暑期学习——统计——task2

最新推荐文章于 2024-09-08 16:13:16 发布
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分类专栏： 数学
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qwer7512090/article/details/98525312
本文探讨了大数定律，解释了当样本量足够大时，样本均值如何趋近于总体期望值。此外，深入介绍了正态分布的概念，包括其概率密度函数的特性，如何通过z分数衡量数据点与均值的标准差距离，以及标准正态分布和经验法则的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

27.大数定律

样本量足够大时，样本的均值接近总体期望值。总体期望值即真实的期望。

28.正态分布

概率密度函数，e的指数项中，括号里表示x距离均值有多少个标准差，距离越大，函数值越小。

29.正态分布介绍

某个区间的概率为曲线下面积。

30. 正太分布问题：哪些是正态分布

拇指指尖到小指指尖的距离。

31. 正态分布问题：z分数

z分数即距离均值有多少标准差。

32. 正态分布问题：经验法则

33. 标准正态分布和经验法则

均值为0方差为1.

34 经验法则和z分数进一步练习

数学系硕士研究生的科研过程——PDE约束下含参优化控制问题的深度学习算法
forrestguang的博客
08-28 1108
笔者今天上午收到了之前北大课题组老板的通知，得知研究生期间和学长合作的论文终于被siam接收，终于为自己研究生涯画上了一个句号。这里打算分享一下个人的科研过程以及这篇论文的工作，即将读研或者打算读研的同学或许可以从中获得益处。论文今天被接收，距离见刊尚有一段时间，因此这里只能提供arxiv上的论文链接。
寒武纪面试——实习生面经
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
10-02 1045
3.sv里面的多态？task function区别？task 默认传输方向？如果前一个是input后面一个参数没定义是什么方向？简单解释下什么是LUT？1.如何设计一个64bit的加法器？你能直接写a=b+c 吗？7.了解AMBA总线吗？AXI 的outgoing传输和burst传输？4.UVM phase机制，connect机制怎么用？1.如何设计异步FIFO.格雷码什么作用？2.同步电路异步电路？亚稳态建立保持时间？然后和我说明天在给我打电话…8.IIC和SPI区别特点？6.UVM寄存器模型？
暑期学习——统计——task1
会飞的猪的博客
08-05 160
12：样本和总体：部分与整体 13：总体方差：variance 14.样本方差 15.标准差：方差的平方根 16.诸方差公式 将方差公式展开，得到平方的和的均值减去均值的平方，某些情况下计算更快和方便。 17. 随机变量 18. 概率密度函数 19. 二项分布1： 20.二项分布2：离散->二项分布，连续->高斯分布 21.二项分布3：投篮...
Linux个人学习笔记——进程（2）
jinyx186的博客
04-28 618
理解了PCB的相关概念，exe和cwd的意义
DataWhale暑期夏令营第一期——大模型技术方向task2笔记
zhangakirn的博客
07-04 412
可以先通过对标签中各个项进行数据分析（使用values_count方法），可以得到主要任务的各个指标的值分布情况。我认为这一步的作用：帮助理解数据。大模型的本质还是概率生成，通过prompt提示词去进行生成。
Datawhale组队学习——推荐系统Task04前后端交互基础
zxc123qwer的博客
12-27 653
以下学习笔记来自Datawhale组队学习的推荐系统课程，项目地址： https://github.com/datawhalechina/fun-rec 本次任务为前后端的交互，目的是为了更加细致的了解整个系统的前后端交互细节，以及更全面的了解一个推荐系统所需的组成部分。 用户注册登录 为了对每个用户进行个性化推荐，需要每个使用该系统的人都先进行注册登入，使用雪花算法（一种ID生成算法）为每个用户生成唯一的用户id，根据用户的历史行为，实现对用户进行个性化推荐的效果。 注册部分 server.py的regi
DataWhale暑期夏令营——RNN建模SMILES进行反应产率预测
qq_72500363的博客
07-31 868
在Task2中，我们将进一步学习AI4Science的相关知识，探索深度学习方法在化学反应预测中的应用，重点是使用RNN建模SMILES进行反应产率预测。本节中，我们深入了解了AI4Chemistry中的重要概念和方法，学习了机器学习和深度学习在化学反应预测中的应用，并通过具体代码示例完成了用RNN建模SMILES并进行反应产率预测的任务。3. 深度学习：使用深度神经网络学习特征并进行预测，例如使用seq2seq模型表示序列类型的化学数据，或使用基于diffusion的方法重建分子的三维空间结构。
暑假第三周任务——天气预报
qq_73106050的博客
08-03 1225
这个天气预报主要是通过申请网络请求来获取实时数据，来实现一个天气预报的功能，在这里主要是因为笔者第一次接触有关通过网络请求来获取数据的相关内容，所以刚开始遇到很多问题，后面渐渐的才找回一点思路去完成这个项目这是暑假最后一个任务，第一次学习有关网络请求的内容，刚开始确实会不从下手，但是多写写相关代码，多看看相关的博客，才可以找到相关的思路，要多去尝试，才可以完成一个项目。
Datawhale X 魔搭 AI夏令营第四期魔搭AIGC方向——Task1学习笔记
weixin_46221120的博客
08-11 437
哈哈对于第一次运行baseline来说，这个就有点标题党了。有一点需要说明，要是之前开过阿里PAI-DSW的同学可能没办法免费获取实用算力，这种情况，同学们可以选择其他算力方案比如魔搭可以提供免费GPU额度，这里注意多模态数据合成执行是不能采用这个方案的。在这里给大家一个小提醒，尤其是对平台不太熟悉的同学：建议大家在配置环境的过程中，一定要仔细参照手册按照指引进行不要因为漏看信息导致配置错误，这方面手册操作步骤和配图是很详细。代码运行需要一段一段进行，不能上一段还没运行结束，就运行下一段。
暑假第四周——天气预报仿写
2301_80253909的博客
09-08 1087
一个简单的天气预报demo
第一篇——杭电ACM暑期训练赛1 Task
Be_my_heart的专栏
07-23 404
这题一开始老是超时，总得来说就是重复搜索了已经被使用过的机器，后来网上看了一下大牛门的思路，就是将机器和任务按照时间从大到小的次序排序（不必考虑难度），然后按照拍好的次序依次统计每个任务所满足的不同难度的机器数，把他们记录在一个一维数组a[110]里面，统计完之后从当前任务的难度task[i].dif开始搜索到100，一旦找到a[j"font-family: Arial, Helvetica, s
书生大模型实战营（暑假场）进阶岛关卡四——InternVL 多模态模型部署微调实践
HJL1228的博客
08-25 1112
书生大模型实战营（暑假场）进阶岛关卡四——InternVL 多模态模型部署微调实践 follow 教学文档和视频使用QLoRA进行微调模型，复现微调效果，并能成功讲出梗图. 尝试使用LoRA，或调整xtuner的config，如LoRA rank，学习率。看模型Loss会如何变化，并记录调整后效果(选做，使用LoRA或调整config可以二选一)
仿射变换12个自由度
会飞的猪的博客
06-25 3869
https://cloud.tencent.com/developer/article/1146387 欧式空间中，有x，y，z三个坐标轴，每个坐标轴对应的有平移、旋转、缩放、倾斜四种变换，共12种即12个自由度。 ...
暑期task2
会飞的猪的博客
08-06 136
36.样本均值的抽样分布 37.样本均值的抽样分布2 一次采样一个样本（n个值）。 n的值越大越接近正态分布。均值不会变，标准差变小。 38. 均值标准误差 新的方差等于原来分布的方差除以样本容量n。 39. 抽样分布例题 40. 置信区间 解：采样样本的均值等于总体分布的均值，采样样本的标准差等于总体分布的标准差除以根号n。 41. 伯努利分布均值和方差 均值=期望...
美赛教程&建模&数据分析&案例分析&文档写作&编程实现等资源
08-16
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自动驾驶场景库的提取方案及实现代码解析 自动驾驶场景库提取方案与实现代码详解 自动驾驶场景库提取方案及实现代码设计 自动驾驶场景库提取方案及实现代码构建 自动驾驶场景库提取方案及实现代码方案 自动驾驶
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/8471dd710e10 自动驾驶场景库的提取方案及实现代码解析 自动驾驶场景库提取方案与实现代码详解 自动驾驶场景库提取方案及实现代码设计 自动驾驶场景库提取方案及实现代码构建 自动驾驶场景库提取方案及实现代码方案 自动驾驶场景库提取方法及实现代码方案 自动驾驶场景库提取方案及实现代码研究 自动驾驶场景库的提取方案及实现代码 自动驾驶场景库提取完整方案及实现代码 自动驾驶场景库提取方案及实现代码详述（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
基于 YoloP 模型打造的自动驾驶感知工具
最新发布
08-16
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/bd85ece37e57 基于 YoloP 模型打造的自动驾驶感知工具（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
海底管道腐蚀缺陷生长与多物理场耦合分析综述（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：本文深入探讨了海底管道在运行压力和轴向位移作用下腐蚀缺陷生长的影响。基于多物理场耦合和变形几何的三维有限元模型，模拟了海底管道在海洋泥浆环境中的缺陷生长过程。研究揭示了更深的缺陷和更大的运行压力会增强局部应力集中和腐蚀速率；腐蚀速率随管道轴向位移呈现先减小后增大的趋势；运行压力导致管道优先在缺陷底部腐蚀，而轴向位移则倾向于在整个缺陷表面形成均匀腐蚀。文章还提出了一种基于非稳态多物理场模拟的海底管道剩余寿命评估方法，并通过Python和FEniCS库实现了有限元分析代码，用于模拟腐蚀缺陷生长和电化学-力学耦合分析。; 适合人群：从事海洋工程、管道工程及相关领域的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①研究海底管道腐蚀缺陷生长机制；②评估海底管道的剩余寿命；③优化海底管道的维护和管理策略；④开发更精确的腐蚀预测模型。; 其他说明：本文不仅提供了理论分析和实验数据，还给出了详细的Python代码实现，方便读者进行复现和进一步研究。模型创新性地结合了力学和电化学效应，实现了腐蚀缺陷演化的高精度模拟，为海底管道的安全运行提供了先进的数值分析工具。
北大ACM暑假课讲义——算法培训PPT合集
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