SPSS详细教程:OR值的计算 一.问题与数据 研究者想要探索人群中不同性别者喜欢竞技类或娱乐性体育活动是否有差异.研究者从学习运动医学的学生中随机招募50名学生,记录性别并询问他们喜欢竞技类还是娱乐性活动,通过计算比值比来探索这一差异. 性别变量为gender,男性赋值为1,女性赋值为2:喜欢竞技类运动的变量为comp,是赋值为1,否(即喜欢休闲类运动)赋值为2.部分数据如下图显示,左图为原始数据,右图为按性别和喜欢竞技类运动与否统计的汇总数据. 二.对问题的分析 为计算比值比,需要满足以下两

如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 假设一项工作的工期是10天,预算成本是100元:也就是每天的完成进度是10%左右:每天的成本投入是10元左右.现在,在的第五天末的时候,我们监控项目的时候发现:1.工作只完成了40%2.实际成本已经花费了60元看来项目的执行情况很糟,在进度和成本两个方面都不尽人意,那么到现在,项目情况是如何的呢那么到底糟到什么程度呢?我们用以下指标来说明 1.BCWP,也叫挣值(earned value),

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计

以下内容根据官方规范翻译以及自己的理解整理. 1.介绍 这篇文档介绍能够实现隐式过渡的CSS新特性.文档中介绍的CSS新特性描述了CSS属性的值如何在给定的时间内平滑地从一个值变为另一个值. 2.过渡transitions 通常情况下,当CSS属性发生改变时,对应元素的CSS属性值立即从旧值变为新值,渲染结果也是立即更新.这部分介绍一种方法,可以通过使用新的CSS属性指定过渡的过程.这些新属性让元素以平滑动画的形式逐渐地从旧状态过渡到新状态. 比如,假设一个元素的left属性和backgroun

一.前言 看了下上一篇博客已经是半个月前,将近20天前了,很惭愧没有坚持下来,这期间主要是受奥运会和王宝强事件的影响,另外加上HashMap中关于rehash的实现比较不好理解,所以就一拖再拖.如果能坚持,也许容器这一部分已经写完了. 不管怎么样,奥运总算是结束了,到年底来说,也没有太多可以关注的内容了,坚持下来,做总比不做好. 回到正题,本文要分析的是Map中的经典实现,HashMap. 顾名思义是通过Hash来查找和存储元素的Map, 这种Map定位方便,支持自动扩容,是一种效率比较高的非线

Android Animation简述 一.动画(Animation)          Android框架提供了两种动画系统:属性动画(Android3.0)和视图动画.同时使用两种动画是可行的,但是一般首选使用属性动画,因为它更灵活.提供更多功能.除了这两种动画,你也可使用绘制动画——允许你加载drawable 资源并逐帧显示.          视图动画只能用于View对象,所以如果你想要实现非View对象的动画,你必须用自己的代码去实现.实际上,视图动画仍是有局限性的,只能实现View的

em的对应的像素值如何计算,一言以蔽之:em就是倍数当前元素font-size的倍数,其结果就是当前字体的像素值乘以em的值,至于font-size来自何处?有两个来源:继承自父元素和通过CSS直接设置

I - 秋实大哥下棋 Time Limit: 3000/1000MS (Java/Others)     Memory Limit: 65535/65535KB (Java/Others) Submit Status 胜负胸中料已明,又从堂上出奇兵.秋实大哥是一个下棋好手,独孤求败的他觉得下棋已经无法满足他了,他开始研究一种新的玩法. 在一个n×m的棋盘上,放置了k个车,并且他在棋盘上标出了q个矩形,表示矩形内部是战略要地. 秋实大哥要求一个矩形内的每一个格子,都至少能被一辆在矩形内的车攻击到,

1.Recursive Nerual Networks能够更好地体现每个词与词之间语法上的联系这里我们选取的损失函数仍然是交叉熵函数 2.整个网络的结构如下图所示: 每个参数的更新时的梯队值如何计算,稍后再给大家计算相应的数学公式 这里先列出节点的合并规则 1.即假设将一句话中的词先两个合并,并通过神经网络计算出合并后的得分情况 2.然后找出合并后得分最高的两个词进行真正的合并,得到新的节点,其余节点不合并 3.将得到的新节点加入到下一轮两两合并的计算过程中,直至得到最终节点 下面是计算的代码:

期望得分:76+80+30=186 实际得分:72+10+0=82 先看第一问: 本题不是求方案数,所以我们不关心 选的数是什么以及的选的顺序 只关心选了某个数后,对当前gcd的影响 预处理 cnt[i] 表示 i的倍数有多少个 g[i][j] 表示gcd(i,第j张卡片上的数) dp[i][j] 表示已经选了i个数,gcd=j 的 概率 再选k,要么gcd不变,要么变小 1.gcd不变 即k是j的倍数,因为已经选了i个且都是j的倍数,所以在剩下的n-i 个数中,还有 cnt[j]-i 个数可以

矩阵乘积:对应行列对应元素相乘的和组成新的矩阵 两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵A的列数和另一个矩阵B的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积C是一个m×p矩阵 并将此乘积记为: 例如: 矩阵的乘法满足以下运算律: 结合律: 左分配律: 右分配律: 矩阵乘法不满足交换律. 矩阵乘积可以形象地理解成空间的线性变化:位置的旋转,移动 卷积与矩阵 又称卷积和,即某元素邻域组成的矩阵A与卷积核矩阵B对应的元素的乘积的和,其中A,B的行列数相等.卷积核有特殊的定义:需矩阵中心元素=周

原文地址 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流. 一.线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像.然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波

一.程序说明 本程序有两个要点,第一个要点是读取wireshark数据包(当然也可以从网卡直接捕获改个函数就行),这个使用pyshark实现.pyshark是tshark的一个python封装,至于tshark可以认为是命令行版的wireshark,随wireshark一起安装. 第二个要点是追踪流,追踪流在wireshark中是“tcp.stream eq 70”之类的形式,但是70这类值暂是不知道具体怎么计算出来的,但从网上资料看,是依据[IP address A, TCP port A,

主从配置 |  集群配置 redis主从 主从配置原因: 1.到达读写分离,读的操作和写操作比例10 : 1读数据频繁,写数据次数少,这样可以配置1个master数据库用来写数据,配置多个slave从数据库来满足读取操作2.降低服务器压力,读取数据访问的速度加快3.主的数据库会将修改内容同步到从的数据库-数据备份 配置步骤: 配置主: 1.修改etc/redis/redis.conf文件: bind 主数据库ip地址 port 主数据库端口号 2.重启redis服务 sudo service r

棋盘分割问题 题目大意,将一个棋盘分割成k-1个矩形,每个矩形都对应一个权值,让所有的权值最小求分法 很像区间DP,但是也不能说就是 我们只要想好了一个怎么变成两个,剩下的就好了,但是怎么变,就是变化的必要条件是什么 k——分割的个数肯定是必须的,而表示一个矩形,至少要知道两个点,所以x1,y1,x2,y2也是必须的,So,五维的DP,以前想都不敢想啊 dp[k][x1][y1][x2][y2] 先不来说他的值如何计算,先来看看如何分割 根据区间DP的思想 dp[k][x1][y1][x2][y

哨戒炮 II 描述 你的防线成功升级,从原来的一根线变成了一棵树.这棵树有 N 个炮台,炮台与炮台之间 有 N-1 条隧道.你要选择一些炮台安装哨戒炮.在第 i 个炮台上安装哨戒炮得到的防御力为 vi.上次说过,哨戒炮离得太近会产生神奇的效果.具体来说,对于炮台 i,如果它安装了 哨戒炮且和 k 个哨戒炮用隧道直接相连,那么其防御力会变化 k*di.其中 di 为炮台 i 的抗 干扰属性值.如果为正,干扰对其有正的作用:为负,干扰对其有负的作用:为 0,则完全 不受干扰. 你的整套防线的防御力为

Xinwei: 写的通俗易懂,终于让我这个不搞CV.不搞图像的外行理解卷积和滤波了. 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流. 一.线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)

1.创建多行字符串,只要把多行字符串放在3个双引号间("""...""")即可.这是Scala对于here document,或者叫heredoc的支持.这里我们创建一个三行长的字符串: MultiLine.scala val str = """Hello world! How are you! Good morning!""" println(str) 输出如下: Hello worl

[算法]数位DP [题解]动态规划 题目要求的是大整数……没办法只写了小数字的,感觉应该没错. 大题框架是最大值最小化的二分问题. 对于每一块要求count(b)-count(a-1)≥s 已知a如何计算b?令now=count(a-1)+s,求的就是满足count(b)≥now的最小b了. 虽然看上去只是不等式的移项,但其实上是一种差分思想:将b-a≥s转化为b≥a+s,避免计算b和a的差. 然后每次求出b后,b+1就是新的起点,也就是count(b)=count(a`-1),不需要重新计算.

1. HashMap 定义,抽取HashMap类中主要变量,如下 public class HashMap<K,V> extends AbstractMap<K,V> implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable { /** map中键值对的数量 */ transient int size; /** 阀值 (阀值=加载因子*容量),达到后则扩容 */ int threshold; /** 加载因子,默认0.75*/ final

第30章     ADC—电压采集 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考资料:<STM32F4xx中文参考手册>ADC章节. 学习本章时,配合<STM32F4xx中文参考手册>ADC章节一起阅读,效果会更佳,特别是涉及到寄存器说明的部分. 30.1 ADC简介 STM32F429IGT6有3个ADC,每个ADC有12位.10位.8位和6位可选,