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我也要
中心极限定理：设从均值为μ，方差为σ2的任意一个总体中抽取n个样本，随着样本容量增大或趋近于无穷，样本均值的抽样分布近似服从均值为μ，方差为σ2/n的正态分布，随着样本容量n变大，抽样分布标准差越小，越收拢。该定理良好的定义了均值和方差的分布
通过对原分布就是抽样得到样本均值的分布，无论原分布如何，抽样次数越多，越接近整体分布。
偏度：
尾部向正方向就是正偏态
尾部向负方向就是负偏态
峰度：
顶部尖锐就是正峰态
顶部圆润就是负峰态
均值标准差：样本均值抽样分布的标准差 即原分布的标准差σ2除以n
伯努利分布式离散概率分布。
P1概率=x1
P2概率=x2
μ=x1P1+x2P2
σ2=x1*(P1-μ)^2 + x2*(P2-μ) ^2
WPF 解决listview值更改时页面没有刷新
WPF 解决listview值更改时页面没有刷新。
统计学系列：统计、数据与思想
洞悉数据，离不开统计工具。
BeautyGAN: Instance-level Facial Makeup Transfer with Deep Generative Adversarial Network（2018，妆容迁移）
论文下载地址:BeautyGAN | Proceedings of the 26th ACM international conference on Multimedia 目的：在实例级实现化妆图像和非化妆图像的妆容迁移 方法：全局域集损失和本地实例级损失合并到一个双输入/输出对抗生成网络。步骤：使用一对鉴别器将非化妆面传输到化妆域，鉴别器从域的真实样本中分辨出生成的图像。在域集迁移的基础上，采用基于不同人脸区域的像素级直方图损失来实现实例级迁移。为了保持人脸的一致性和消除伪影，在总体目标函数中加入了.
Khan公开课 - 统计学学习笔记：（五）正态分布
正态分布：二项分布极好的近似 X是随机变量，E（X）是期望值。正态分布（normal distribution）也称为高斯分布（Gaussian distribution），或者钟形曲线（bell curve）。 （x-μ）/σ也称为z score（注意：z score是个通用的概念，包括非正态分布）。因此正态分布公式也可以写为，一眼望去，一堆2： 二项式分布可以很好地用正太分布近似
WorkBuddy实战技巧：搭建高效AI工作台与自动化流程
在数字化办公场景中，AI工作台正逐渐成为提升个人与团队效率的关键工具。它不同于简单的聊天机器人，而是通过集成技能包（Skill）、自动化触发与文档处理能力，把重复性任务如信息提取、周报生成、数据表格整理等变为标准化流程。其核心原理在于将用户需求拆解为可执行的指令链，并借助本地脚本、API调用及定时任务实现“对话即操作”的智能协作。这种技术价值不仅适用于程序员，更惠及运营、客服、行政、科研等日常与文字数据打交道的群体。从自动签到、会议纪要，到批量处理Excel与合同要点提取，AI工作台的应用场景已覆盖多个高频
笔记汇总 | 斯坦福 CS229 机器学习
本文为斯坦福大学 2014 秋季 CS229 机器学习课程学习笔记本文主体部分转载自黄海广博士，文末已给出，大家有兴趣可以直接访问笔记首页，下载对应课程资料及作业代码。
可汗学院公开课：投资与估值
Link reference: http://v.163.com/special/Khan/valuation.html 课程介绍 本课程主要讲述了估值与投资的相关知识。讲述者通过通俗易懂的例子，逐次向读者介绍了投资、市值、收益与每股收益、市盈率、资产回报率、折旧与摊销、息税前利润、税息折旧及摊销前利润、国库券、公开市场操作、联邦储蓄利率、目标利率、金价、贴现、回购、存款准备金制度、伦
深入浅出块I/O子系统（四）请求处理过程
BIO请求处理的流程 函数scsi_request_fn()代码（摘自文件drivers/scsi/scsi_lib.c） (1)static void scsi_request_fn(struct request_queue *q) (2)int scsi_dispatch_cmd(struct scsi_cmnd *cmd) { host->hostt->queuecommand(host, cmd) } (3)struct sas_internal *i sas_queuec
组队学习可汗学院统计学2
35：样本均值的频率图接近于正态分布 36：使用了 onlinestatbook.com的程序， 偏度(正偏态分布右尾较长)，峰度(正峰态左右尾偏上，中间也偏上的一个尖；负峰态尾部更小，中间更平滑)， 一次样本取值越多，取到边上值的平均值概率越低，偏度、峰度越小 37：上一节中取一个样本中的数量n=1，2时，构不成正态分布，必须为n区域无穷时才可以，一般情况 n=10或15...
华为OD机试双机位C卷-部门人力分配 (Py/Java/C/C++/Js/Go)
华为OD机试(机考)双机位C卷 【部门人力分配】，提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解，以及在线OJ模拟做题。华为OD机试 - 部门人力分配。
相位编码脉冲压缩信号的理论研究与 Matlab 实现
通过实际的代码示例，我们展示了如何生成信号、进行相位编码、传输信号、相位解码和脉冲压缩的步骤。相位编码脉冲压缩信号是通过在发射端对信号进行相位编码，并在接收端对信号进行相位解码来实现的。其主要原理是在发射端将信号的频率进行调制，使得信号具有宽带特性，然后在接收端通过匹配滤波器对信号进行解调和压缩，从而提高信号的分辨率和抗干扰能力。相位编码脉冲压缩信号是一种在信号处理中常用的技术，用于提高信号的分辨率和抗干扰能力。可以使用 Matlab 中的信号生成函数生成一个宽带脉冲信号，例如矩形脉冲信号或高斯脉冲信号。
统计学（网易云可汗学院公开课笔记）
前言 啦啦啦啦，小菜鸟来喽~~很开心成为DataWhale团队成员，开开心心的和小伙伴们组队学习统计学，昨天乖巧的看完了Task1和Task2的视频（可汗学院统计学12-34集），还做了好多笔记，超有成就感哒，今天又结合《深入浅出统计学》这本书看了下，这本书的内容也太阔爱了吧！！！我早看这本书的话，现在可能已经深深掌握统计精髓，哈哈哈哈，话不多说啦，直接上链接喽！！！ 资料链接 本次统计学学习以网...
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
可汗学院统计学 task 3
假设检验 假设检验(Hypothesis Testing)：依据一定的假设条件由样本推断总体的一种方法。 基本思想是小概率反证法思想。 小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。 反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为假设不成立。 假设检验分假设和...
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
可汗学院统计学 task4
线性回归：在已有数据集上通过构建一个线性的模型来拟合该数据集特征向量的各个分量之间的关系，对于需要预测结果的新数据，我们利用已经拟合好的线性模型来预测其结果。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 拟合方程使用得比较广泛的有最小二乘法。 线性模型在二维空间中就是一条直线，在三维空间是一个平面。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种...
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
统计学复习下
新一轮打卡开始 学习内容涵盖统计学中所有的主要知识，并对其分部分进行梳理总结。 任务路线： （1）统计学基本知识、二项及泊松分布、大数定律、正态分布等内容的总结进行整体的回顾、梳理与完善； （2）中心极限定理、置信区间、 假设检验等内容的总结进行整体的回顾、梳理与完善。 难度系数中 每个任务完成大概所需时间：2-3h/天 学习内容： （1）本次统计学学习以网易云可汗学院公开课为主： 视频链接： h...
统计学基础知识点刷题（task4）
参考视频：可汗学院《统计学》 参考书籍：《深入浅出统计学》 文章目录概念1：线性回归 概念1：线性回归 场景：坐标系中若干点，要找出一条直线y=mx+by=mx+by=mx+b，使这些点到该直线上同一横坐标的点的距离平方和最小。需要求出斜率mmm和截距bbb。 注意：这里不是最小化这些点到该直线的距离的平方和，而是到直线的竖直距离（在主成分分析法中，求取新的主成分时采用的是最大化方差，采用了...
统计学基础知识点刷题（task2）
参考视频：可汗学院《统计学》 参考书籍：《深入浅出统计学》 文章目录概念1:中心极限定理概念2:置信区间概念3：伯努利分布概念4：误差范围 概念1:中心极限定理 核心内容：随着抽样次数趋于∞\infty∞,样本均值的抽样分布趋近于正态分布，且该正态分布的均值为总体均值。 X‾服从N(μ,σ/n)\overline{X}服从N(\mu,\sigma/\sqrt{n})X服从N(μ,σ/n) ...
统计学基础知识点刷题（task1）
参考视频：可汗学院《统计学》 参考书籍：《深入浅出统计学》 笔记内容 概念1:样本和总体 样本均值与总体均值 样本均值用XXX表示，总体均值用μ\muμ表示，计算方式如下： X=(∑i=1nxi)/nX=(\sum_{i=1}^nx_i)/nX=(i=1∑nxi)/n μ=(∑i=1Nxi)/Nμ=(\sum_{i=1}^Nx_i)/Nμ=(i=1∑Nxi)/N 个人理解...
统计学基础训练营task1
任务1统计基础概念样本和总体一些描述量总体方差样本方差标准差诸方差公式概率相关知识随机变量概率密度函数二项分布期望值E(X)泊松过程大数定律正态分布 统计基础概念 两天的任务是看 可汗学院：统计学 视频复习基础知识。 样本和总体 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 总体 ：populatio...
DataWhale 统计学一周训练营 task2
参考： http://blog.sina.com.cn/s/blog_49e540b50102w5od.html https://www.bilibili.com/video/av20624185/ https://www.bilibili.com/video/av16250706/?p=35 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_25873421/article/det...
统计学基础知识点刷题（task3）
参考视频：可汗学院《统计学》 参考书籍：《深入浅出统计学》 文章目录概念1:假设检验概念2:单侧检验和双侧检验概念3:Z-统计量和t-统计量概念4:两类错误——I型错误和II型错误概念5:小样本假设检验概念6:大样本占比假设检验（样本占比的假设检验） 概念1:假设检验 典型场景：验证某种新措施对问题是否有改善效果。 主要要素 原假设H0H_0H0，又称为零假设。 备择假设H1H_1H1或...
Datawhale 暑期组队学习计划
Datawhale暑期组队学习计划 马上就要开始啦 这次共组织15个组队学习 涵盖了AI领域从理论知识到动手实践的内容 按照下面给出的最完备学习路线分类 难度系数分为低、中、高三档 可以按照需要参加 学习路线 基础知识 1 Python基础 课程简介 **课程设计：**马晶敏，叶梁 **组队学习说明：**学习python基础知识，针对python小白的学习之路 **任务路线：**基础知识 →...
第8期Datawhale组队学习计划
第8期Datawhale组队学习计划马上就要开始啦 这次共组织15个组队学习，涵盖了AI领域从理论知识到动手实践的内容 按照下面给出的最完备学习路线分类，难度系数分为低、中、高三档，可以按照需要参加 Table of Contents 学习路线 基础知识 1. Python基础 2. LeetCode 3. 统计学 4. 编程 数据分析/挖掘 1. Excel入门 2.My...
暑期组队学习计划
Datawhale暑期组队学习计划马上就要开始啦这次共组织15个组队学习涵盖了AI领域从理论知识到动手实践的内容按照下面给出的最完备学习路线分类难度系数分为低、中、高三档...
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