之前公众号分享过网友自行编写的WorldQuant 101因子源代码，大家有需要可以点击链接进行免费获取。
本文由CDA作者库成员麻赛原创，并授权发布 原文来自公众号麻大湿讲数据（ID：madashi_data）。 客户是最宝贵的资源，没有客户资源就没有生存和发展的土壤，面对海量客户，我们只能将有限的资源用
从根节点开始遍历，遍历一个元素就将其从queue中取出，将其下一层放入queue中待下次遍历
Output: [3, 14.5, 11] Explanation: The average value of nodes on level 0 is 3, on level 1 is 14.5, and on level 2 is 11. Hence return [3, 14.5, 11]. Note:
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以往研究表明，Alpha同步的降低与注意增强相关，然而alpha同步的增加却与注意无关。为了验证alpha同步是否与注意存在因果关系，来自麻省理工学院的研究者使用MEG手段进行了研究，相关成果发表在著名期刊Neuron上。
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。
本文介绍了如何利用mediacodec解码和opengl渲染实现滤镜效果，包括黑白滤镜、颜色滤镜、暖色冷色滤镜以及马赛克滤镜。通过实例代码展示了如何实现这些滤镜效果，为开发者在实现视频滤镜功能时提供了一定的参考。"
大型语言模型，比如ChatGPT经常会在答案中输出错误信息，可能会对用户造成误导，这种现象也被称为模型幻觉（hallucination）。
你以为是父亲和母亲的身高平均值？那为何儿子比女儿身高要高？要理解这个问题，就要懂得如何计算。下面介绍一下计算的方法。
这里借助队列进行层次遍历，每次先记录queue的size，然后按size来poll，取出元素累加sum，然后把不为null的node.left及node.right放入到queue中，最后计算sum/size放入到result中。
“超级引擎”是一家专门生产汽车引擎的公司，根据政府发布的新排放要求，引擎排放平均值要低于20ppm， （ppm是英文百万分之一的缩写，这里我们只要理解为是按照环保要求汽车尾气中碳氢化合物要低于20ppm）。公司制造出10台引擎供测试使用，每一台的排放水平如下：
我们在之前的着色里面说过如何给物体上纹理，就是对于已经光栅化的屏幕点，就是每个像素的中心，去寻找对应纹理的映射位置的纹理颜色，去改变这个反射模型的反射系数kd
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：
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
本文介绍基于R语言中的raster包，批量读取多张栅格图像，对多个栅格图像计算平均值、标准差，并将所得新的栅格结果图像保存的方法。
本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。包括完成导入数据文件、探索汇总统计和回归分析
创建纹理对象 1: HRESULT CreateTexture( 2: UINT Width,//宽度 3: UINT Height,//高度 4: UINT Levels,//多级渐进纹理序列级数 5: DWORD Usage,//用途 6: D3DFORMAT Format,//像素格式 7: D3DPOOL Pool,//内
第 10 章介绍了人工神经网络，并训练了第一个深度神经网络。 但它非常浅，只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题，例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象，该怎么办？ 你可能需要训练更深的 DNN，也许有 10 层或更多，每层包含数百个神经元，通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单，可能碰到下面这些问题：
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。
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1957年，Frank Rosenblatt从纯数学的角度重新考察这一模型，指出能够从一些输入输出对(X, y)中通过学习算法获得权重W和b。
最近在逛淘宝时发现了淘宝的图片搜索功能，可能是我太Low了这个技术点已经实现很长时间了。想想自己能不能实现这个功能，起初我是这么想的，对两张图片从左上角的第一个像素点一直比较到右下角的最后一个像素点，并在比较时记录它们的相似度，可能是我太天真了(主要还是知识限制了想象)，这样做有很多问题，比如说两张图片大小不一致、核心要素点的位置不同等...最终只得借助网络了，找到了一种叫做均值哈希的算法(Average hash algorithm)，接下来具体阐述它的基本思路以及适用场景。
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描述性统计是借助图表或者总结性的数值来描述数据的统计手段。数据挖掘工作的数据分析阶段，可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。
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
intersect over union,中文：交并比。指目标预测框和真实框的交集和并集的比例。
屏幕被划分成一个个正方体，称为像素。像素使用坐标 ( x , y ) (x, y) (x,y)来表示，其中心是 ( x + 0.5 , y + 0.5 ) (x+0.5, y+0.5) (x+0.5,y+0.5), 范围是 ( 0 , 0 ) (0,0) (0,0)到 ( w i d t h − 1 , h e i g h t − 1 ) (width-1,height-1) (width−1,height−1)。
本文介绍基于R语言中的raster包，读取单张或批量读取多张栅格图像，并对栅格图像数据加以基本处理的方法。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量： 总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原
最近出于学习的需要，阅读了关于水下图像增强的论文《Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement》，并且尝试着按照论文中所介绍的步骤使用matlab来实现，由于本人对图像处理初次接触，感觉做出来的效果一般，本文对论文提及的步骤进行简略介绍，代码是按照论文步骤写的，并不十分完善，此论文主要用于学习交流，欢迎大家阅读分享并提出宝贵意见。
(1)\(\mu_B = \frac{1}{m_B}\sum_{i=1}^{m_B}x^{(i)}\) #经验平均值，评估整个小批量B
A / B测试是当今技术，市场营销和研究中最有用的统计技术之一。它的价值在于A / B测试可让您确定因果关系，而大多数分析仅揭示相关性（即古老的格言“相关性而非因果关系”）。尽管A / B测试功能强大且流行程度很高，但绝大多数A/B测试都遵循一种基于频率主义统计学派的t测试的单一方法。本文将介绍A/B测试的另一种方法。这种替代方法使用了贝叶斯统计学派，本文将演示这种方法如何比传统的、频繁的方法返回更直观的结果。
我们就拿论文配图里的误差柱形图来说，真的是PS痕迹满满啊！简单给大家列举一下，可能存在的问题也在图中给大家标注了(仅限个人理解，可能有的误差线就是这么做的呢
在进行各种小实验和思维训练时，你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时，合适的权重初始化是如此重要。
今天给大家介绍剑桥大学Pietro Liò团队发表的一项研究工作“Principal Neighbourhood Aggregation for Graph Nets”。作者针对图神经网络（GNNs）的表达力展开研究，将GNN理论框架扩展至连续特征，并从数学上证明了在这种情况下GNN模型对多种聚合函数的需求。基于上述工作，作者还提出主邻域聚合（PNA）网络，将多个聚合器与基于节点度的缩放器相结合, 并通过使用作者新提出的多任务基准以及“encode-process-decode”结构，证明了PNA网络与其他模型相比获得和利用图结构的优越能力。
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
本文介绍基于R语言中的raster包，遍历读取多个文件夹下的多张栅格遥感影像，分别批量对每一个文件夹中的多个栅格图像计算平均值，并将所得各个结果栅格分别加以保存的方法。
本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近由于开始要把精力集中在课题的应用上面了，这篇总结之后算法
今天和大家聊聊统计学里最基础的“平均值”，可能很多同学一听到平均值，就开始想，这个有什么好讲的，小学生都知道平均值是什么。今天我们就和你聊聊你不知道的平均值。
R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行的，这些函数大部分是R基础包的一部分，并且它们将R向量与参数一起作为输入，并在执行计算后给出结果。
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