更新整个用户群的均值和标准差 - 腾讯云开发者社区

一、前言 CRITIC权重法是一种比熵权法和标准离差法更好的客观赋权法：它是基于评价指标的对比强度和指标之间的冲突性来综合衡量指标的客观权重。...在用 Python 复现 CRITIC 权重法时，需要计算变异系数，以标准差的形式来表现，如下所示： Sj表示第 j 个指标的标准差，在 CRITIC 权重法中使用标准差来表示各指标的内取值的差异波动情况...数据如下：二、详解计算均值和标准差初始化一个简单的矩阵： a = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) a 分别计算整体的均值...、每一列的均值和每一行的均值： print("整体的均值：", np.mean(a)) # 整体的均值 print("每一列的均值：", np.mean(a, axis=0))...# 每一列的均值 print("每一行的均值：", np.mean(a, axis=1)) # 每一行的均值分别计算整体的标准差、每一列的标准差和每一行的标准差： print("整体的方差

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如何确定高斯滤波的标准差和窗口大小

标准差 image.png ? image.png 窗口大小 image.png ?...OpenCV中标准差与窗口大小的换算在OpenCV函数createGaussianFilter中，若未指定窗口大小，通过\(\sigma\)推算窗口大小方式如下，半径为\(\sigma\)的3或4倍：...image.png 具体地，在函数getGaussianKernel中，当ksize不大于7时，直接从内部的\(small_gaussian_tab\)取对应大小的高斯核，若大于7，则使用上式计算出\(...of a Gaussian filter Optimal Gaussian filter radius Fast Almost-Gaussian Filtering 本文出自本人博客：如何确定高斯滤波的标准差和窗口大小

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Java代码编译和执行的整个过程

Java代码编译和执行的整个过程包含了以下三个重要的机制： Java源码编译机制类加载机制类执行机制 Java源码编译机制 Java 源码编译由以下三个过程组成：分析和输入到符号表注解处理语义分析和生成...最后生成的class文件由以下部分组成：结构信息。包括class文件格式版本号及各部分的数量与大小的信息元数据。对应于Java源码中声明与常量的信息。...包含类/继承的超类/实现的接口的声明信息、域与方法声明信息和常量池方法信息。对应Java源码中语句和表达式对应的信息。...线程创建后，都会产生程序计数器（PC）和栈（Stack），程序计数器存放下一条要执行的指令在方法内的偏移量，栈中存放一个个栈帧，每个栈帧对应着每个方法的每次调用，而栈帧又是有局部变量区和操作数栈两部分组成...，局部变量区用于存放方法中的局部变量和参数，操作数栈中用于存放方法执行过程中产生的中间结果。

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Java代码编译和执行的整个过程

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离散均匀分布的期望和方差(均值和方差的性质)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...X ) ] 2 = E ( X 2 ) − [ E ( X ) ] 2 D(X)=E[X-E(X)]^2=E(X^2)-[E(X)]^2 D(X)=E[X−E(X)]2=E(X2)−[E(X)]2, 标准差...X − E X D X \frac{X-EX}{\sqrt{DX}} DX X−EX和 Y − E Y D Y \frac{Y-EY}{\sqrt{DY}} DY Y−EY的协方差...；定义常数与任何随机变量的相关系数为 0 0 0....若 X X X与 Y Y Y独立，则 X X X与 Y Y Y不相关，反之不成立；二元正态分布的不相关性与独立性等价。

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技术干货 | 推荐系统中的冷启动问题和探索利用问题

UCB算法步骤包括：首先对所有item的尝试一下，然后每次选择以下值最大的那个item: ，其中是物品到目前的收益均值，本质上是均值的标准差。...如果收益均值越大，则被选中的机会就越大（exploit），如果收益均值越小，其被选中的概率也就越少，同时哪些被选次数较少的item也会得到试验机会，起到了explore的作用。...没有反馈则更新对应类别的lose值，点击了则更新对应类别的wins值。 4 LinUCB算法回到推荐列表的场景，推荐系统为用户推荐物品。user和item都可以用一系列特征表示。...CLUB算法观察到item的收益后，更新协方差矩阵，更新；虽然不会更新其他节点的M和b，但是会隐式的影响下一轮的聚合权重向量；接下来判断节点与相邻节点的参数向量（...CLUB算法首先提出了基于协同概念的bandit算法，即每次用户预测对item收益是由这个所属的群体的聚合权重向量参数所决定的，同时根据个人反馈更新个人参数，个人参数又隐式的影响群体参数和用户群体的划分

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最大平均值和的分组（DP）

题目我们将给定的数组 A 分成 K 个相邻的非空子数组，我们的分数由每个子数组内的平均值的总和构成。计算我们所能得到的最大分数是多少。...这样的分组得到的分数为 5 + 2 + 6 = 13, 但不是最大值....解题 dp[i][k] 表示，以 i 结束的时候，切分了k段，所有平均值和的最大值预先求出前缀和 presum dp[j][k]=max⁡(dp[j][k],dp[i][k−1]+(presum[j]...，切分了k段，所有平均值和的最大值 vector presum(A); for(i = 1; i < n; i++) presum[i] += presum[...i-1]; for(i = 0; i <= n-K; ++i) dp[i][1] = presum[i]/double(i+1);//初始化，切1段出来的平均值 for(

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京东DNN Lab：基于大数据、商品相似度模型和SVM分类的用户群筛选

本文以新品手机为例，使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选，详解了基于余弦相似度的相似度模型构建和基于SVM的分类预测方法。...为了筛选出最有可能转化的用户，京东DNN实验室结合大数据进行了相关研究。本文以新品手机为例，使用商品相似度和基于分类的手段进行用户群筛选。...所以，上面的句子A和句子B是很相似的，事实上它们的夹角大约为20.3度。基于以上，我们可以得出文本相似性的一种算法。使用关键词提取算法（例如：TF-IDF），找出两篇文章的关键词。...实验结果在A/B test 实验中，分别应用以上方法筛选的用户集和基于经验（规则）方法筛选的用户集进行营销效果对比。...对于数字化营销来说，精准的数据量可以很好的控制营销成本。因为一个热门商品和一个冷门商品需要的营销人员在数量上是存在差距的，造成的营销成本也有差异。

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数据分析：研究奥迪、宝马、奔驰新能源汽车用户特点与差异

而有时候，有一个统一的用户群差异指标对于理解两个品牌或者车型之间的竞争关系是有用的。一个有效和可靠的用户群差异量化指标至少需要考虑到如下问题： 1.用户群的大小。...在这里，针对上述问题，我们提出一套用户群差异的量化办法：首先，选用统计学上的cohen's d对目标品牌/车型用户信息中的连续变量（年龄）上的差异进行量化，以兼顾均值上和方差上的差别；选用cramer's...其次，随机抽取200个车型，获取这些车型互相之间各个维度上的差异化矩阵，并使用这些样本在不同维度上的均值和标准差将目标品牌/车型的相关差异值进行标准化。...以性别差异为例，奔驰新能源的女性占比远远高于其余二者，所以奔驰和宝马、奔驰和奥迪的性别差异值都较大，而奥迪和奔驰的性别差异值较小，低于整体均值（小于0）。...奥迪新能源和宝马新能源的用户群差异小于奥迪和奔驰、宝马和奔驰的差异，也小于整体均值，意味着这两个品牌吸引到的用户比较相似。

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多窗口大小和Ticker分组的Pandas滚动平均值

问题背景其中一个问题是，apply方法只能对整个分组对象应用一个函数，而不能对每个分组中的每个元素应用函数。...另一个问题是，如果我们使用transform方法，可能会导致数据维度不匹配的问题。这是因为transform方法会将函数的结果应用到整个分组对象，而不是每个分组中的每个元素。...2、使用groupby和apply方法，将自定义函数应用到每个分组对象中的每个元素。...滚动平均线（Moving Average）是一种用于平滑时间序列数据的常见统计方法。它通过计算数据序列中特定窗口范围内数据点的平均值，来消除数据中的短期波动，突出长期趋势。...这种平滑技术有助于识别数据中的趋势和模式。滚动平均线的计算方法是，对于给定的窗口大小（通常是时间单位），从数据序列的起始点开始，每次将窗口内的数据点的平均值作为平均线的一个点，并逐步向序列的末尾滑动。

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最好的batch normalization 讲解

其中 μ 是包含每个单元均值的向量,σ 是包含每个单元标准差的向量。此处的算术是基于广播向量 μ 和向量 σ 应用于矩阵 H 的每一行。...其中 δ 是个很小的正值,比如 10−8,以强制避免遇到 ? 的梯度在 z = 0 处未定义的问题。至关重要的是,我们反向传播这些操作,计算均值和标准差,并应用它们于标准化 H。...在测试阶段,μ 和 σ 可以被替换为训练阶段收集的运行均值。这使得模型可以对单一样本评估,而无需使用定义于整个minibatch的 μ 和 σ。...令人遗憾的是,消除所有的线性关联比标准化各个独立单元的均值和标准差代价更高,因此迄今batch normalization仍是最实用的方法。...变量 γ 和 β 是允许新变量有任意均值和标准差的学习参数。乍一看,这似乎是无用的——为什么我们将均值设为 0,然后又引入参数允许它被重设为任意值 β?

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常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN

类似Dropout） BN存在的问题：（1）每次是在一个batch上计算均值、方差，如果batch size太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布。...LN中同层神经元的输入拥有相同的均值和方差，不同的输入样本有不同的均值和方差。对于特征图，LN 对每个样本的 C、H、W 维度上的数据求均值和标准差，保留 N 维度。...对于，IN 对每个样本的 H、W 维度的数据求均值和标准差，保留 N 、C 维度，也就是说，它只在 channel 内部求均值和标准差，其公式如下：四、 Group Normalization,...具体方法：GN 计算均值和标准差时，把每一个样本 feature map 的 channel 分成 G 组，每组将有 C/G 个 channel，然后将这些 channel 中的元素求均值和标准差。...最后，BN 和 IN 可以设置参数：momentum和track_running_stats来获得在整体数据上更准确的均值和标准差。LN 和 GN 只能计算当前 batch 内数据的真实均值和标准差。

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ABTest中的统计学 - 基础篇

） ·整群抽样（cluster sampling）（想进一步了解这些抽样方法的同学，推荐观看视频《江西财经大学公开课：爱上统计学 - 统计调查》） ABTest中的样本（实验组和对照组用户群）是根据个体...但我们可以先建立一个定性的认识：样本量越大，通过样本去评估总体的误差就越小。当误差小于我们需要的精度时，样本量就足够了。三、如何估计总体经过抽样，我们得到了实验组和对照组的用户群。...如上可知，我们不知道总体的数量和均值，有了中心极限定理我们就可以通过一个抽样得到的样本，来推断总体的特征，这为我们研究总体的特性指明了一条路。...具体标准作业流程如下： 1、直接抽取样本，其容量为n 2、求出均值和标准差s 3、根据标准差s，求出标准误差SE＝ ?...ABTest实验结果举例回到abtest的例子，假设通过上述步骤，我们得出A版本和B版本的总体均值和总体均值95%置信区间。 ?

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常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN（附代码＆链接）

BN存在的问题：每次是在一个batch上计算均值、方差，如果batch size太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布。...LN中同层神经元的输入拥有相同的均值和方差，不同的输入样本有不同的均值和方差。对于特征图 ? ，LN 对每个样本的 C、H、W 维度上的数据求均值和标准差，保留 N 维度。...对于，IN 对每个样本的 H、W 维度的数据求均值和标准差，保留 N 、C 维度，也就是说，它只在 channel 内部求均值和标准差，其公式如下： ?...具体方法：GN 计算均值和标准差时，把每一个样本 feature map 的 channel 分成 G 组，每组将有 C/G 个 channel，然后将这些 channel 中的元素求均值和标准差。...最后，BN 和 IN 可以设置参数：momentum和track_running_stats来获得在整体数据上更准确的均值和标准差。

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深度学习常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN

类似Dropout） BN存在的问题：（1）每次是在一个batch上计算均值、方差，如果batch size太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布。...LN中同层神经元的输入拥有相同的均值和方差，不同的输入样本有不同的均值和方差。对于特征图 ? ，LN 对每个样本的 C、H、W 维度上的数据求均值和标准差，保留 N 维度。...，IN 对每个样本的 H、W 维度的数据求均值和标准差，保留 N 、C 维度，也就是说，它只在 channel 内部求均值和标准差，其公式如下： ?...具体方法：GN 计算均值和标准差时，把每一个样本 feature map 的 channel 分成 G 组，每组将有 C/G 个 channel，然后将这些 channel 中的元素求均值和标准差。...最后，BN 和 IN 可以设置参数：momentum和track_running_stats来获得在整体数据上更准确的均值和标准差。LN 和 GN 只能计算当前 batch 内数据的真实均值和标准差。

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常用的 Normalization 方法：BN、LN、IN、GN

类似Dropout） BN存在的问题：（1）每次是在一个batch上计算均值、方差，如果batch size太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分布。...LN中同层神经元的输入拥有相同的均值和方差，不同的输入样本有不同的均值和方差。对于特征图 ? ，LN 对每个样本的 C、H、W 维度上的数据求均值和标准差，保留 N 维度。...，IN 对每个样本的 H、W 维度的数据求均值和标准差，保留 N 、C 维度，也就是说，它只在 channel 内部求均值和标准差，其公式如下： ?...具体方法：GN 计算均值和标准差时，把每一个样本 feature map 的 channel 分成 G 组，每组将有 C/G 个 channel，然后将这些 channel 中的元素求均值和标准差。...LN 和 GN 只能计算当前 batch 内数据的真实均值和标准差。

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Flutter的setState更新原理和流程

的UI状态更新，自定义继承StatefulWidget的子类须重写createState()方法。...脏”链表里,以便在下一帧更新信号时更新....这里的“ 脏”链表是待更新的链表，更新过后就不“脏”了。那我们看看本方法最后调用的scheduleBuildFor方法。...和 SchedulerBinding.handleDrawFrame 过程，build/layout/paint 流水线工作 postFrameCallbacks 主要是清理和计划执行下一帧的工作...“脏”链表是待更新的链表 2.更新过后就不“脏”了 3.

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更新cowsay和fortune的bash脚本

上次更新fortune自定义发现召唤cowsay的bash shell脚本有小概率的bug，就是随机脚本可能超出cows列出图形的数量，这里修补下。...[Linux]自定义fortune显示就是随机数超出cowsay图形数就重新调用函数再次生成新的随机数 #!...// // @ 程序中cowsay图形文件(cowLine)一共49个，第一次执行nlesscowLine产生随机数n=50，50>49，于是再次执行nlesscowLine 49，产生新的随机数...n=40，40 的cowsay图形是suse(一个老牌的linux发行商，其logo据说是变色龙)。...PS: 每天都在用Linux办公，每天开启bash无数次，虽然这个概率不大，可都一年多了，也可见我的粗心大意...

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批标准化

在训练阶段，和其中是个很小的正值，比如，以强制避免遇到的梯度在处未定义的问题。至关重要的是，我们反向传播这些操作。来计算均值和标准差，并应用于标准化。...在测试阶段，和可以被替换为训练阶段收集的运行均值。这使得模型可以对单一样本评估，而无须使用定义于整个小批量的和。...然而，不再有零均值和单位方差。使用批标准化后，我们得到的归一化恢复了零均值和单位方差的特性。对于底层的几乎任意更新而言，仍然保持着单位高斯。...标准化一个单元的均值和标准差会降低包含该单元的神经网络的表达能力。为了保持网络的表现力，通常会将批量隐藏单元激活H替换为，而不是简单地使用标准化的H'。...变量和是允许新变量有任意均值和标准差的学习参数。乍一看，这似乎是无用的------为什么我们将均值设为，然后又引入了参数允许它被重设为任意值。

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Python | Numpy：详解计算矩阵的均值和标准差

如何确定高斯滤波的标准差和窗口大小

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