考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
示例：下表D:F列中，如果填充“完成”大于1个，则在G列返回达标，否则返回不达标。
在日常工作中，数据统计是工作中最重要的一部分。今天把Excel中最常用的统计函数整理了出来，共16个。为了方便同学们理解，选取的全是贴近应用的示例。
系统的稳定性是系统长期稳定运行能力，需要时间累积才能度量。平台的某些问题需要达到一定时间、一定的使用量后才会暴露出来。如内存泄漏，系统运行过程中发现部分服务的部分接口会发生服务不可达的情况。 从而团队提出对平台进行稳定性分析，通过给系统施加一定业务压力大情况下，使系统持续运行一段时间，以此来检测系统是否稳定运行（下统称稳定性测试或测试）。
很多在工业现场调试设备的同行都会遇到干扰问题，马达、电焊机、高频电气装置、电器开关等都会给数据采集通道带来很多高频干扰。
Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
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。
在日常数据处理工作中，我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言，通过多个表格文件，计算特定单元格数据的平均值。
布尔（Boolean）是一种数据类型，仅有两个值，即TRUE或FALSE，或者1或0：
StarRocks 提供两种监控报警的方案。企业版用户可以使用内置的 StarRocksManager，其自带的 Agent 从各个 Host 采集监控信息，上报至 Center Service，然后做可视化展示。StarRocksManager 提供邮件和 Webhook 的方式发送报警通知。如果您有二次开发需求，需要自行搭建部署监控服务，也可以使用开源 Prometheus+Grafana 方案，StarRocks 提供了兼容 Prometheus 的信息采集接口，可以通过直接连接 BE 或 FE 的 HTTP 端口来获取集群的监控信息。
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)。
对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。
《一大波常用函数公式》微信推送后，同学们很是喜爱，今天重发，小伙伴们可以收藏一下，在日常工作中如果有类似的问题，拿来即用。 话不多说，上菜—— 1、查找重复内容公式： =IF(COUNTIF(A:A,
所谓统计量，是“用一个数字来概括数据的特征”。具体说就是“平均值”、“方差”和“标准方差”。
总结 判断数据的特殊性，不是以距离平均值，而是以S.D.为基准。 只距平均值1个S.D.左右的数据可以被称为普通的数据，距平均值超过2个S.D.的数据可以被称为特殊的数据。 想要知道有几个S.D.，可以用[（数据）- （平均值）] / （S.D.）来计算。 数据组X的全部数据加上定值a得新数据Y，数据Y的平均值是数据X的平均值加上a，数据Y的方差和S.D.与数据X相比不变。 数据组X的全部数据乘以定值k得新数据组Y，数据Y的平均值是数据X的平均值乘以k，数据Y的方差是k的平方倍数，S.D.是k倍。 将数据进
许多随机机器学习算法的一个问题是同一数据上相同算法的不同运行会返回不同的结果。 这意味着，当进行实验来配置随机算法或比较算法时，必须收集多个结果，并使用平均表现来总结模型的技能。 这就提出了一个问题，即一个实验的重复次数是否足以充分描述一个给定问题的随机机器学习算法的技巧。 通常建议使用30个或更多个重复，甚至100个。一些从业者使用数千个重复，似乎超出了收益递减的想法。 在本教程中，您将探索统计方法，您可以使用它们来估计正确的重复次数，以有效地表征随机机器学习算法的性能。 本教程假定您有一个工作
Cytoscape的插件或多或少都有一些弊端，Centiscape是目前（文章时间2009）唯一一个可以一次计算多个中心值的插件（相对于network analysis等）.它可以根据拓扑和生物学属性寻找最显著差异的基因。它只适合于无向网络，可以计算的参数有（average distance，diameter直径，degree度数，stress压力，betweenness中介性，radiality放射性，closeness紧密度（接近中心性），centroid value质心值，eccentricity离心值。插件的帮助文件有以上的定义，描述，生物学意义和计算的复杂性。每个参数的max，min，mean值都有提供。还可以可视化。右边的滑动块可以调整作者的值（默认是mean）。如果必要的话，可以把其中几个参数给deactive掉，也就是不勾选acitive复选框。用户可以选择其中几个参数more/equal而另外的选择less/equal，也可以假如AND-OR 参数。这些可以马上知道结果例如“哪些节点有高中介性值和高stress同时低离心值？”要注意的是，threshold也可以手动设置。一旦根据用户的选定设置，相应的子图就可以提取显示。两类图的输出可以被支持，根据centrality 画图，根据node画图，以上两种都支持其他工具所不支持的分析。 The plot by node 可以提供任何一个node 的所有计算的centiscape值，并以bar 图展示。Mean，max，min以不同颜色显示。图中的所有值都是标准化的，当用鼠标指向某一个时候显示的是真实值。 The plot by centrality 根据中心性画图。可以有五种方式画图 1 centrality vs centrality 2.centrality vs experimental data 3.experimental data vs experimental data 4.centrality vs itself 5.experimental vs itself 仔细看怎么用（plot by centrality可以发掘根据特殊的拓扑或实验特性聚成一类的群。并可以提取子网络进一步分析。拓扑特性和实验数据的结合可以用来对子网络的功能进行更多的有意义的预测或实验证实。 文章作者然后用一个例子来具体说明 整个网络的拓扑性质的总体会首先看到诸如min，max，mean等。例如，degree的平均值是13.5，平均距离是3显示这是一个高度连接的网络，也就是其中蛋白发生了强烈的相互作用。为了找到最高分蛋白的找出，我们可以应用“plot by centrality”。 画degree over degree，显示，分布是不均匀的，大多数nodes有低degree，很少的有高degree的。这和已知的生物网络的无尺度架构一致。下面这个是我的ucco的值，结果差不多，低degree的多余高degree的。
前言：先坦白的说，深度神经网络的学习在一开始对我造成的困扰还是很大的，我也是通过不断地看相关的视频资料、文献讲解尝试去理解记忆。毕竟这些内容大多都是不可查的，我们看到的都只是输入输出的东西，里面的内部运作以及工作原理，都需要沉心静思。
提起 「肥」与「瘦」不由的想起了苏轼 老人家的诗词《孙莘老求墨妙亭诗》其中一句传为经典：“短长肥瘦各有态，玉环飞燕谁敢憎”，促成 “环肥燕瘦”一词。苏轼诗词韵味无一，但诗意却有点武断，不可否认“短长肥瘦各有态”，但“玉环飞燕谁敢憎”有点主观异端。今天我们把“谁”代指财富，看 “富” 是憎肥？还是憎瘦。也巧妙的证伪本文主题。
今天主要分享一个shell脚本，用来获取linux系统CPU、内存、磁盘IO等信息。
在『Pandas进阶修炼120题』系列中，我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。如果你是新手，可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法，如果你是高手，欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧！
② 池化过程 : 将图像分割成一块块小区域 , 每个区域只取一个值 , 取该区域的 最大值采样 , 或平均值采样 ;
最早的卷积神经网络是Alexander Waibel在1987[5]年提出的延时神经网络（TDNN）。TDNN是一种应用于语音识别问题的卷积神经网络。它使用FFT预处理的语音信号作为输入,它的隐藏层由两个一维卷积核组成，用于提取频域中不变的平移特征[6]。在TDNN出现之前，人工智能领域在BP神经网络（back-propagation）的研究方面取得了突破性进展[7]，因此TDNN能够使用BP框架进行学习。在最初作者的对比实验中，在相同条件下，TDNN的性能优于隐马尔可夫模型（HMM），后者是80年代语音识别的主流算法[6]。
光场相机由于能够捕获相机内部光线的强度和方向而得到整个光场，可以实现重聚焦（refocus）和视角变换等功能。进而可以进行深度估计获取深度图，前面说过利用重聚焦的图像进行深度估计，今天说一下利用不同视角的图像进行深度估计。 仍然是以Lytro Illum为例 由于每一个微透镜后面的15*15个像素能够记录来自主镜头的225条光线信息，因此取每一个微透镜后面同一位置的像素可以得到一个视角下的图像，遍历15*15个像素，就能够得到225个不同视角下的图像。这些图像之间视角上又偏移，即视差，可以使用匹配的方法进行
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。
在了解Pandas之前，我很早就了解SQL，Pandas忠实地模拟SQL的方式使我很感兴趣。通常，SQL是供分析人员使用的，他们将数据压缩为内容丰富的报告，而Python供数据科学家使用的数据来构建（和过度拟合）模型。尽管它们在功能上几乎是等效的，但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中，我注意到了以下几点：
2、指定单元格求和：输入=sum()，在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。
表格数据的特征工程本是一个模块化过程，目标是对数据集进行编码以获得更好的模型精度。
目前，机器学习在脑科学领域的应用可谓广泛而深入，不论你是做EEG/ERP研究，还是做MRI研究，都会看到机器学习的身影。机器学习最简单或者最常用的一个应用方向是分类，如疾病的分类。对于有监督机器学习（如我们常用的SVM）来说，首先需要提取特征值，特征值作为机器学习的输入进行训练，得到模型。但是，在实际的例子中，不太可能把提取到的所有特征值输入到机器学习模型中进行训练，这是因为过多维度的特征值往往会包括冗余成分，这不仅会大大降低学习速度，而且还会产生过拟合现象，进而影响机器学习模型的性能。最典型的列子是我们做MRI研究，可能会提取到上万个特征值。因此，我们需要首先对提取到的特征值进行特征选择，去除冗余特征，即所谓的特征降维。 目前，特征降维的方法很多，笔者这里就不一一列举（可自行度娘），而F-score是其中比较简单和有效的方法，也是很常用的一种方法。今天，笔者在这里就详细讲解一下F-score如何计算，并给出Matlab程序。 第i个特征的F-score的计算公式如下所示：
来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。
经常和Linux打交道的童鞋都知道，load averages是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
经常和 Linux 打交道的童鞋都知道，load averages 是衡量机器负载的关键指标，但是这个指标是怎样定义出来的呢？
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，汇聚层是CNN的重要组成部分之一，具有特殊的功能和作用。本文将详细介绍CNN汇聚层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。
top命令是我们在日常工作中用的比较多的一个，学会使用top，就相当于有了一把趁手的兵器，上可九天揽月，下可五洋捉鳖。
我们从上面的求解中指定，倒数2名实际上有3个名额，但是2个名次的平均值的话只需要求2个值的平均值就可以。所以这里存在去重的概念，可以使用Values或者Distinct来对成绩这个字段来去重。
此工具为颜色提取工具，输入图像为RGB彩色图像，输出一个灰度图像和一个彩色图像，输出的彩色图像包含所要提取的颜色，如下图所示：
关于负载的计算，它的结果是包含有小数的一个浮点数，内核中是不能使用float变量的，那么这里就采用了一个整型变量的低11位来表示小数部分。那么对于数值1来说，它就是FIXED_1，也就是需要对1进行左移11bit。实际上此时这个整型变量保存的值是1024。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
在这个课程中，我们已经研究了几个不同的统计量，包括总编译距离，最大值，中位数和平均值。在关于随机性的明确假设下，我们绘制了所有这些统计量的经验分布。有些统计量，比如最大和总变异距离，分布明显偏向一个方向。但是，无论研究对象如何，样本均值的经验分布几乎总是接近钟形。
可以认为，玉米侧交试验，是一个NCII的试验，在玉米实际的育种中，由于其测用结合的特性，应用广泛。
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~
在github上搜索代码Auto Gamma Correction，找到一个比较古老的代码，详见：https://github.com/PedramBabakhani/Automatic-Gamma-Correction，配套的代码使用VHDL语言写的，看了半天一个for循环没有，是在看不懂，幸好里面有篇算法对应的论文下载，论文名字叫《ASIC implementation of automatic gamma correction based on average of brightness 》，下载看了下，大概搞明白了他的大概意思。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。深入的话，得运用到深度学习这货。Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。
对于数学中的运算而言，求平均值是比较常见的操作了。那么在python的列表中，我们也有着求其中元素的平均值操作。
作者：Dishashree Gupta 翻译：闵黎 卢苗苗 校对：丁楠雅 本文长度为6500字，建议阅读20分钟 本文是Analytics Vidhya所举办的在线统计学测试的原题，有志于成为数据科学家或者数据分析师的同仁可以以这41个问题测试自己的统计学水平。 介绍 统计学是数据科学和任何数据分析的基础。良好的统计学知识可以帮助数据分析师做出正确的商业决策。一方面，描述性统计帮助我们通过数据的集中趋势和方差了解数据及其属性。另一方面，推断性统计帮助我们从给定的数据样本中推断总体的属性。了解描述性和
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