SAS常用函数 一.数学函数  ABS(x) 求x的绝对值. MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个. MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个. MOD(x,y) 求x除以y的余数. SQRT(x) 求x的平方根. ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果,比如ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57,ROUND(5654.5654,10)结果为5650. CEIL(x) 求大于等于x的最小整数.当x为整数时就

转自:http://www.cnblogs.com/Imageshop/archive/2013/04/07/3006334.html 一.自适应直方图均衡化(Adaptive histgram equalization/AHE) 1.简述 自适应直方图均衡化(AHE)用来提升图像的对比度的一种计算机图像处理技术.和普通的直方图均衡算法不同,AHE算法通过计算图像的局部直方图,然后重新分布亮度来来改变图像对比度.因此,该算法更适合于改进图像的局部对比度以及获得更多的图像细节. 不过,AHE有过度

这里还涉及到pdf.方差等概念,推荐去看<全局光照技术:从离线到实时渲染> 积累分布函数 cumulative distribution function (CDF) 蒙特卡洛估算 为了计算式蒙特卡罗估算量,就有必要从选择的概率分布中抽取随机样本. 逆推法 逆推法使用一个或多个均匀的随机变量映射到随机变量的期望分布中. 为了从该分布中获取样本,我们首先计算CDF P(x),在这个函数是连续的情况下,P表示为p的不定积分. 当从该分布中获取样本时,我们可以使用均匀随机数ξ,并根据CDF选取某一可

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较

本文前言 在学习图形学(games101 from bilibili)的时候,也遇到了像这样的问题,Cook-Torrance模型无法实现粗糙度为0时,物体微表面呈现绝对镜面的效果(呈现出一面镜子),为了搜寻解决办法,因此看到了这篇博客,因为是全英文,所以就花了一点时间翻译了一下,方便日后重新观看,红色字对原博客的补充说明 前言 最近我正在为我的渲染器开发microfacet brdf模型,我注意到为microfacet brdf提供一个单独的采样方法是非常必要的,而不是使用默认的方法,因为默认

sas编程-日期相差计算函数 intnx 示例代码: data _null_;    lastdate=intnx('year',today(),-100);    format lastdate  date9.;    put  lastdate;run;

链接: http://stackoverflow.com/questions/2328258/cumulative-normal-distribution-function-in-c-c http://www.johndcook.com/blog/cpp_phi/ 个人使用的是如下的代码: static double CND(double d) { const double A1 = 0.31938153; const double A2 = -0.356563782; const double

这里总结一个guide,主要针对刚开始做数据挖掘和数据分析的同学 说道统计分析工具你一定想到像excel,spss,sas,matlab以及R语言.R语言是这里面比较火的,它的强项是强大的绘图功能以及强大丰富的统计包,通过这个平台你可以了解统计前言的一些实现.它的唯一的问题就是性能问题.所以有时候你需要借用python. 使用R语言你可能需要Rstudio这个工具. python在在任何方面都有相当丰富的模块,科学计算领域也不例外,你可以查看python wiki也可以寻找相关的团体. 你可能会

如上图所示,计算区间[a  b]上f(x)的积分即求曲线与X轴围成红色区域的面积.下面使用蒙特卡洛法计算区间[2  3]上的定积分:∫(x2+4*x*sin(x))dx # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x): return x**2 + 4*x*np.sin(x) def intf(x): return x**3/3.0+4.0*np.sin(x) - 4.0*x*n

SAS Annotated Output GLM   在使用SAS过程中,proc glm步输出离差平方和有4种算法,分别是SS1 SS2 SS3 SS4 下面文章介绍了其中SS3的具体计算步骤和例子. This page shows an example of analysis of variance run through a general linear model (glm) with footnotes explaining the output. The data were coll

计算磁盘IOPS的三个因素:   1.RAID类型的读写比   不同RAID类型的IOPS计算公式: RAID类型 公式 RAID5.RAID3 Drive IOPS=Read IOPS + 4*Write IOPS RAID6 Drive IOPS=Read IOPS +  6*Write IOPS RAID1.RAID10 Drive IOPS=Read IOPS + 2*Write IOPS 2.硬盘类型的IOPS值   不同磁盘类型的IOPS: 硬盘类型 IOPS FC 15K RPM

本文在Creative Commons许可证下发布. 在fedora Linux上断断续续使用R语言过了9年后,发现R语言在国内用的人逐渐多了起来.由于工作原因,直到今年暑假一个赴京工作的机会与一位统计专业的人士聊天,才知道R语言的强大威力!(当然这里没有贬低SPSS, SAS,Stata的意思). R语言是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.它是统计领域广泛使用的诞生于 1980年左右的 S 语言的

SAS的接口技术可以向下兼容SATA.具体来说,二者的兼容性主要体现在物理层和协议层的兼容. SAS系统的背板(Backplane)既可以连接具有双端口.高性能的SAS驱动器,也可以连接高容量.低成本的SATA驱动器.所以SAS驱动器和SATA驱动器可以同时存在于一个存储系统之中. 原文出自http://www.ithov.com/article/117724.shtml 版本      带宽 速度 数据线最大长度 SATA 3.0 6Gb/s 600MB/s 2米 SATA 2.0     3

一.            在SAS中进行随机抽样: 1. 在实际数据处理中常常需要进行样本抽样,在实践中主要有两种情况: (1)简单无重复抽样(2)分层抽样   a.等比例分层抽样  b. 不等比例分层抽样: 2.SAS 中可以利用PROC suveryselect 过程实现各种抽样: 其一般形式是: PROC SURVEYSELECT  data=<源数据集名> method = <srslursl sys >  out=<抽取样本存放的数据集> n=<抽取数

作者:赵磊 博客:http://elf8848.iteye.com 你想建设一个能承受500万PV/每天的网站吗? 500万PV是什么概念?服务器每秒要处理多少个请求才能应对?如果计算呢? PV是什么: PV是page view的简写.PV是指页面的访问次数,每打开或刷新一次页面,就算做一个pv. 计算模型: 每台服务器每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24小时*60分*60秒*40%)) / 服务器数量 .其中关键的参数是80%.40%.表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的

安装Windows server 2003系统,本以为改改BIOS配置“改为从光驱启动优先”很容易搞定的.没想到系统安装过程中碰到“找不到安装在计算机上的硬盘驱动器安装无法继续,要退出请按F3”问题,无法进行安装.      起初以为是BIOS设置的问题,尝试将“SATA 1.SATA2等设为ON”,结果问题更严重,直接出现ALERT警告无法进行光盘安装.然后,尝试将硬盘由“SATA”改为“ACHI”,结果导致安装过程中出现蓝屏.      在求助网络和同事的帮助下,终于把系统成功安装上去了,原

SAS是著名的统计分析软件,全称为Statistics Analysis System,最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制,并于1976年成立了SAS软件研究所,正式推出了SAS软件. 转载自:http://www.hejizhan.com/html/xueke/110/x110_46.html 这里有几十个SAS学习教程,大家可以按需下载学习,当然了,可以的话,还是多支持正版为好!  现代统计学与SAS应用 胡良平主编.pdf 10.39 MB  SAS数据挖掘实战精简版.pdf

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SAS中的一些常见的符号.运算符是一种符号①比较算符②算术算符③逻辑算符④其它算符 运算符号 比较算符 含义 #NAME? 等于 ^= . NE 不等于 > . GT 大于 < . LT 小于 >= . GE 大于等于 <= . LE 小于等于 IN 等于列表中的一个 算术算符 比较算符 含义 ** 乘方 * 乘 / 除 + 加

SAS中常见的数组函数有: dim dimk hbound hboundk lbound lboundk 数组函数计萁数组的维数.上下界,有利于写出可移植的程序,数组函数包括:dim(x) 求数组x第一维的元素的个数dimk(x) 求数组x第k维的元素的个数lbound(x) 求数组x第一维的下界hbound(x) 求数组x第一维的上界lboundk(x) 求数组x第k维的下界hboundk(x) 求数组x第k维的上界 例如:dim(x) 计算数组x第一维的元素个数,如x(3,6,2),则dim

IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数),是衡量磁盘性能的主要指标之一.IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量,一般以每秒处理的I/O请求数量为单位,I/O请求通常为读或写数据操作请求.随机读写频繁的应用,如OLTP(Online Transaction Processing),IOPS是关键衡量指标.另一个重要指标是数据吞吐量(Throughput),指单位时间内可以成功传输的数据数量.对于大量顺序读写的应用,如VOD(Video