mvrnorm (来自质量)vs. rmvnorm (来自mvtnorm) - 腾讯云开发者社区

因此，生成高质量的页面快照，对于活动的传播和品牌的转化具有十分重要的意义。...4.1 html2canvas 提供将 DOM 绘制到 canvas 的能力这款来自社区的神器，为开发者简化了将逐个 DOM 绘制到 canvas 的过程。...下面我们从内容完整性、清晰度优化和转换效率，进一步探究高质量的快照解决方案。...例如，某个来自 CDN 图片资源的响应头示例： // Response Headers access-control-allow-credentials: true access-control-allow-headers...下面介绍图片资源转 Blob 的方案，保证图片的地址来自本地，避免在快照转化时加载失败的情况。这里提到的 Blob 对象表示一个不可变、代表二进制原始数据的类文件对象，在特定的使用场景会使用到。

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怎么提高代码质量？-来自Google的研发经验总结

其实这些都是代码质量差惹的祸。代码质量是研发质量管理的根本，它决定了整个开发团队的开发效率，项目质量，其他监控，告警，日志等手段都只能是事后补偿。...本文就如何保证代码质量总结了一些经验和方法，供大家参考。...代码质量本身并没有一个特别明确的量化指标，而且根据公司发展的不同阶段，团队规模的大小不同，项目性质的不同等，对代码质量的要求也不尽相同．不过如果项目中出现以下情况时候，就说明代码质量要值得重视了．...怎么才能时刻保证代码的高质量，避免以上问题发生？...Sonar Sonar 是一个用于代码质量管理的平台。可以在一个统一的平台上显示管理静态分析，单元测试覆盖率等质量报告。

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DeepMind谷歌研究员力荐：扩散模型效率&生成质量提升窍门，来自StyleGAN原作者

来自英伟达StyleGAN的原班作者们站了出来，尝试给出了一些设计扩散模型的窍门和准则，结果模型的质量和效率都有所改进，比如将现有ImageNet-64模型的FID分数从2.07提高到接近SOTA的1.55...（这三种方法（VP、VE、iDDPM+ DDIM）不仅被广泛使用且实现了SOTA性能，还来自不同的理论基础。）...用到的三个测试模型还是上面的那三个，来自不同的理论框架和模型族。...接着根据在50000张生成图像和所有可用真实图像之间计算的FID分数来评估质量。可以看到，原始的的确定性采样器以蓝色显示，在他们的统一框架（橙色）中重新实现这些方法会产生类似或更好的结果。...确定性采样好处虽然多，但与每一步都向图像中注入新噪声的随机采样相比，它输出的图像质量确实更差。

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DeepMind谷歌研究员力荐：扩散模型效率&生成质量提升窍门，来自StyleGAN原作者

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ICA简介：独立成分分析

这种方法的起源来自信号处理，我们试图将多变量信号分离成加性子分量。让我们进入对主要思想的解释：想象一些独立的信号或变量。...ICA vs. PCA 您可能已经猜到 ICA 在某种程度上与主成分分析 (PCA) 相关。这个假设并没有错。这两个概念背后的想法相差不大，但它们在最后阶段有所不同，我们将在后面看到。...在一个非常简单的表示中，我们可以想象来自麦克风 1 和 2 的两个测量值具有形成类似交叉模式的关系。...fastICA package in R install.packages("fastICA") # load required libraries library(MASS) # To use mvrnorm...(0.7*sin((1:1000)/19+0.57*pi) + mvrnorm(n = 1000, mu = 0, Sigma = 0.004)) plot(s1, col="red", main =

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R语言多元统计包简介:各种假设检验统计方法聚类分析数据处理

rggobi包和DescribeDisplay包是GGobi的接口，DescribeDisplay的图可达到出版质量的要求；xgobi包是XGobi和XGvis的接口，可实现动态交互的图。...密度估计和模拟（Densities (estimation and simulation)）： MASS包的mvrnorm()产生多元正态分布的随机数。...Mvtnorm包有多元t分布和多元正态分布的概率和分位数函数，还可计算多元正态分布的密度函数。mvtnormpcs包提供基于Dunnett的函数。...CRAN的Cluster任务列表（http://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html）有更全面的信息，ks包里的rmvnorm.mixt()和dmvnorm.mixt...energy 包里的mvnorm.etest()基于E统计量做正态检验，k.sample()检验多个数据是否来自同一分布。dprep 包里的mardia()用Mardia检验正态性。

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「R」R 中的方差分析ANOVA

> library(mvtnorm) > library(survival) > library(TH.data) > library(MASS) > library(multcomp) > attach...下面的例子来自multcomp包中的litter数据集。怀孕的小鼠被分为四个小组，每组接受不同剂量的药物处理。产下幼崽的体重均值为因变量，怀孕时间为协变量。...> library(multcomp) > contrast <- rbind("no drug vs. drug" = c(3, -1, -1, -1)) > summary(glht(fit, linfct...Error t value Pr(>|t|) no drug vs. drug == 0 8.284 3.209 2.581 0.012 * --- Signif. codes...> library(multcomp) 载入需要的程辑包：mvtnorm 载入需要的程辑包：survival 载入需要的程辑包：TH.data 载入需要的程辑包：MASS 载入程辑包：‘TH.data

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R语言︱常用统计方法包+机器学习包（名称、简介）

rggobi包和DescribeDisplay包是GGobi的接口，DescribeDisplay的图可达到出版质量的要求； xgobi包是XGobi和XGvis的接口，可实现动态交互的图。...密度估计和模拟（Densities (estimation and simulation)）： MASS包的mvrnorm()产生多元正态分布的随机数。...Mvtnorm包有多元t分布和多元正态分布的概率和分位数函数，还可计算多元正态分布的密度函数。 mvtnormpcs包提供基于Dunnett的函数。...CRAN的Cluster任务列表（http://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html）有更全面的信息，ks包里的rmvnorm.mixt()和dmvnorm.mixt...energy 包里的mvnorm.etest()基于E统计量做正态检验，k.sample()检验多个数据是否来自同一分布。 dprep 包里的mardia()用Mardia检验正态性。

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「R」数值与字符处理函数

生成多元正态数据当你需要获取来自给定均值向量和协方差矩阵的多元正态分布的数据时，MASS包中的mvrnorm()函数可以让这个问题变得容易。...其调用格式： mvrnorm(n, mean, sigma) 其中n是你想要的样本大小，mean是均值向量，而sigma是方差——协方差矩阵（或相关矩阵）。

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一种另辟蹊径的聚类：EM聚类

可想而知，观测全体即来自多个统计分布的有限混合分布的随机样本，我们很容易抽象描述为不同均值，不同方差的一个或多个正态分布的随机样本。随机样本在正态分布的分布概率是聚类的数学依据。...15 ;muy2<-15 ss1<-10 ;ss2<-10 ;s12<-3； sigma<-matrix(c(ss1,s12,s12,ss2),nrow=2,ncol=2) Data1<-mvrnorm...(n=100,mu=c(mux1,muy1),Sigma=sigma,empirical=TRUE) Data2<-mvrnorm(n=50,mu=c(mux2,muy2),Sigma=sigma,empirical

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【数据采集】2.朋友分享的商品链接那么长的原因竟然是！

如果我们不跟踪来自哪个网站，哪些广告系列或他们访问的渠道，我们如何知道将多少转化归因于每个来源？这里面其实用到的是UTM参数标识流量。二、什么是UTM参数？...这五个参数是： utm_source：标识来自哪个渠道。比如：iosapp //来源：苹果手机客户端 utm_medium：标识来自何种媒介。...这可以是链接的类型（例如，图像vs.文本vs.按钮），链接在文档中的位置，A / B测试中的变体等。...，而来自线下的用户的utm_source会被标记为offline。...明显可以看到线上推广的流量质量比较高四、结论： UTM参数是准确的流量归因的重要组成部分，而准确的流量归因对于理解哪些在线营销活动会带来转化至关重要。

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时间序列预测一定需要深度学习模型吗？

最近来自德国的几位学者在arxiv上发表了一篇有意思的对比综述文章，其用GBRT与最近各大顶会发表的新颖模型进行对比，并公布了其代码和结果。...该模型包含了来自日期和时间的额外通道。...深度空气质量预测框架（DAQFF）包括一个两阶段的特征表示；数据通过三个一维卷积层，然后是两个双向LSTM层和一个次级线性层进行预测。...下面是训练的损失函数：实验结果 01 单变量时间序列预测没有协变量有协变量 02 深度学习模型对比 vs. LSTNet vs....DeepAR, DeepState, TFT 03 多变量时间序列预测 vs. DARNN vs.

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时间序列预测一定需要深度学习模型吗？

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时间序列预测一定需要深度学习模型吗？

最近来自德国的几位学者在arxiv上发表了一篇有意思的对比综述文章，其用GBRT与最近各大顶会发表的新颖模型进行对比，并公布了其代码和结果。...该模型包含了来自日期和时间的额外通道。...深度空气质量预测框架（DAQFF）包括一个两阶段的特征表示；数据通过三个一维卷积层，然后是两个双向LSTM层和一个次级线性层进行预测。...下面是训练的损失函数：实验结果 01单变量时间序列预测没有协变量有协变量 02深度学习模型对比 vs. LSTNet vs....DeepAR, DeepState, TFT 03多变量时间序列预测 vs. DARNN vs.

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学界 | 南京理工大学ICCV 2017论文：图像超分辨率模型MemNet

过滤器权重指标 Vm vs. 特征地图指数（feature map index）l。...第一行是来自 14-图像数据集、噪声水平 30 的图像「10」。只有 MemNet 修复了褶皱。第二行是来自 BSD200、噪声水平 70 的图像「206062」。...第一行是来自 BSD100、缩放因子×3 的图像「108005」。只有 MemNet 准确修复了图案。第二行识来自 Urban100、缩放因子×4 的图像「img_002」。...第一行是来自 Classic5、质量因子为 10 的图像「barbara」。MemNet 修复了线条，而其他网络输出的结果比较模糊。...第二行是来自 LIVE1、质量因子为 10 的图像「lighthouse」。MemNet 精确地修复了人造边界（blocking artifact）。 ?

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码率vs.分辨率，哪一个更重要？

点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 翻译、编辑：Alex 技术审校：章琦本文来自OTTVerse，作者为Krishna...码率vs.分辨率 Easy-Tech #037# 在本文中，我们将讨论OTT领域中视频压缩和处理的基本问题：码率vs.分辨率，哪一个对视频流更重要？...如果你更改视频编解码器及其设置（或编码工具），那么相同的码率将提供截然不同的视频质量。码率如何影响视频质量？为了理解码率如何影响视频质量，我们需要先理解视频压缩的工作原理。...通过下面的视频截图，你能告诉我哪一个来自较高码率视频，哪一个来自较低码率视频吗？记住，它们都是1080p。 1.5mbps 5 mbps 很明显，上图的码率较低，下图的码率较高。...结语：码率vs.分辨率现在，我们已经结束了对于码率、分辨率和它们二者哪一个对于视频压缩更重要的讨论。

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每日学术速递10.27

此外，通过实验，我们已经证明我们的方法实现了与最先进的方法相当的渲染质量。项目页面：此 https URL。...这些模型中的绝大多数都是在由（图像、标题）对组成的数据集上进行训练的，其中图像通常来自网络，标题是它们的 HTML 替代文本。一个值得注意的例子是稳定扩散和其他模型使用的 LAION 数据集。...在这项工作中，我们观察到这些标题通常质量较低，并认为这会显着影响模型理解文本提示中细微语义的能力。...首先，在整体图像质量方面：根据人类评估，FID 为 14.84 对比基线 17.87，忠实图像生成提高了 64.3%。...其次，在语义对齐方面，例如语义对象准确度为 84.34 vs. 78.90，计算对齐错误为 1.32 vs. 1.44，位置对齐错误为 62.42 vs. 57.60。

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微软开源的大模型太强了，数学推理超ChatGPT，论文、模型权重全部公开

MATH 数据集来自 AMC 10、AMC 12 和 AIME 等著名数学竞赛当中的数学问题，包含 7500 个训练数据和 5000 个具有挑战性的测试数据：初等代数、代数、数论、几何、微积分等。...540B（81.6 vs. 80.7）。...Reinforced Evol-Instruct ：受 InstructGPT 和 PRMs 的启发，该研究训练了两个奖励模型，分别用来预测指令的质量和答案中每一步的正确性。...同时，它在 MATH 上超越了 PaLM 1 540B（14.0 vs. 8.8）、GPT-3 175B（14.0 vs. 5.2）。...此外，它在 MATH 上的表现远远优于 Llama 1 65B（14.0 vs. 10.6）和 Llama 2 70B（14.0 vs. 13.5）。

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R语言用多重插补法估算相对风险

我们模拟一个非常大的完整数据集： #simulate完整数据 expit < - function（x）{ EXP（X）/（1 + EXP（X）） } n < - 100000 x < - mvrnorm...指定逻辑结果模型的缺失结果以及来自与逻辑结果模型兼容的插补模型的缺失协变量值： numImps < - 10 imps < - （obsData，smtype =“logistic”，smformula

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多分组差异分析结果的两种展示形式

2.1 首先是将差异表达分析的结果整理成如下格式第一列：基因名；第二列：logfc；第三列：adjusted p value；第四列：给adjusted p value 一个分组；第五列：表示数据来自于哪组实验.... 3d","0d vs. 6d","0d vs. 9d","3d vs. 6d","3d vs. 9d","6d vs. 9d"), y=0, label=c("0d vs. 3d","0d vs....6d","0d vs. 9d","3d vs. 6d","3d vs. 9d","6d vs. 9d")) #构造数据集用来添加背景的灰色柱子 datbar<-data.frame(x=c("0d vs.... 3d","0d vs. 6d","0d vs. 9d","3d vs. 6d","3d vs. 9d","6d vs. 9d"), y=c(20,22,24,10,10,10)) library(ggplot2...这里放一个来自A Spatiotemporal Organ-Wide Gene Expression and Cell Atlas of the Developing Human Heart文章的示例图供大家参考

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高质量前端快照方案：来自页面的「自拍」

怎么提高代码质量？-来自Google的研发经验总结

DeepMind谷歌研究员力荐：扩散模型效率&生成质量提升窍门，来自StyleGAN原作者

DeepMind谷歌研究员力荐：扩散模型效率&生成质量提升窍门，来自StyleGAN原作者

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时间序列预测一定需要深度学习模型吗？

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学界 | 南京理工大学ICCV 2017论文：图像超分辨率模型MemNet

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每日学术速递10.27

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