先吐个槽，数字前端AE 生存环境实属恶劣，按理说AE 只要解决工具端的问题即可，可现实中经常被揪住讨论SDC 如何设置，power 估算该用哪个corner, toggle rate 如何算这些很难概论的问题。周二在某司，某位老兄打了一大叠IEEE 文章在研读toggle rate 计算的问题，兴致勃勃得来找老驴讨论，听完该兄叙述，老驴深深陷入一团迷雾中，于是发文《求助 | toggle rate的计算》求助广大驴友。感谢驴群2.0 的@if 同学，感谢驴群1.0 的@剩凉菜、@刚刚、@白菜王国，感谢驴友@DragonBaby 糖糖、@the1ne. 在以上同学的帮助下，老驴又研读了一些资料，总结于此。
论文名称：Collaborative Filtering of Correlated Noise:Exact Transform-Domain Variance for Improved Shrinkage and Patch Matching
（一）圆周率简介 圆周率（Pi）是圆的周长与直径的比值，一般用希腊字母π表示，是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。π也等于圆形之面积与半径平方之比。是精确计算圆周长、圆面积、球体积等几何形状的关键值。 圆周率是一个无理数，即无限不循环小数。在日常生活中，通常都用3.14代表圆周率去进行近似计算。而用十位小数3.141592654便足以应付一般计算。即使是工程师或物理学家要进行较精密的计算，充其量也只需取值至小数点后几百个位。 （二）计算公式 1965年，英国数学家约翰·沃利斯（John Wallis）
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一、简介及官方介绍实验 PG全称是placement groups，它是ceph的逻辑存储单元。在数据存储到cesh时，先打散成一系列对象，再结合基于对象名的哈希操作、复制级别、PG数量，产生目标PG号。根据复制级别的不同，每个PG在不同的OSD上进行复制和分发。可以把PG想象成存储了多个对象的逻辑容器，这个容器映射到多个具体的OSD。PG存在的意义是提高ceph存储系统的性能和扩展性。
回顾一下《论STA | POCV / SOCV total derate 计算解析》total derate 的计算公式，其中distance derate 就是本文要论及的spatial derate. 此处total derate 的计算公式中都是乘以distance derate, 实际上不论是C 还是S, 在其timing 计算引擎中，都有相应控制变量来控制是『加上』还是『乘以』distance derate. 到目前为止，默认行为应该都是『乘以』。
梯形螺纹的代号用字母“Tr”及公称直径×螺距表示，单位均为mm。左旋螺纹需在尺寸规格之后加注“LH”，右旋则不用标注。例如Tr36×6，T44×8LH等。梯形螺纹各基本尺寸计算公式可通过机械加工手册查阅。
上回咱们介绍了《关于移动游戏运营数据指标，这里有一份简单说明，请查收》，不少朋友们看完后留言希望出一期关于LTV的计算和预估科普贴，刚好最近才哥也在做这方面的数据处理。
写再前面：本系列作品由MathMagician独家首发，一共有七篇，从数学和魔术两个角度对日常生活中“洗牌”这一现象作了挂一漏万的分析。之所以说是挂一漏万，是因为无论数学还是魔术，洗牌中的任何一个小点都够写几篇了。所以，本系列主要选取了一些常见的洗牌方式和相关内容展开作了一些介绍，包括洗牌分类，混乱度评价，过程建模，近似计算，以及几个基本但是及其巧妙的利用洗牌规律设计的魔术。相信聪明的你读完以后，会在数学和魔术上，都对“洗牌”这一现象有着更加深入的认识。
1）准确率（Accuracy）表示正确分类的测试实例的个数占测试实例总数的比例，计算公式为：
压力差压变送器的制造技术不断发展，产品的精确度已由上世纪六十年代的1%、0.5%提高到上世纪七八十年代的0.25%，在上世纪九十年代提高到0.1%、0.075%，近年来又提高到0.05%、0.025%。这个精确度指标通常是由变送器的制造厂商提供的，有的制造厂商称其为“参考精度”，原因在于这个精确度指标通常是在试验室恒温、恒湿及标准大气压条件下得到的，而在用户的实际生产现场，往往离试验室条件相差甚远，变送器的精确度是很难达到的，所以称为其“参考精度”可能更为合适。“参考精度”在实际使用时多半要打折扣，这个折扣有多大？怎么样才能不打或少打折扣？这是用户关心的。
参考：https://blog.csdn.net/asialee_bird/article/details/83091854
判断一个分类模型好坏的标准至关重要，问题是采用何种判断方法。本文浅谈一下模型评估方法的重要性，希望对初学者有一定帮助。
在前端开发的奇妙之旅中，构建一个既实用又具教育意义的计算器是提升技能的绝佳途径。本篇笔记将引导你从零开始，打造一个增强版的JavaScript计算器。这个计算器不仅支持基本的加减乘除运算，还能实时显示计算过程，让你一目了然每一步操作及其结果。👨💻✨
需求是对话列表收到新消息后，需要自动将 scroll-view 滚动至底部显示最新对话消息。 使用 wx.createSelectorQuery().select('#viewId').boundingClientRect 方式获取高度时，发现数据更新后并不能获取最新view 高度，而是再次手动滑动至底部后 rect 对象内包含的 bottom / height 数值才会更新，当然了，这样小伙伴无法愉快的玩耍，随使用另一种方法，即 scroll-view 的标签 scro
t统计量（t-statistic）：计算t统计量与计算z统计量非常相似，可以用以下公式计算：
非标准机械设计缺乏可供借鉴的数据和经验 ,难度高于标准机械设计。本文简述了非标准 机械设计过程中常规的强度计算方法及特点 ,设计了简化的强度校核方法与计算流程 ,给出这个简化过 程的理论依据 ,指出目前简化方法需要完善的方面。
浮点数精度问题是指在计算机中使用二进制表示浮点数时，由于二进制无法精确表示某些十进制小数，导致计算结果可能存在舍入误差或不精确的情况。
【部分来自网络如有侵权敬请邮箱联系。未经许可的媒体平台谢绝图片转载，如需转载或合作请邮件联系。联系邮箱laolicsiem@126.com，】 前面两期讲了声波的传播以及振动与噪声的关系，本期讲电机噪声的辐射，也就是说对于电机的周围环境来讲，电机就是一个噪声源，从这个噪声源是向周围环境是如何辐射噪声的？不同类型噪声的辐射途径和辐射特性是什么？ 1 电机噪声的分类及辐射途径 电机噪声按性质分可分为两大类：一是由机壳表面振动而产生的噪声，我们称之为结构噪声；另一类是空气湍流产生的噪声，我们称之为空气动力学噪声。 按噪声源分可分为三类：一是电磁激振力产生的噪声，我们称之为电磁噪声，即由气隙磁场谐波产生的径向力波和切向力波，经电机的机械结构传递到电机的外壳，进而对周围空气辐射噪声；二是机械激振力产生的噪声，我们称之为机械噪声，包括轴承、转子动平衡、对中等方面的因素引起的激振力产生的噪声，同样经电机机械结构传递到电机的外壳，再由外壳对外辐射，由于上述两种噪声都是由电机结构振动引起，并通过电机结构传递到外壳，因此它们都属于结构噪声；三是空气噪声，是电机内部的冷却空气在风扇、风道等通风系统中流动产生湍流，从而产生噪声。 如果电机是全封闭的，机壳外面没有风扇，那么，空气噪声只限于机壳内部，对外的辐射较小，可以忽略，但如果是开启式的电机或电机有外风机时，则空气噪声就不能再忽略，特别是有外风机的电机，风机产生的空气噪声会占主要成分，甚至会“淹没”电机本体的其它噪声。 2 结构噪声的辐射 如前所述，结构噪声首先是通过电机结构将振动从激振源传递到电机外壳，再由外壳辐射到周围空气中。前面的瞎想已经讲过了根据激振力和电机的固有结构参数如何计算出机壳的振动，上一期瞎想也讲了由外壳振动如何演变到分界面上的噪声，但这种推演是基于平面声波辐射的情况，当电机的尺寸远大于声波波长时，就可以把声源看作是一个平面辐射声源，就可以用前面的方法计算声波的辐射，即前述的方法仅适用于大中型电机辐射中高频声波的情况。 实际上，电机对外辐射的结构噪声不仅与机壳的振动强度有关，还与声源的尺寸、声波的波长(频率)、辐射表面的波节线分布(振动的空间阶次)等因素有关。如果声波的波长大于噪声源的尺寸时，那么随着声源尺寸的增大，辐射的声强也会随之增大，因此对于小尺寸电机，辐射高频声波的条件比辐射低频声波的条件为佳。如果电机的尺寸足够大，那么辐射的声强与频率关系不大，也就是说，大电机辐射的频带比较宽，对高频和低频均有良好的辐射效果。除此之外，机壳表面的辐射还与振动的阶次有关，当表面的振动幅值和相位都相同时，这种振动表面就称为0阶辐射器。如果表面的振动相位和幅值不相同，就会出现波节，这种情况称为高阶辐射器。振幅相同时，高阶辐射的能量要比0阶辐射能量小，这是由于具有不同振动相位的两个相邻部分的表面上产生的声压，具有一定程度的相互抵消，从而减弱了离机壳表面某一距离点处的声压，辐射的波长与电机尺寸之比越大，这种抵消作用越明显，因此对封闭式电机，其它条件相同的情况下，高阶振动产生的声强比0阶和低阶振动产生的声强要小。振动的球体是一个理想的0阶辐射器，而对于电机，则既是一个0阶辐射器又是一个高阶辐射器。 以上都是定性讲了电机结构噪声的某些辐射特性，仅有这些显然不能对电机噪声进行定量计算，接下来我们就讲一讲电机结构噪声的定量计算。 2.1 平面辐射器的辐射声强 当电机的尺寸远大于辐射声波的波长时，如：πD/λ＞5(D=2R为机壳外径，R为机壳半径)时，可以把电机看作平面辐射器，如前所述，平面辐射器的表面辐射声强为： Ip=(1/2)•ρCω²Y² =2ρCπ²f²Y² ⑴ 式中：ρ为介质的密度；C为声速；f为振动频率；ω为振动角频率；Y为振幅。对于空气ρC=408kg/(m²•s)。对于大型电机，当已知电机外表面的振动参数后，就可以按照⑴式进行声强的计算了。再次强调，平面辐射器只适用于大中型电机对中高频声波的辐射，当电机的尺寸与声波的波长相近或小于波长时就不再适用⑴式计算了，需要进行修正，但⑴式作为平面辐射声强的计算公式，是计算其它辐射器的基础，其它辐射器的辐射声强都是在⑴式基础上打一个折扣来修正的。 2.2 球形辐射器的辐射声强 当电机的长径比近似为1时，可把电机看作是球形辐射器，球形辐射器的辐射声强就是在⑴式的基础上打一个折扣系数Ib*，即： Ib=Ip•Ib* =(1/2)•ρCω²Y²•Ib* =2ρCπ²f²Y²•Ib* ⑵ 电机机壳辐射的声功率为： W=Ib•(2πRL) =2ρCπ²f²Y²•(2πRL)•Ib* ⑶ 式中：R为定子外壳半径；L为机壳长度。其中所打的折扣系数称为球形辐射器的相对辐射声
解决一个机器学习问题都是从问题建模开始，首先需要收集问题的资料，深入理解问题，然后将问题抽象成机器可预测的问题。在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标，根据预测目标选择适当指标用于模型评估。接着从原始数据中选择最相关的样本子集用于模型训练，并对样本子集划分训练集和测试集，应用交叉验证的方法对模型进行选择和评估。
heritability,翻译为遗传力， 用来描述表型变异中遗传变异的比例。众所周知，表型(P)由基因型(G)和环境因素(E)共同控制， 即
深度学习有哪些神经网络 一般来说，训练深度学习网络的方式主要有四种： 监督学习（supervised learning） 无监督学习 （unsupervised learning） 半监督学习（semi-supervised learning） 强化学习（reinforcement learning） 监督学习 是指用已经标记好的数据，做训练模型来预测新数据的类别。 无监督学习 是指不需要提前对数据进行标记，直接对它们进行聚类。 半监督学习 是指同时用了有监督学习的方法和无监督学习的方法。准确来说是同时用来
读完机器学习算法常识之后，你已经知道了什么是欠拟合和过拟合、偏差和方差以及贝叶斯误差。在这篇给大家介绍一些机器学习中离线评估模型性能的一些指标。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
表示真正类（True Positive）的样本数，即被分类器正确预测为正类的样本数；
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/274568639 作者：懒杰一点也不懒 编辑：AI算法小喵 1. Precision和Recall 名称 释义 TP(True Positive) 真阳性：预测为正，实际也为正 FP(False Positive) 假阳性：预测为正，实际却为负 TN(True Negative) 真阴性：预测为负，实际也为负 FN(False Negative) 假阴性：预测为负，实际却为正 TP、FP、TN、FN等
因为之前写的系列文章反应不是特别好，所以还是决定把一些复杂的东西简单化（尽量不写系列文章了），所以本篇文章将会完成所有的内容。
最近阅读论文的过程中，发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门，今天我们就来系统的总结一下，这些指标有的适用于二分类问题，有的适用于对推荐列表topk的评价。
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度
摘要： 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本
摘要： 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习
机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。
首先要知道，很多时候PID算法都是通过一个控制器进行编程实现，可以是一台计算机，也可以是一个微处理器，但不管怎样，他们处理的信号都已经不再是模拟信号，而是对模拟信号进行离散化处理的数字信号，因此该种信号的PID控制属于一种采样控制，也就是说它是根据不同采样时刻的偏差来计算最终的控制量。
基于视觉的疲劳检测可以认为大致分为三个部分，点头，哈欠，眨眼。分别为姿态、嘴部特征、眼部特征。 本文主要介绍哈欠的测定方法。 首先研究了陈博士《基于可拓学与面部视觉。。。》一文，他提出一种基于特征点曲线拟合的嘴唇内轮廓检测方法，先对嘴巴进行粗定位，然后对嘴巴区域进行Harris角点检测，利用检测到的角点坐标拟合出嘴巴内轮廓曲线。【角点检测+二次曲线拟合】 内轮廓具有的优点为：准确的张口度；头部较大旋转仍能计算张口度。 什么是角点：角点没有明确的数学定义,但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘
假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与 不是垃圾邮件.
上篇中我们介绍了计算公式引擎的计算原理，本期我们继续带着大家了解在Excel表格中公式引擎的实现原理。
任何知识和技能都有最基本的东西，熟知这些，是学习的基础，也会使学习事半功倍。下面，我们就来看看Excel公式的那些基础知识。
准确率的定义是：对于给定的测试集，分类模型正确分类的样本数与总样本数之比。举个例子来讲，有一个简单的二分类模型model，专门用于分类动物，在某个测试集中，有30个猫+70个狗，这个二分类模型在对这个测试集进行分类的时候，得出该数据集有40个猫（包括正确分类的25个猫和错误分类的15个狗）和60个狗（包括正确分类的55个狗和错误分类的5个猫猫）。画成矩阵图表示，结果就非常清晰:
文 | 刘昭东, 软件工程师, IBM 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例，着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建，讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS 这两个工具，分别设计与实现了决策树模型的应用实例。 机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论
机器学习概念 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。在算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习算法。很多相关问题的算法复杂度较高，而且很难找到固有
如何在python中实现基尼系数计算的两种方法，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。
和卡方检验类似，费舍尔精确检验同样也是分析两个分类变量关联性的假设检验，适用于样本个数很小的情况。在卡方检验中，对应的统计量只有在样本数量足够大的情况下才符合卡方分布，所以卡方分布中做了近似处理，近似认为对应的统计量服从卡方分布，而费舍尔精确检验在分析对应的p值时没有做任何的近似处理，所以称其计算出来的p值很精确。
分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）等
机器学习实战 - 读书笔记(05) - Logistic回归 解释 Logistic回归用于寻找最优化算法。 最优化算法可以解决最XX问题，比如如何在最短时间内从A点到达B点？如何投入最少工作量却获得最大的效益？如何设计发动机使得油耗最少而功率最大？ 我们可以看到最XX问题，有寻找最小（最短时间）和最大等。 解决最小类问题会使用梯度下降法。可以想象为在一个山坡上寻找最陡的下坡路径。 同理，解决最大类问题会使用梯度上升法。可以想象为在一个山坡上寻找最陡的上坡路径。 寻找最优化算法，可以通过试图找到一个阶跃
对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中，小编将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结，并理清它们直接的脉络关系，帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
Negative Temperature Coefficient Thermistor
歪小王： 大家好！欢迎来到《趣玩 Python 基础》第三期，本期我们邀请到了 Number 三兄弟中的二弟，也是 int 老师的亲弟弟——Float 类型！掌声欢迎！
将集群从CDH升级到CDP后，Hive1与Hive3在Decimal精度的处理上发生了变化，导致两个版本的Hive在进行Decimal类型的数据计算时存在差异，主要体现在计算结果精度缺失。本篇文章主要从Hive1和Hive3对Decimal类型的处理上进行分析，进而详细解释精度缺失的原因。
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