Java中的反射是一种高级特性，它允许程序在运行时动态地加载和创建类、调用类的构造方法和成员变量、以及执行类的方法。...通过反射，开发人员可以轻松地生成Java类的对象，并且可以在运行过程中对其进行操作，从而获得更灵活和可扩展的应用程序。 反射机制使用到了Java语言的特有功能：字节码指令。...为了使Java程序能够执行某些特定任务，在编译之后生成的JAVA代码可能会含有大量的语义信息，例如：类名、方法名、属性等等。...反射的主要作用是在运行时动态生成类和对象，包括以下几个方面： 1、动态创建对象 通过反射机制，可以在运行时动态地创建某个类的实例化对象。这个过程不需要知道类的名称，只需要根据类的全路径名即可。...，可以在运行时动态地调用某个类的方法，同样也不需要了解具体的方法名和参数列表。
Excel提供了许多内置的数据分析工具和函数，包括排序、筛选、求和、平均值、标准差、变异系数等等。...例如，你可以使用SUM函数计算某一列数据的总和，使用AVERAGE函数计算某一列数据的平均值，使用STDEV函数计算某一列数据的标准差等等。...你可以通过拖拽字段来设置数据透视表的行、列、值和筛选条件，从而快速生成数据报表和图表。 2.3 条件格式化 条件格式化是一种在Excel中对数据进行可视化处理的方法。...3.2 VBA编程 VBA是Visual Basic for Applications的缩写，是一种用于编写宏和自定义功能的语言。...3.4 数据可视化 数据可视化是将数据转化为图表、图形、地图等视觉元素的过程，以便更好地理解和分析数据。Excel提供了多种图表和图形功能，包括条形图、折线图、饼图、散点图、气泡图、热力图、地图等等。
Linux中的静态库和动态库简介及生成过程示例 【文章摘要】 在实际的软件开发项目中，不是每一行代码都需要我们亲自写。...在Linux中，库分为静态库和动态库两种。 本文对静态库和动态库进行了详细的介绍，并用实际的C代码演示了这两种库的生成过程。...三、动态库生成示例 1.单个文件生成动态库示例 我们编写如下简单的三个程序文件：so_test.h、test_a.c和test.c，在test.c中要调用test_a.c中实现的函数test_a。...这样生成了动态库文件libtest.so之后，如果还有其他程序要调用test_a.c中实现的函数，只需要将so_test.h和libtest.so拷贝到对应的代码工程中，然后执行类似“gcc test.c...四、总结 有关生成静态库和动态库的命令，说明如下： 第一，在本文中，我们使用的生成静态库的命令形如“ar -r test.a test.o”，其中，-r是replace的意思，表示如果当前插入的模块名已经在库中存在
数据 我根据同学提供的图，随便编了几个数据，包括均值和标准差以作练习用。 ? 图文教程 1. 打开 GraphPad Prism 8，创建模板，这里我们选择均值加减标准差的输入方式 ? 2....按照格式输入均值加减标准差，这里的N指的是使用了几个数据计算出来的均值和标准差，一般是需要填写的，我这里没有就先不写了。 ? 3. 点击Graphs里面的Data进行图形生成 ? 4....然后我们点击更换颜色，换成自然生成的颜色。当然，你也可以挨个点击柱子，选择自己喜欢的颜色 ? 6. 我们使用文字工具给图形添加显著性 ? 7.
对于日程的排序、汇总、转换、提取等，他都可用统统拿下，替代了很多需要使用复杂函数嵌套、高级筛选甚至VBA才能完成的高级数据处理技巧！...最下面的“将数据添加到数据模型（M）”是透视表的高级应用功能，目前无需涉及！ 然后确定之后，透视表环境就设置好了，剩下的就是随心所欲的点点鼠标就可以完成很多不可思议的复杂分析工作了。 ?...关于行列的位置问题，本例中地区和产品的行列可以互换。 ?...在计算类型中有求和、计数、均值、最大值、最小值、成绩、方差标准差等常用统计量。 ? 同样在值显示方式中的下拉菜单中，你可以通过设置各种百分比形式完成不同列数据的对比。 ?...如果你不仅想了解以上数据的汇总求和值，也想了解平均值，那就将销售数量字段再次拖入值字段，并更改显示方式为均值。 ?
简单来说吧，以下非常重要的概念将无效~ 六西格玛的概念 著名的68-95-99.7规则 统计分析中p=0.05(来自2西格玛区间)的“神圣”概念 够吓人了么？...我们自动如潜意识驱使般，测量样本数据集的均值和标准差，并继续检查新数据是否在一定的标准偏差范围内。 如果我们必须在95%的置信区间下工作，那么我们很高兴看到数据在2个标准差内。...所有这些计算都是基于一个隐含的假设，即人口数据(而不是样本)服从高斯分布，即生成所有数据的基本过程(过去和现在)受下面左侧图的支配。但是，如果数据在遵循右侧图形会发生什么呢？ ?...你仍将收集数据样本，并且越大越好，计算 以前也会算的均值和标准差这两个量，然后应用新的界限，而不是68-95-99.7规则。 ?...提取样本数据/计算：均值，标准差/应用切比雪夫界限 该表如下所示(这里k表示许多偏离平均值的标准差)： ? K均值标准差内的最小百分比/超出k均值标准差的百分比 痛点在哪呢？
在提供精确数学定义前，先用一个简单的例子来说明。 如果我们对大量的人口进行身高数据的随机采样，并且将采得的身高数据画成柱状图，将会得到如下图1所示的图形。...接下来看下严格的高斯公式定义，高斯分布的概率密度函数公式如下： 公式中包含两个参数，参数μ表示均值，参数σ表示标准差，均值对应正态分布的中间位置，在本例中我们可以推测均值在180cm附近。...标准差衡量了数据围绕均值分散的程度。 学过大学高数的同学应该还记得，正态分布的一个背景知识点是，95%的数据分布在均值周围2个标准差的范围内。...该过程和k-means的算法训练过程很相似（k-means不断更新类中心来让结果最大化），只不过在这里的高斯模型中，我们需要同时更新两个参数：分布的均值和标准差 高斯混合模型（GMM） 高斯混合模型是对高斯模型进行简单的扩展...高斯混合模型的学习案例 前面的简单例子里使用了一维高斯模型：即只有一个特征（身高）。但高斯不仅局限于一维，很容易将均值扩展为向量，标准差扩展为协方差矩阵，用n-维高斯分布来描述多维特征。
正态分布，就是在正常状态下的概率分布，而所谓分布，就是描述一组数中，有多少数是大，有多少数是小，这些大数和小数在整体中的占比又是多少。...小菜做了两个关于正态分布的 DEMO，一起来看看： 正态分布的整体图形曲线如下图： 描述正态分布，需要两个参数，一个就是峰值的位置，可以理解成一组数的平均值，一般用希腊字母 μ 表示，另外一个是分布的标准差...这组数据的大小分布规律，呈现两头低，中间高的特点。 仅理解这点，就已经足够让我们在生成艺术中施展拳脚了。...p5js中的randomGaussian 需要值得一提的是，Processing Java 中的randomGaussian函数没有参数，默认是返回的平均值为 0，标准差为 1 的随机浮点数。...不带参数，表示返回的平均值为 0，标准差为 1 的满足正态分布的随机浮点数 带 1 个参数 mean，表示返回的平均值为 mean，标准差为 1 的满足正态分布的随机浮点数 带 2个参数 mean 和
在数学上，高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。...强化学习：在训练过程中，可以在代理的输入或动作空间中加入高斯噪声，使其对环境变化具有更强的鲁棒性，提高智能体的泛化能力。 在上述所有示例中，高斯噪声通过特定的均值和标准差，以受控方式添加到输入或权重。...然后将生成的噪声与噪声的标准差 (0.5) 相乘，并将其添加到输入数据中，从而将其添加到输入数据中。...：在 GAN、Generative Pre-training Transformer (GPT) 和 VAE 等生成模型中，可以在训练期间将高斯噪声添加到输入数据中，以提高模型生成新的、看不见的数据的能力...它是一种通过将均值为零且标准差 (σ) 正态分布的随机值添加到输入数据中而生成的随机噪声。向数据中添加噪声的目的是使模型对输入中的小变化更健壮，并且能够更好地处理看不见的数据。
对于衡量随机机器学习算法性能所需的重复试验次数，在本教程中，我将教会大家如何用统计学方法来正确预估。...我们会预先生成研究用的样本总体，这么做对后续研究非常有帮助，因为程序生成的样本总体其均值和标准差就确定下来，而这在实际应用中常常是无法得知的。 我们用均值=60，标准差=10作为参数生成试验数据。...下面是生成1000个随机数的代码，将结果保存为results.csv文件. 代码中我们用seed()作为随机数生成器种子函数，来确保每次运行代码后得到的数据都一致。...它和标准差不同，标准差描述了样本观察值的平均变化量。标准误差能够根据样本均值的误差量或者误差散布来估计总体均值。...其中红色直线表示总体的均值（在教程开始根据给定的均值和标准差生成了总体，所以总体的均值已知），重复1000次或更多后，可以用样本均值代替总体均值。 图中误差线包裹着均值线。
统计学最重要的10个概念【附代码解析】 1. 平均值 平均值是一组数据的算术平均数，计算方法是将所有数值相加后除以数据的总数。它是最常用的集中趋势度量，但容易受极端值影响。...中位数 中位数是将数据排序后处于中间位置的值。对于奇数个数据，中位数是最中间的数；对于偶数个数据，中位数是中间两个数的平均值。中位数不受极端值影响，因此在存在异常值时比平均值更稳定。...0.0044 x = -2.88, y = 0.0063 x = -2.76, y = 0.0088 x = -2.64, y = 0.0122 x = -2.52, y = 0.0166 此外，代码还会生成一个标准正态分布的图形...抽样分布 抽样分布描述统计量（如样本均值）在重复抽样中的分布情况。中心极限定理指出，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似服从正态分布。...: 0.0999 代码还会生成一个样本均值的直方图，展示其近似正态分布的特性。
首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...柯西分布函数在原点处的峰值较小但在两端的分布比较长，利用柯西变异能够在当前变异的蝴蝶个体附近生成更大的扰动从而使得柯西分布函数的范围比较广，采用柯西变异两端分布更容易跳出局部最优值。...（3）动态切换概率策略 引入动态切换概率来平衡局部开采和全局开采的比重，来实现更好的寻优策略。...为了实验的公平、客观性，本文将所有算法的初始种群规模统一设为30， 迭代次数设置为500，四个算法的共有参数保持一致。...CWBOA和BOA 中的 c c c感官形态设置为0.01， a a a幂指数在迭代过程从0.1迭代到0.3；基本的BOA和FPA中的切换概率均为 p = 0.8 p=0.8 p=0.8。
首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...柯西分布函数在原点处的峰值较小但在两端的分布比较长，利用柯西变异能够在当前变异的蝴蝶个体附近生成更大的扰动从而使得柯西分布函数的范围比较广，采用柯西变异两端分布更容易跳出局部最优值。...（3）动态切换概率策略 引入动态切换概率来平衡局部开采和全局开采的比重，来实现更好的寻优策略。...CWBOA和BOA 中的 c c c感官形态设置为0.01， a a a幂指数在迭代过程从0.1迭代到0.3；基本的BOA和FPA中的切换概率均为 p = 0.8 p=0.8 p=0.8。...0.047395,最小值:8.7206e-05,平均值:0.011072,标准差:0.015677 CWBOA：最大值: 0,最小值:0,平均值:0,标准差:0 由函数的收敛曲线可知，改进的CWBOA在收敛的速度和精度上要优于
下面用简单的数据来描述线性方程y=2x+1，代码如下： ? 运行脚本输出如图2-2所示的图形。 ? 图2-2 基本直线图 在图2-2中，使用线性方程y=2x+1画出的是直线图。...决定直方图y轴的取值是某个箱子中的元素的个数 (normed=False), 还是某个箱子中的元素的个数占总体的百分比 (normed=True)。 在介绍直方图之前，先来了解什么是正太分布。...正态分布也称常态分布，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和教育中的大量现象均按正态形式分布。例如，能力的高低、学生成绩的好坏等都属于正态分布。...图4-2 正态分布的钟形曲线 正态分布有两个参数，即均值和标准差。均值是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为：取与均值越近的值的概率越大，而取离均值越远的值的概率越小。...标准差描述正态分布资料数据分布的离散程度，标准差越大，数据分布越分散；标准差越小，数据分布越集中。标准差也是正态分布的形状参数，标准差越大，曲线越扁平；反之，标准差越小，曲线越瘦高。
对于衡量随机机器学习算法性能所需的重复试验次数，在本教程中，我将教会大家如何用统计学方法来正确预估。...我们会预先生成研究用的样本总体，这么做对后续研究非常有帮助，因为程序生成的样本总体其均值和标准差就确定下来，而这在实际应用中常常是无法得知的。 我们用均值=60，标准差=10作为参数生成试验数据。...下面是生成1000个随机数的代码，将结果保存为results.csv文件. 代码中我们用seed()作为随机数生成器种子函数，来确保每次运行代码后得到的数据都一致。...计算标准误差 标准误差用来计算样本均值偏离总体均值的多少。它和标准差不同，标准差描述了样本观察值的平均变化量。标准误差能够根据样本均值的误差量或者误差散布来估计总体均值。...其中红色直线表示总体的均值（在教程开始根据给定的均值和标准差生成了总体，所以总体的均值已知），重复1000次或更多后，可以用样本均值代替总体均值。 图中误差线包裹着均值线。
其基本思想是： 样本均值的正态性：无论总体分布如何，只要样本量足够大，样本均值的分布将接近正态分布。 标准化过程：通过将样本均值减去总体均值，并除以标准差的平方根，可以使其近似于标准正态分布。...以下是它们的具体应用场景和条件： 切比雪夫大数定律 应用场景： 统计学：用于对数据进行预估，比如根据群体的均值和标准差来预测整体收入情况。...计算样本均值：对每个样本重复计算其均值，并记录下来。 绘制结果图：将所有样本均值绘制成图形，观察其是否趋近于总体均值。...绘制结果图：将所有样本均值绘制成图形，观察其是否趋近于正态分布。...标准化：最后，将每个样本均值减去总体均值，并除以样本标准差，得到标准化后的样本均值。 通过上述步骤，我们可以得到一个标准化后的样本均值序列。
香渊科技与香港科技大学和清华大学的研究团队合作开发了一款名为“Follow-Your-Emoji”的创新人像动画框架，这一技术基于扩散模型，能够将静态的肖像转化为表情丰富的动画。...动画生成的过程中，通过使用扩散模型（Stable Diffusion）和表情感知标志点技术（Expression-Aware Landmark），此框架能够精确控制动画的每一个细节。...为了保持动画的连贯性和时间一致性，Follow-Your-Emoji引入了面部精细损失函数和时间注意力机制，这些技术确保生成的每一帧动画都与前后帧在视觉上和时间上保持一致。...此外，采用渐进式生成策略的长期动画生成技术也显著提高了动画的稳定性和质量。 这项技术不仅限于个人创作的范畴，其广泛的应用场景也涵盖了娱乐、教育和商业领域。...总的来说，Follow-Your-Emoji技术的开发不仅展示了扩散模型在动画制作中的强大潜力，也为动画制作行业带来了新的工具，使得个性化和动态内容的创作更加方便和精确。
因此，控制图在质量管理中有着广泛的应用。 ? 控制图由样本均值服从于正态分布演变而来。正态分布可用两个参数即均值μ和标准差σ来决定。...正态分布有一个结论对质量管理很有用，即无论均值μ和标准差σ取何值，产品质量特性值落在μ±3σ之间的概率为99.73%，落在μ±3σ之外的概率为100%-99.73%= 0.27%，而超过一侧，即大于μ+...在质量数据管理中，经常要用到一些图形方法和工具，例如帕雷托图、直方图、散点图、控制图、序列图等，SPSS均可以有效地应用这些图形方法和工具来处理质量数据信息，这些功能集中在Graph菜单中。...SPSS控制图的选择依据（X-R或X-S和X-MR） 根据主要测量值分组变量的具体情况，可选择X-R、X-S，即均值-极差和均值-标准差控制图；或者选择X-MR，个体-移动均值控制图。...第一张是均值X的控制图，第二张是移动均值的控制图。上面我们已经完成了数字层面的分析，最关键的则是发现数据的异常和寻找异常发生的原因。
计算投资组合的VaR的步骤 为了计算投资组合的VaR，您可以按照以下步骤操作： 计算投资组合中股票的定期收益 根据收益创建协方差矩阵 计算投资组合均值和标准差 （根据投资组合中每只股票的投资水平加权）...用指定的置信区间，标准差和均值计算正态累积分布（PPF）的反函数 通过从步骤（4）的计算中减去初始投资，估算投资组合的风险价值（VaR） 1）计算投资组合中股票的定期收益 # 创建我们的股票投资组合...2）根据收益建立协方差矩阵 # 生成Var-Cov矩阵 cov_matrix = returns.cov() cov_matrix ? 这将使我们能够计算整个投资组合的标准差和收益平均值。...3）计算投资组合的平均值和标准差 # 计算每只股票的平均收益 returns.mean() # 计算整个投资组合的平均回报， # 对投资权重进行归一化 avg_rets.dot(weights) #...4）计算具有指定置信区间，标准偏差和均值的正态累积分布（PPF）的逆 # 选择我们的置信区间（我将在此处选择95％） conf_level1 = 0.05 ＃逆累积分布函数为正态分布 ＃插入我们投资组合的均值
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