SAP Retail MM41 维护商品主数据，报错 - 估价范围 NM01 还没有生产式的物料帐簿 – 之对策 MM42 去维护某个商品的store 视图，系统报错 – 估价范围NM01 还没有生产式的物料账簿...如下图示： 看详细报错信息， 估价范围 NM01 还没有生产式的物料帐簿 消息号 C+020 诊断 已为此评估范围激活物料分类账，但评估范围中的物料数据尚未转换。...系统管理过程 如果需要使用物料分类账，请选择会计 -> 成本控制 -> 产品成本控制 -> 实际成本核算/物料分类账 -> 环境 -> 生产启动 -> 将评估范围设置为“生产”。...解决方案就是WB02去site主数据里为该Site激活物料分类账。如下图， 点击OK， 保存后再去维护商品主数据，就不再报这个错了。 -完- 写于2021-9-4
为了训练上面地回归模型，我们需要收集一些真实地数据，这些数据地集合被称为训练集，其中地某一项被称为样本 假设对于上面的线性回归模型，我们收集了 n 个样本，则我们就能通过下面的表达式来计算出预测值 损失函数 由于估计值不可避免地与实际值存在偏差...，为了量化偏差的大小，提出了损失函数的概念，下面的函数能够计算一个样本的偏差 该函数的实质是方差，前面的系数 1/2 是为了在求导后能够抵消掉平方，使其在形式上更简单 因此，损失函数的值越小，表示估计值越精确...当损失函数为0时，说明估计值完全等于实际值 在计算整个训练集的偏差时，通常用样本误差的平均值来衡量预测质量 我们希望通过损失函数来找到一组参数 (w1*,w2*,b*)，使得样本误差平均值最低 算法优化...当f’(x0)太大或太小时，说明 x0 离零点很远，则下一个值 x1 需要离 x0 更远。
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。...常见思路 Classification 由于年龄估计任务的输出是一个整数，比如0-99岁年龄范围，显然他可以看做一个100分类问题，0-99正好看做100个类。...Ranking 年龄估计过程可以看成是对大量人脸有效信息对进行比较的过程，也就是通过若干组二值分类结果就可以得到相应的年龄估计值，通过寻找当前年龄标签在年龄序列中的相对位置来确定最终的年龄值，从而有效克服了传统的年龄估计方法忽略了人类面部衰老过程中的动态性...年初的时候才放上来：http://afad-dataset.github.io/ BUT： 1.这个数据集没有提供原图，而是直接crop了，这导致如果自己的任务对齐方式和他的不一致的话，就很尴尬； 2.年龄范围太小
版权声明：本文为博主-姜兴琪原创文章，未经博主允许不得转载。...这些分析结果在很大程度上依赖于模型参数的估计值，后者的准确与否直接决定分析结果的质量。从数学的角度来看，模型参数的估计值其实是一个随机变量，具体的值取决于训练模型时使用的数据。...我们还要求这些估计值是稳定的：波动的幅度不能太大（也就是它们的方差比较小）。这样就可以把参数估计值的“不可靠性”控制在可接受的范围内。 （3）数据科学家将模型搭建好了，并不是一个数据科学项目的终点。
KNN KNN（K Nearest Neighbours）属于比较简单的一种用来归类的算法，给定一个表示范围的 k 值，从而确定了一定的范围，然后根据范围内的点的分布来确定待分类目标点属于哪个范围。...k 在这张图里可以理解成圆的半径，当 k 取值较小时，范围为图中实线的圆，圆内红色点数目多过蓝色点，因此绿色的待分类点属于红色点集的分类；当 k 取值较大，范围为图中虚线的圆时，蓝色点有三个，多于两个红色点...下面两幅图来自维基百科： 从上图可见，两个维度上看，有两组数据，一组黑点表示，一组白点表示，直线 H1 并未做到分类；H2 虽然做到分类，但是两类之间的空隙太小；H3 分类了，并且使得两类之间的空隙最大...最大期望算法经过两个步骤交替进行计算： 第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值； 第二步是最大化（M），最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。...M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中，这个过程不断交替进行。 EM 的整个推导过程请参见 JerryLead 的这篇文章。
2 主成分回归 处理这种奇异性的第一个方法是使用主成分绕过它。由于min(n,p)=n=120，PCA将得到120个成分，每个成分是p=200个变量的线性组合。...## 计算岭β估计值 ## 使用`drop`来删除维度并创建向量 length(ridge_betas) # 每个基因都有一个 #> [1] 200 我们现在已经手动计算了岭回归的估计值。...如果不提供，glmnet将根据数据自己生成一个数值范围，而数值的数量可以用nlambda参数控制。这通常是使用glmnet的推荐方式，详见glmnet。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的lasso_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的ridge_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。
2 主成分回归 处理这种奇异性的第一个方法是使用主成分绕过它。由于min(n,p)=n=120，PCA将得到120个成分，每个成分是p=200个变量的线性组合。...## 计算岭β估计值 ## 使用\`drop\`来删除维度并创建向量 length(ridge_betas) # 每个基因都有一个 #> \[1\] 200 我们现在已经手动计算了岭回归的估计值。...如果不提供，glmnet将根据数据自己生成一个数值范围，而数值的数量可以用nlambda参数控制。这通常是使用glmnet的推荐方式，详见glmnet。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的lasso_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。...请注意，我们实际上不需要重新进行拟合，我们只需要使用我们现有的ridge_cv对象，它已经包含了lambda值范围的拟合模型。
在上一小节介绍了逻辑回归算法的大致框架：给定一个样本xb（在样本第一个特征的前面填上数值1，为了让b阈值也加入矩阵相乘运算中），让xb与待优化参数θ相乘，相乘后的结果作为Sigmoid函数的输入，输出的结果为一个范围为...Tips：为了清晰方便的说明，我这里将逻辑回归模型p_hat称为概率估计值，y_hat称为类别估计值，样本对应的目标值y称为类别真实值。估计值是模型输出的实际结果，而真实值是样本的真实标签值。...p_hat取值范围为(0, 1)，而y_hat与y的取值为"类别1"或"类别0"。 ?...此时需要注意p_hat估计值的范围在(0, 1)之间，继续绘制对应范围的函数曲线： ?...▲-log(1-x)的函数曲线 对于上面的这根曲线，将取值范围为(0, 1)的p_hat传进入，所以(1 - p_hat)也在(0, 1)之间。
Epoch：迭代次数 Learning rate：学习率，为了能够使得梯度下降法有较好的性能，我们需要把学习率的值设定在合适的范围内。太大的学习速率导致学习的不稳定，太小值又导致极长的训练时间。...选择你想进行分类（回归）的数据 下面调整测试集和训练集的比率（默认即可） Noise：噪音一些不同寻常的数据，会增加分类或者回归的难度 Batch size：批尺寸，Batch_size不宜选的太小，太小了容易不收敛...主界面 ? 最左侧是输入的属性，包括X,Y,X^2,Y^2,sin(X),sin(Y)等 中间便是神经网路的可视化，每一列是一个隐藏层，此时由两个隐藏层，通过点击+来增加隐藏层或者神经元的数量。
目前，电信级网络对时间同步要求十分严格，对于一个全国范围的IP网络来说，骨干网络时延一般要求控制在50ms之内，现行的互联网网络时间协议NTP（Network Time Protocol），简单网络时间协议...每个系统只有一个GMC，且每个子网内只有一个主时钟，从时钟与主时钟保持同步。图1所示的是一个典型的主时钟、从时钟关系示意。...这个同步报文包括该报文离开主时钟的时间估计值。主时钟测量传递的准确时间T0 K，从时钟测量接收的准确时间T1 K。...之后主时钟发出第二条报文——跟随报文（Follow_up Message），此报文与同步报文相关联，且包含同步报文放到PTP通信路径上的更为精确的估计值。...由于高精度的同步工作，使以太网技术所固有的数据传输时间波动降低到可以接受的，不影响控制精度的范围。
点估计问题就是利用样本构造一个统计量，用它的观察值，作为分布参数的估计值。 ①矩估计法 矩是描述随机变量特征的重要数字，用大写字母E表示。E[(X-c)k]为随机变量X关于点c的k阶矩。...根据最大似然法，可以求出正态分布期望μ的最佳估计量为样本均值，方差σ2的最佳估计值为样本方差，如下所示： 由此看来，总体期望与方差和样本均值与方差并不是一样的概念。...无偏估计的实际含义就是无误差估计，也即反复估计参数最后取估计量的均值作为参数估计值。...⑶区间估计 对于一个未知量，仅仅是得到估计值并不满足严谨的科学要求，还需要知道这个估计值的误差范围，以及在这个范围包含参数真值θ的可信程度。...然后根据零假设构建统计量T并估计其置信区间，如果根据观察值计算的T0在置信区间内则接受H0，如果小概率事件发生也即p值太小则拒绝H0接受H1。
（一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持...然而，由于抽样误差等因素的存在，样本估计值往往不会完全等于总体参数的真实值。因此，为了提供关于总体参数的估计范围，我们使用置信区域来表示参数可能的取值范围。...置信区域由估计值的下限和上限组成，表示我们对总体参数的估计具有一定的置信水平（confidence level）。常见的置信水平包括95%、90%等。...需要注意的是，置信区域并不直接提供关于总体参数真实值的准确区间，而是提供了一个统计上的估计范围。...到这里，如果还有什么疑问欢迎私信博主问题哦，博主会尽自己能力为你解答疑惑的！ 如果对你有帮助，你的赞是对博主最大的支持！！我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
Team 软件工程师；Brendan Meade，哈佛大学地球与行星科学系教授）为了帮助研究人员更好地了解地震周期并探索相关数据，谷歌研究院发布了一种新的交互式数据可视化方法，通过相对于真实位置放大位置估计值...此外，研究人员还将这些微小差异乘以用户控制的比例因子（因为直接在地图上的这些点之间绘制线段会太小而看不到）。默认情况下，此放大因子为 105.5（约 31.6 万倍）。 ?...为了解决这个问题，该可视化允许用户自主选择时间范围、放大矢量和其他设置。此外，通过从开始到结束动画线，用户能够获得静态图像中难以实现的真实的运动感。...上面这个动图显示了许多可视化的交互功能： 修改乘数可调整移动放大的程度； 可以调整时间滑块选择特定的关注时间范围； 使用 Google Maps JavaScript API 地图控件，可以放大地图中的一个很小的区域
作者简介，愚公搬代码《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，阿里云专家博主，腾讯云优秀博主，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。...《近期荣誉》：2022年CSDN博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主等。...具体实现步骤如下：根据要查找的关键字值和数组的第一个元素和最后一个元素的值，计算出要查找的元素在数组中的位置估计值。...如果估计值等于要查找的元素，则查找成功并返回下标。否则，将估计值与要查找的元素进行比较。如果估计值小于要查找的元素，则在数组右半部分继续进行查找。否则，在数组左半部分继续进行查找。
主要用来衡量每个系数估计值的可靠性。标准误差与实际系数值相比较小时，这些估计值的可信度会更高。较大标准误差可能表示局部多重共线性存在问题。...那么我们来看看，160公里的带宽，在以山东为研究区域的范围内，覆盖多大的范围： 以淄博市沂源县的中心点，进行160公里的估算，结果如下： 差不多能够包括三分之一个山东省吧，当然，我这里的这个距离是通过...OLS的估计值。...而对于局部来说，它的估计值就具有相对较小的方差（局部和全局差不多，值散布范围很小），但是偏差就大了（异质性何在……） 但是如果我的带宽无限接近0的时候，除要素本身以外，旁边所有的临近要素的权重都是...其值在 0.0 到 1.0 范围内变化，值越大越好。此值可解释为回归模型所涵盖的因变量方差的比例。R2 计算的分母为因变量值平方和。
首先是RANSAC算法，是一种迭代方法，用于从一组包含异常值的观察数据中估计数学模型的参数，当异常值对估计值无任何影响时。因此，它也可以解释为异常值检测方法。...但是RANSAC算法存在的最大问题是使用范围受限，最实用于只有平面特征的数据，同时由于是一种迭代的算法，因此算法的准确性依赖迭代的次数。...我重点学习的区域生长的方法，首先这种算法的使用范围很广，在机器人导航以及复杂场景的重建中都有相应的应用，这也展示了这种方法的使用范围。...种子周围的点和种子相比 2法线方向是否足够相近 3曲率是否足够小 4如果满足1，2则该点可用做种子 5如果只满足1，则归类而不做种 6从某个种子出发，其“子种子”不再出现则一类聚集完成 7类的规模既不能太大也不能太小
如果kernel.shmmax设置得太小，可能会导致数据库无法分配足够的共享内存，从而出现错误信息3。如果kernel.shmmax设置得太大，可能会导致系统的内存压力增加，从而影响其他进程的运行。...如果这个参数设置得太小，可能会导致排序或哈希操作使用临时文件，从而降低性能。如果设置得太大，可能会导致系统内存不足，从而触发交换或OOM（内存溢出）。...- effective_cache_size：这个参数是一个估计值，用来告诉PostgreSQL规划器操作系统可以用于缓存文件的内存大小。
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