w[i]] + v[i]，其中w[i]表示物品的重量，...更新dp[j]为上述两种情况下的较大值。 最终，dp[W]即为问题的最优解，表示在给定背包容量下能够达到的最大总价值。

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游戏开发项目管理：QA需要投入多少人力、时间和金钱？

他的游戏花费了57.1万美元，其中QA便占据了将近20%的成本。 ? 　　如果我们只是计算27.8万美元的开发预算（即开发和QA成本），那么测试成本便占22.3%，这便非常接近我们的预期。...在上面的例子中，我以同样的3个核心角色和10%QA团队成本为例。之所以是以18%的员工比例而不是之前说的10%是因为开发者的成本通常都是测试者的2倍。 　　...下面，我将讨论如何去使用谜题技巧，即针对于如何一步步地准备你的项目规划中的高级QA策略，并计算你的QA过程需要花费多长时间： 　　游戏内容 　　功能重叠 　　“乘数法”（即正面和负面的QA项目/比例影响元素...这类型测试者可以利用自己的直觉和聪明才智掌握如何在你所预料不到的情况下破坏游戏。这些测试者可以看到游戏中的不同功能并轻松地将不同内容组合在一起创造出意料之外的内容。...关于使用这一模式的一些例子： 　　明确你的时间框架和预算，通常是每开发时间和预算。 　　明确你的质量/内容复杂需求，通常是每游戏内容和你的团队的质量期望值（游戏中有多少内容？

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Dynamic Routing-中科院&西交&旷视（孙剑团队）提出用于语义分割的动态路由网络，精确感知多尺度目标，代码已开源！

通过在训练时给 gating function预算约束，网络能以端到端的方式进一步降低计算成本。...考虑到有限的计算预算（例如，FLOPs），贡献较小的单元将被动态丢弃。 动态路由可以很容易地实现基于输入样本的语义分割。...在这些约束条件下，每个层中的候选数量最多为4个，即1/4，1/8，1/16和1/32。每个候选模块中最多有3条尺度变换路径，即上采样 、保持分辨率 和下采样 。...Budget Constraint 考虑到现实世界中有限的计算资源，作者在训练过程中也考虑了预算约束，以实现高效的动态路由。...为此，作者提出了软条件门（soft conditional gate） 以端到端的方式选择尺度转换的路径，在给定资源预算的情况下，软条件门将学会放弃那些没用的尺度以提高计算效率。

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深度科普：What the f，机器学习中的“ f”到底是什么

看一下过去的数据（图1），很明显，您在电视，广播和报纸等每个媒体上投放多少广告会影响产品的销售 。 ?...在产品销售和广告媒体预算的情况下，函数f将分别以X1，X2，X3表示的电视，广播和报纸预算作为输入，将退货Y作为输出。（我们将X1，X2和X3以组合形式表示为矢量X） ? 剧透警报！...我们也许能够理解每个预测变量如何影响Y。例如，我们可能会发现，投资电视广告的效率是投资报纸广告的5倍。 我怎么找到这个f？...例如，图2中绘制的数据中，对于x = 6.4，Y轴上有两个对应的值：y = 11.9和y = 17.3。 ? 图2：销售与报纸预算 因此，理想函数可以简单地是对应于特定x的所有y值的平均值。...图3：对于f（77.5），我们取所有Y值的平均值，取75≥x≤80 我们的定义和表示法有一些变化，以反映以下思想：我们不再局限于在给定点X = x上精确地出现的Y值，而是查看在X = x附近的Y值。

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Python 数学应用（一）

（一维）数组中，可以通过简单地更改相关的元数据来以很小的成本重新塑造数组。...我们使用这些值来绘制我们计算的解。y值存储在形状为(n, N)的 NumPy 数组中，其中n是方程的分量数（这里是 1），N是计算的点数。...我们将使用一种称为有限差分的方法，将杆分成若干相等的段，并将时间范围分成若干离散步骤。然后我们计算每个段和每个时间步长的解的近似值。 在这个示例中，我们将使用有限差分来解一个简单的偏微分方程。...如何做… 在接下来的步骤中，我们将通过有限差分来解决热方程： 首先创建代表系统物理约束的变量：杆的范围和α的值： alpha = 1 x0 = 0 # Left hand x limit xL = 2...： 图 3.5：使用有限差分方法计算的热方程解在范围 0 ≤ x ≤ 2 上的曲面图，使用了 10 个网格点 它是如何工作的… 有限差分方法通过用仅涉及函数值的简单分数替换每个导数来工作，我们可以估计这些分数

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