试图找出如何从列表中得到标准差。我查过一些例子,但由于某种原因,我无法让它们开始工作。总、中、中、平均都做得很好,这是标准偏差造成的误差,而不知道如何打印。
这是我创建的代码,是的,我知道它可以被缩短。但这是我第一次四处走动。
我目前收到以下错误
AttributeError: 'module' object has no attribute 'stdev'
这是我创建的代码,是的,我知道它可以被缩短。但这是我第一次四处走动。
num1 = int(input("Insert first number"))
num
我附加这个示例是因为我想知道您如何解释dbrda汇总表中的差异:
data(varespec)
data(varechem)
vare.cca <- dbrda(varespec ~ N + P + K + Condition(Al), varechem,
dist="euclidean")
anova(vare.cca, by ="margin")
Df Variance F Pr(>F)
N 1 156.26 3.0261 0.032 *
P
我有许多类别,每个类别都有一些元素。我现在正在寻找一种编程算法,可以在不拆分类别的情况下将这些类别分布在预定义数量的列中,保持类别顺序,并尽可能保持每列中元素的数量最优。
例如:将5个类别分布在3列中
Data:
category A, 7 elements
category B, 7 elements
category C, 3 elements
category D, 2 elements
category E, 8 elements
结果:
Column 1: category A, 7 elements
Column 2: category B and C, 10 elements
C
我有一个文件,其中包含需要存储在数组中的数字列表。如何计算数组的总体标准差?主课程不需要修改。
主
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
public class Main {
private static int NUMBERS=20;
public static void main(String[] args) {
double[] myNumbers = new double[NUMBERS];
Calculations calculations = new Calculations()
我有一幅图像,在那里我需要尽可能快地检测到一个物体。我也知道,我只需要检测离中心最近的物体。
AFAIK的MatchTemplate有点像这样(伪代码):
for(x in width):
for(y in height):
value = calcSimilarity(inputImage, searchedImage, x, y)
matched[x][y] = value
在那之后,我必须循环遍历得到的图像,找到离中心最近的点,这都是很浪费的。
所以我想知道我能不能做这样的事:
coordsGen = new CoordsGen() // a cl
请您告诉我如何为下面的matlab程序的LMS算法绘制MSE曲线。提前谢谢。
clc
close all
clear all
N=input('length of sequence N = '); % filter length
t=[0:N-1];
w0=0.001; phi=0.1;
d=sin(2*pi*[1:N]*w0+phi); %desired signal
x=d+randn(1,N)*0.5; % input of the filter
w=zeros(1,N); %initial weight
mu=input('mu = '); %
假设我有道路图像的数据集,我希望它输出一个数组,每个元素的范围从0到1。首先,0-1没有在图像中,其次,0-1,如果有汽车,最后0-1,如果有自行车。图像中可能有一辆自行车和一辆汽车。我的标签上贴着这样的标签:1,00,如果没有,0,1,1,如果它同时有一辆车和一辆自行车。
我不开车在车或自行车的坐标附近。我使用了vgg16,最后一层输出了带有sigmoid函数的3个输出。我被困在损失函数里了。我做了一个定制的,但我认为我使用的平方差是错误的,这是我的自定义函数。
def lf(y_true,y_pred):
square=0
batchsize=25
for i in