FDR错误发现率-P值校正学习[转载]】的更多相关文章

转自:https://baike.baidu.com/item/FDR/16312044?fr=aladdin  https://blog.csdn.net/taojiea1014/article/details/79681249 http://www.360doc.com/content/18/0914/21/19913717_786724085.shtml   https://www.sohu.com/a/165109778_785442 https://www.jianshu.com/p/…
转自:https://www.applysquare.com/topic-cn/78TAnIzZ6/ https://zhidao.baidu.com/question/1756050828556997148.html 1.简单说法 df是自由度的意思. 自由度指当以样本的统计量来估计总体的参数时, 样本中独立或能自由变化的自变量的个数,称为该统计量的自由度. 2.详解 在样本方差计算中,分母不是样本数量,而是样本量减一,人们一般认为减一是因为缺少一个自由度的原因,那么这个自由度的概念到底是什么…
etcd是一个高可用的键值存储系统,主要用于共享配置和服务发现.etcd是由CoreOS开发并维护的,灵感来自于 ZooKeeper 和 Doozer,它使用Go语言编写,并通过Raft一致性算法处理日志复制以保证强一致性.Raft是一个来自Stanford的新的一致性算法,适用于分布式系统的日志复制,Raft通过选举的方式来实现一致性,在Raft中,任何一个节点都可能成为Leader.Google的容器集群管理系统Kubernetes.开源PaaS平台Cloud Foundry和CoreOS的…
错误 1 Files 的值“ < < < < < < < .mine”无效.路径中具有非法字符.     今天使用SVN进行更新的时候,出现了如上问题,想起卓的一篇博客也是谈到此类问题,就去看了看,卓的解决方法如下: 解决冲突,告诉SVN这个问题已解决(Resolved).一般更简单些:在你的工程OBJ/DEBUG目录下,找到 工程名.csproj.FileListAbsolute.txt的文件打开并删除含有'<<<<<<<…
Marlin 擠出頭溫度控制PID值校正 擠出頭加熱器.溫度感應器安裝好後,先別急著直接指定工作溫度並且加熱.因為控制板上的溫度控制PID參數尚未校正.如果加熱速度過快,有可能會加熱過度並且導致零件燒毀. Marlin 有提供 PID 參數自動校正的功能 (PID Autotune) 加熱器.溫度感應器線路接妥後,執行G-code "M303 C8 S175" (自動調整PID參數,溫度震盪8次後停止,目標溫度175度.). 若收到錯誤訊息"PID Autotune fail…
Java多线程学习(转载) 时间:2015-03-14 13:53:14      阅读:137413      评论:4      收藏:3      [点我收藏+] 转载 :http://blog.csdn.net/evankaka 本文主要讲了java中多线程的使用方法.线程同步.线程数据传递.线程状态及相应的一些线程函数用法.概述等. 首先讲一下进程和线程的区别: 进程:每个进程都有独立的代码和数据空间(进程上下文),进程间的切换会有较大的开销,一个进程包含1--n个线程. 线程:同一类…
出处:https://www.hollischuang.com/archives/2275 关于这个问题,在StackOverflow上也引发过广泛的讨论,看来很多程序员对于这个问题的理解都不尽相同,甚至很多人理解的是错误的.还有的人可能知道Java中的参数传递是值传递,但是说不出来为什么. 在开始深入讲解之前,有必要纠正一下大家以前的那些错误看法了.如果你有以下想法,那么你有必要好好阅读本文. 错误理解一:值传递和引用传递,区分的条件是传递的内容,如果是个值,就是值传递.如果是个引用,就是引用…
SwiftyJSON 是一个很优秀 Swift 语言第三方库.我们在之前的文章中对它有过介绍.相信大家对它也有了一些了解.提升开发功力最好的方式就是学习优秀的源代码了,记得大神 TJ Holowaychuk 也这么说过.所以我们这次一起来学习一下 SwiftyJSON 的代码. SwiftyJSON 很适合我们做源码研究.首先,它的代码量很少,整个库只有一个代码文件.这样我们就能很快的了解它的整体结构. 另外,虽然它的代码量不大,但是却很充分的用到了 Swift 的特性.通过研究它,能帮助我们着…
度量表 1.准确率 (presion) p=TPTP+FP 理解为你预测对的正例数占你预测正例总量的比率,假设实际有90个正例,10个负例,你预测80(75+,5-)个正例,20(15+,5-)个负例 实际上你的准确率为75/80=0.9375,但这个评价指标有什么问题呢,想想就知道,这里你并没有用到实际的正例数,那么仅仅靠你猜中的正例作为分母,你并不知道实际的正例有多少,你看召回率为75/90=0.83,就是说你的猜测局限于预测范围 2.召回率       (recall)r=TPTP+FN…
在百度ife刷题是自己的一个错误引发了我对<input type="text"/>的学习. 先贴代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>example</title> </head> <body> <label for="weather_input"…