RS-485/422采用平衡发送和差分接收方式实现通信：发送端将串行口的TTL电平信号转换成差分信号A、B两路输出，经过线缆传输之后在接收端将差分信号还原成TTL电平信号。...由于传输线通常使用双绞线，又是差分传输，所以又极强的抗共模干扰的能力，总线收发器灵敏度很高，可以检测到低至200mV电压。故传输信号在千米之外都是可以恢复。...2.5、RS-232与RS-485对比 1、抗干扰性：RS485 接口是采用平衡驱动器和差分接收器的组合，抗噪声干扰性好。...输入buffer半满时，LabWindows发送XOFF。此外，如果XOFF传输被打断，LabWindows会在buffer达到75％和90％时发送XOFF。...在LabWindows中，实际的XModem应用对用户隐藏了。只要PC和其他设备使用XModem协议，在文件传输中就使用LabWindows的XModem函数。
一个例子 根据Auto数据集中的数据，建立mpg~hoursepower之间的线性关系。 问题 有如下的问题： 在XX和YY之间是否存在关系？ 在XX和YY之间关系的强度如何？...在XX和YY之间关系是正相关还是负相关？ 当horsepower是98时，95%的置信区间和预测区间分别是多少？ 画出线性回归图 画出诊断图 答案 1.先对数据做初步的描述性分析 ?...---- 2.判断模型的强弱有两种方法（RSE和R2） RSE：mpg的平均值为23.4459184，lm.fit的RSE（residual standard error）为4.906，两者相除表明残差率为...mixed selection：先增加，增加的过程中删除变大的且不满足p值要求的变量。 模型拟合 当加入新的变量，R2总是提高的，但是RSE不一定，两者都要参考决定适合的模型。...理论上，非参数的方法在线性情况下略差于LR，在非线性的情况下极好于LR。
有很多方法去衡量这个接近度(closeness),但最常用的是最小二乘法 定义残差(residual,e)为真实值和预测值的差,残差平方和( residual sum of squares ,RSS)为所有残差的平方和...(RSE)和R^2^ 来衡量 可以这样来理解RSE：即使真实的β0，β1已经知道了，根据X来预测Y，平均还会产生RSE个单位的偏离 如果预测的值和实际的值差不多,RSE就比较小;如果预测的远离实际的值,...RSE就会比较大 但是由于RSE是一个绝对值,我们不知道多小的RSE表示模型拟合的比较好,在不同的模型间也不好比较,所以我们需要对RSE进行”标准化“ 如果没有模型，最朴素的预测就是用均值，所以可以使用均值来代替...上加了一个罚分项(),可以证明 是测试误差的无偏估计，所以最佳的模型 是最低的 AIC和 是成比例的 因为当n大于7的时候log(n)是大于2的，所以BIC对更多的变量给予相对于 较多的罚分，结果就是相对于...-10之间认为是中度共线性，大于10共线性很严重 对于共线性可以有两种解决方法：丢弃共线性的变量中的一个；或者将共线性的变量结合成一个变量
PP-OCRv3分别针对教师模型和学生模型进行进一步效果优化。...其中，在对教师模型优化时，提出了大感受野的PAN结构LK-PAN和引入了DML（Deep Mutual Learning）蒸馏策略；在对学生模型优化时，提出了残差注意力机制的FPN结构RSE-FPN。...03 RSE-FPN：残差注意力机制的FPN结构 RSE-FPN（Residual Squeeze-and-Excitation FPN）引入残差结构和通道注意力结构，将FPN中的卷积层更换为带有残差结构的通道注意力结构的...注：测试速度时，实验01-03输入图片尺寸均为(3,32,320)，04-08输入图片尺寸均为(3,48,320)。在实际预测时，图像为变长输入，速度会有所变化。...在PP-OCRv3中，针对两个不同的SVTR_LCNet和Attention结构，对他们之间的PP-LCNet的特征图、SVTR模块的输出和Attention模块的输出同时进行监督训练。
在PP-OCRv3识别模型训练中，4机加速比达到3.52倍，精度几乎无损。 2.模型压缩 飞桨模型压缩工具PaddleSlim功能完备，覆盖模型裁剪、量化、蒸馏和NAS。...PP-OCRv3分别针对教师模型和学生模型进行进一步效果优化。...其中，在对教师模型优化时，提出了大感受野的PAN结构LK-PAN和引入了DML（Deep MutualLearning）蒸馏策略；在对学生模型优化时，提出了残差注意力机制的FPN结构RSE-FPN。...（3）RSE-FPN：残差注意力机制的FPN结构 RSE-FPN（ResidualSqueeze-and-Excitation FPN）引入残差结构和通道注意力结构，将FPN中的卷积层更换为带有残差结构的通道注意力结构的...在PP-OCRv3中，针对两个不同的SVTR_LCNet和Attention结构，对他们之间的PP-LCNet的特征图、SVTR模块的输出和Attention模块的输出同时进行监督训练。
检测模块 LK-PAN：大感受野的 PAN 结构 DML：教师模型互学习策略 RSE-FPN：残差注意力机制的 FPN 结构 2....其中，在对教师模型优化时，提出了大感受野的 PAN 结构 LK-PAN 和引入了 DML（Deep Mutual Learning）蒸馏策略；在对学生模型优化时，提出了残差注意力机制的 FPN 结构 RSE-FPN...（3）RSE-FPN：残差注意力机制的 FPN 结构 RSE-FPN（Residual Squeeze-and-Excitation FPN）引入残差结构和通道注意力结构，将 FPN 中的卷积层更换为带有残差结构的通道注意力结构的...注：测试速度时，实验 01-03 输入图片尺寸均为 (3,32,320)，04-08 输入图片尺寸均为 (3,48,320)。在实际预测时，图像为变长输入，速度会有所变化。...在 PP-OCRv3 中，针对两个不同的 SVTR_LCNet 和 Attention 结构，对他们之间的 PP-LCNet 的特征图、SVTR 模块的输出和 Attention 模块的输出同时进行监督训练
但他们并不只是坐在电脑前写代码，写代码只是 RSE 角色的一部分，他们必须是良好的沟通者，能够将自己融入到一个团队中。...按照 Richmond 的说法，几乎每一个科学领域都需要运行软件，因此 RSE 会发现自己几乎可以从事任何工作。在 Richmond 的职业生涯中，他一直致力于开发用于成像癌细胞和模拟行人交通的软件。...因此，RSE 肯定具备在工业界工作的技能，但他们选择了在学术界的前沿科学环境中茁壮成长。 “当然，博士学位不是必要的。”...在一个人屈服之前，理想主义可以持续很长时间。” 不少观点均指出，从职业道路选择和竞争性薪酬的角度来看，RSE 这个职业很难有好的前景。...同时，该 PI 在评论区顺带发布了一则 RSE 招聘，寻找愿意与之一起使用最佳实践（尤其是使用 Rust）构建研究软件（本地和 AWS 云）的人。
在 PP-OCRv3 识别模型训练中，4 机加速比达到 3.52 倍，精度几乎无损。 2. 模型压缩：飞桨模型压缩工具 PaddleSlim 功能完备，覆盖模型裁剪、量化、蒸馏和 NAS。...其中，在对教师模型优化时，提出了大感受野的 PAN 结构 LK-PAN 和引入了 DML（Deep Mutual Learning）蒸馏策略；在对学生模型优化时，提出了残差注意力机制的 FPN 结构 RSE-FPN...03 RSE-FPN：残差注意力机制的 FPN 结构 RSE-FPN（Residual Squeeze-and-Excitation FPN）引入残差结构和通道注意力结构，将 FPN 中的卷积层更换为带有残差结构的通道注意力结构的...注：测试速度时，实验 01-03 输入图片尺寸均为 (3,32,320)，04-08 输入图片尺寸均为 (3,48,320)。在实际预测时，图像为变长输入，速度会有所变化。...在 PP-OCRv3 中，针对两个不同的 SVTR_LCNet 和 Attention 结构，对他们之间的 PP-LCNet 的特征图、SVTR 模块的输出和 Attention 模块的输出同时进行监督训练
摄图网_400062401_banner_光线炫彩背景（非企业商用）.jpg 根据官网介绍，DolphinDB在同一套系统内，提供数据库、数据分析与实时流计算功能，最大限度避免了数据在不同系统之间流转导致的超高延时...状态引擎接受在历史数据批量处理（研发阶段）中编写的表达式或函数作为输入，避免了在生产环境中重写代码的高额成本，以及维护研发和生产两套代码的负担。...由于在静态的历史数据集上开发和验证高频因子远比在流数据上开发更为简单，响应式状态引擎显著降低了流式高频因子的开发成本和难度。...在解析的时候，因为输入消息的schema是已知的，我们可以快速推断出每一个节点的输入数据类型和输出数据类型。输入参数类型确定，函数名称确定，每个状态算子的具体实例就可以创建出来。...测试使用模拟数据，并使用warmupStreamEngine函数模拟状态引擎已经处理部分数据的情况。测试共包括20个不同复杂度度的因子，其中两个自定义状态函数分别返回3个和5个因子。
在第2部分，我们首先将19篇论文划分为两个主要的科学领域，即RSE和RSS，然后对每篇论文的两个方面进行整体总结:每篇论文都涉及哪些科学问题?利用GEE做出了哪些贡献?...在第三部分，我们回顾了在我们的特刊(2013年至2018年4月)之前关于两个主要科学领域的GEE出版物。...在第四部分，我们将讨论高等教育如何演变为促进RSE和RSS研究的总体趋势，并在本期特刊之后，从四个方面详细展望未来。最后在第5节给出了结论。...详细说明了RSE和RSS所包含的四个建议的分析普遍趋势在各个科学领域的进展情况。在表中，我们用两种不同的符号来代表两种不同的发展状态，即选中的项目表示有发展，选中的项目表示没有发展。...更具体地说，在现有的GEE研究中，对RSE中的森林和牧场以及RSS中的LULC的研究占了上风，这四个趋势都得到了验证。相反，对土壤和人类活动的研究落后于其主流队列，四种趋势中只有两种得到了检验。
对于人口统计学数据，来自患者病史和血液样本的变量组合(如性别、年龄、性别、糖化血红蛋白、收缩压和舒张压、吸烟习惯、饮酒、葡萄糖和体重指数)也被用作输入来训练和测试所提出的方法。...第一个实验使用手动和自动勾画CMR图像作为ground truth来估计视网膜图像的LVM和LVEDV。由8名专家组成的团队使用cvi42分析了这些人工勾画的图像。...这组实验的主要动机是在本系统和最先进的方法之间进行公平的比较。...图3a表示使用我们的方法估计的LVM (r=0.65)和LVEDV (r=0.45)值与使用cvi42从CMR图像手动计算的值之间的相关性。...经过使用这个系统来预测有视网膜图像且在训练过程中未使用的受试者的心肌梗死，作者发现，与仅使用人口统计学数据相比，同时使用心脏指数和人口统计学数据可以更好地预测心肌梗死事件。
BP主数据的相关表及对应关系 开发说明当进行BP主数据批量导入时，需要在前期上传EXCEL进行数据的导入，将我们需要上传的字段在EXCEL中进行录入，调用如下的程序。...具体步骤是：进入批导界面（显示文件路径）->上传我们的EXCLE表格->运行程序->在程序中先做数据的有效性检查->通过后，调用函数，创建BP主数据->不论上传成功或者失败，都在执行完成后输出信息 导入...26BUT100 BP：角色 BP整合供应商和客户角色如下是表之间关联的方式说明：业务伙伴数据存放在BUT000表中，BP角色存在于BUT100表中。...如果想关联业务伙伴和供应商的话，那么就用BUT000表的PARTNER_GUID字段关联CVI_VEND_LINK表的CVI_VEND_LINK字段即可找出业务伙伴与供应商之间的联系。...同理，在事务码SE11/SE16N中输入CVI*LINK可以查找到其他类似的角色。所有角色的关联都可以通过如上方式进行查找。
，表中的一个列可以直接作为一个向量化函数的输入参数。...需要计算的指标定义在 factors 中，其中1个是输入表中的原始字段 TradeTime，另一个是需要计算的因子的函数表示。...这是因为首先实际产生的数据字节上，纵表模式是宽表模式的三倍，这决定了宽表 TSDB 的的写入速度最优，磁盘使用空间最优，也导致了宽表 TSDB 模式的压缩比会相对差一些，另外模拟数据随机性很多大，也影响了...5.2 因子查询 接下来模拟大数据量来进行查询测试，模拟 4000 支股票，200 个因子，一年的分钟级数据，详细数据信息及分区信息见下面表格： 查询 1 个因子 1 支股票指定时间点数据 在点查询上...6、因子回测和建模 很多时候，计算因子只是投研阶段的第一部分，而最重要的部分其实在于如何挑选最为有效的因子。在本章节中，将会讲述如何在 DolphinDB中 做因子间的相关性分析，以及回归分析。
也就是说，它有上升（增加）或下降（减少）的趋势； 季节性：在一段时间内重复出现的模式称为季节性； 噪声：在提取水平、周期性、趋势和季节性之后，剩下的就是噪声，噪声是数据中完全随机的变化。...实际值和预期值之间的差异被测量为平均偏差误差（MBE）。预测中的平均偏差由 MBE 量化。除了不考虑绝对值外，它实际上与 MAE 相同。应谨慎对待 MBE，因为正向误差和负向误差可能会相互抵消。...▲ RAE Loss与Predictions的性能图 3.5 Relative Squared Error (RSE) RSE 衡量在没有简单预测器的情况下结果的不准确程度。...添加对数减少了 MSLE 对实际值和预测值之间的百分比差异以及两者之间的相对差异的关注。MSLE 将粗略地处理小的实际值和预期值之间的微小差异以及大的真实值和预测值之间的巨大差异。...在波动率数据集任务上，Quantile Loss、MAE 和 Huber Loss 表现更好。 总结展望 损失函数在确定给定目标的良好拟合模型中起着关键作用。
无偏属性对于用（3.4）得到的最小二乘参数估计同样成立：如果我们在某一特定数据集上估计 β 0 和 β 1，我们的估计结果可能不会完全等于 β 0 和 β 1。...其中 σ 是 standard deviation 简单的来说，标准差 standard error 告诉我们估计值µ^ 和 真值 µ 偏差的均值，上面的公式也告诉我们随着观测数据的增加，n...因为如果 β1 = 0，那么 X和 Y 之间就没有相关性。...简单的来说，我们解释 p-value 如下：一个小的 p-value 显示 不是偶然因素使我们观察到 输入输出之间的相关性。...所以当我们看到一个小的 p-value，我们可以得出的结论是：输入输出之间存在相关性。
然后，将在Python中实现该算法来模拟业务问题。 理论 将如何研究线性回归 线性回归可能是统计学习的最简单方法。...对于任何建模任务，假设是特征与目标之间存在某种相关性。因此零假设是相反的：特征与目标之间没有相关性。 因此，找到每个系数的p值将表明该变量在预测目标方面是否具有统计意义。...为了评估这一点，通常使用RSE（残差标准误差）和R²统计量。 ? RSE公式 ? R²配方 第一个误差度量很容易理解：残差越小，模型越适合数据（在这种情况下，数据越接近线性关系）。...多元线性回归理论 在现实生活中，永远不会有一个功能来预测目标。那么一次对一个特征进行线性回归吗？当然不是。只需执行多元线性回归。...分散在电视广告和销售上花钱的情节 电视广告和销售额之间存在明显的关系。 看看如何生成这些数据的线性近似。
当 Q1 在这两种状态期间时，通过平衡电感的电压- 时间，可以建立输入和输出电压之间的关系。...我们需要的是能够补偿输出并加大高低输出电压差的电路。 输出电压规范确定后，就已经假定：高输出驱动的是输出和地之间的负载，而低输出驱动的是 3.3V和输出之间的负载。...这是利用了比较器的特性，即：根据 “反相”输入与 “同相”输入之间的压差幅值，比较器迫使输出为高（VDD）或低 （Vss）电平。...例如，在 3.3V 系统中，ADC转换1V峰值的模拟信号，其分辨率要比5V系统中 ADC 转换的高，这是因为在 3.3V ADC 中，ADC 量程中更多的部分用于转换。...要将 5V 模拟信号转换为 3.3V 模拟信号，最简单的方法是使用 R1:R2 比值为 1.7:3.3 的电阻分压器。然而，这种方法存在一些问题。
，预测三种媒介广告对销售的促进作用 销售与媒介广告之间的关系是线性的么 在媒介广告之间是否存在synergy，或者说在在统计上是否存在interaction effect现象 Estimating the...R2 RSE和Y的scale有很大关系，如果Y的scale很大，那么RSE也很大，解决办法一种是求RSE/mean(Y)，另一种是计算R2R^2统计量。...上图中，X1每增加一个单位对Y的影响，和X2的值是有关系的，也就是两者之间有商业上的synergy，统计上的interaction现象。...error term的相关一般在time series中出现的较多。 同时，在比较身高与体重的关系中，如果调查的对象是一家人或者同一个环境中的人的话，也会出现error的相关。 ?...比如包含与不包含outlier的RSE分别是1.09和0.77（RSE用来计算CI等），R2分别是0.805和0.892。
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