在<如何计算假设检验的功效(power)和效应量(effect size)?>一文中,我们讲述了如何根据显著性水平α,效应量和样本容量n,计算功效,以及如何根据显著性水平α,功效和样本容量n,计算效应量.但这两个应用都属于事后检验,也就是说,就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想,我们也没有办法改变.因此,我们最好事先就把我们想要达到的功效和效应量确定好,然后根据显著性水平α,功效和效应量,计算样本容量n.这种事前检验的应用用得比较多. 此外,我们都知道,如果假设检验选取的样本量很小,那么

8.3 Margin of Error 由该公式可知: To improve the precision of the estimate, we need to decrease the margin of error, E. Because the sample size, n, occurs in the denominator of the formula for E, we can decrease E by increasing the sample size. 可以通过减小Z或增大n

不断维护的地址:http://plzcoding.com/face-recognition-with-opencv/ 怎样使用OpenCV进行人脸识别 本文大部分来自OpenCV官网上的Face Reconition with OpenCV这节内容(http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html),小弟我尝试翻译一些重要内容.这部分内容是Philipp Wagner写的,他的github:https

在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample:   > x=1:10       > sample(x=x)        [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样------最多抽n次,n为x向量中元

首先,这是一个典型的sample Table box: 一.      Stbl box中常见的子box: stts:Decoding Time to Sample Box时间戳和Sample映射表.通过这个box可以实现时间到sample number的映射. stsd:Sample Description,主要描述当前track有关的编码信息,以及用于初始化解码的附加信息. stsz,stz2:Sample Size Boxes每个Sample大小的表. stsc:Sample to chu

在做图片处理的时候最常遇到的问题估计就是Out Of Memory (内存溢出)了 网上对这种问题的解决方案很多,原来无非就是压缩图片大小 本不该重复造轮子,但实际中却遇见了问题,写出来希望后来者能引以为戒,并给出一个自我感觉不错的方案 常用的一种解决方案: FileInputStream f = new FileInputStream(file);BitmapFactory.Options options = new BitmapFactory.Options();   options.inS

今天介绍一些运算函数,它们的使用很简单,没有什么难度,但是也会用的着. 在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample: > x=1:10 > sample(x=x) [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量x赋值,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样-

The human visual system is one of the wonders of the world. Consider the following sequence of handwritten digits: Most people effortlessly recognize those digits as 504192. That ease is deceptive. In each hemisphere of our brain, humans have a prima

遇到的问题 在处理数据过程中,遇到需要取(n)个数的问题,而当样本量过大的时候,就不能简单的take(n),这类问题一般有两种情况: > - 有序取 TopN > - 无序取 N 先来讨论无序取N的情况: sample函数 sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取 返回一个新的RDD withReplacement:元素可以多次抽样(在抽样时替换) withReplacement=true,表示有放回的抽样 withReplacement=false,表示无

7.3 The Sampling Distribution of the Sample Mean population:1000:Scale are normally distributed with mean 100 and standard deviation 16 sample:4:可以得到样本均值的分布图如下: 与通过公式计算得到的mean 和 标准差一致:μx¯ = μ = 100 and σx¯ = σ/√n = 16/√4 = 8; 由图可知The histogram is sha

7.2  The Mean and Standard Deviation of the Sample Mean Recall that the mean of a variable is denoted μ, subscripted if necessary with the letter representing the variable. So the mean of x is written as μx , the mean of y as μy , and so on. In parti

ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.) ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件 ORA-00018: 超出最大会话数 ORA-00019: 超出最大会话许可数 ORA-00020: 超出最大进程数 () ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话 ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝 ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话 ORA-00024: 单一进程模式下不允许从多个进程注册 ORA-00025: 无法分配  ORA-00026:

///////////////////////////////////////////////////////////////ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.)ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件ORA-00018: 超出最大会话数ORA-00019: 超出最大会话许可数ORA-00020: 超出最大进程数 ()ORA-00021: 会话附属于其它某些进程:无法转换会话ORA-00022: 无效的会话 ID:访问被拒绝ORA-00023: 会话引用进程私用内存:无法分离会话O

1.快照(snapshots) 缺省情况情况下,Redis把数据快照存放在磁盘上的二进制文件中,文件名为dump.rdb.你可以配置Redis的持久化策略,例如数据集中每N秒钟有超过M次更新,就将数据写入磁盘:或者你可以手工调用命令SAVE或BGSAVE. 数据保存的目录: 工作原理 Redis forks. 子进程开始将数据写到临时RDB文件中. 当子进程完成写RDB文件,用新文件替换老文件. 这种方式可以使Redis使用copy-on-write技术. 2.APPEND ONLY MODE(

对于训练好的Caffe 网络 输入:彩色or灰度图片 做minist 下手写识别分类,不能直接使用,需去除均值图像,同时将输入图像像素归一化到0-1直接即可. #include <caffe/caffe.hpp>#include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>#include <iosf

ORACLE数据库管理员应按如下方式对ORACLE数据库系统做定期监控: (1). 每天对ORACLE数据库的运行状态,日志文件,备份情况,数据 库的空间使用情况,系统资源的使用情况进行检查,发现并解决 问题. (2). 每周对数据库对象的空间扩展情况,数据的增长情况进行监控,对数据库做健康检查,对数据库对象的状态做检查. (3). 每月对表和索引等进行Analyze,检查表空间碎片,寻找数据库 性能调整的机会,进行数据库性能调整,提出下一步空间管理 计划.对ORACLE数据库状态进行一次全面检

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

HDMI热插拔检测原理 HDMI(19Pin)/DVI(16 pin)的功能是热插拔检测(HPD),这个信号将作为主机系统是否对HDMI/DVI是否发送TMDS信号的依据.HPD是从显示器输出送往计算机主机的一个检测信号.热插拔检测的作用是当显示器等数字显示器通过DVI接口与计算机主机相连或断开连接时,计算机主机能够通过HDMI/DVI的HPD引脚检测出这一事件,并做出响应. 在传输信号上来讲,HDMI与DVI完全兼容,只是接口封装不一样而已,下面以HDMI为例讲述HPD的原理和实现方式.下图为

HDMI能够称霸为王者之尊吗?目前消费者陷入的困境就是Audio/Video的连接线数量过度庞大,而HDMI最大卖点之一就是可使用单一的连接线完全取代众多的影音连接线,简洁又方便.缺点是技术版本变动太快,2006年6月,1.3版本正式出笼.虽然HDMI是从DVI变身而来,但DVI却仅局限于视频(Video)的传送,HDMI则是跨及音频与视频,技术的层次较高也比较复杂. 如果认真追究起来,过去在视频领域里,其实还存在有一个称之为D端子的连接器,据不同的影像格式而区分为D1-D5.由于目前仅在日本当

注:代价函数(有的地方也叫损失函数,Loss Function)在机器学习中的每一种算法中都很重要,因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程,代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度,防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的.在学习相关算法的过程中,对代价函数的理解也在不断的加深,在此做一个小结. 什么是代价函数? 假设有训练样本(x, y),模型为h,参数为θ.h(θ) = θTx(θT表示θ的转置). (1)概况来讲,任何能够衡量模型预测出来的值h(θ)与真实值y之间的差异