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累积计算-基于样本数据

累积计算是一种基于样本数据的统计分析方法，用于计算样本数据的累积和。它通过对样本数据进行累积操作，得到一系列累积值，从而揭示数据的累积趋势和分布情况。

累积计算可以应用于各种领域，如金融、市场调研、医学研究等。在金融领域，累积计算可以用于计算股票价格的累积收益率，从而评估投资的盈利情况。在市场调研中，累积计算可以用于计算产品销售额的累积值，帮助企业了解销售趋势和市场份额。在医学研究中，累积计算可以用于计算患者生存率的累积值，评估治疗效果。

腾讯云提供了一系列与累积计算相关的产品和服务。其中，腾讯云数据分析平台（Tencent Cloud DataWorks）可以帮助用户进行数据清洗、转换和分析，支持累积计算等统计分析方法。用户可以通过数据分析平台的可视化界面进行操作，也可以使用SQL等编程语言进行高级分析。此外，腾讯云还提供了云数据库（TencentDB）和云服务器（CVM）等基础设施服务，为累积计算提供可靠的数据存储和计算资源。

更多关于腾讯云数据分析平台的信息，请访问：腾讯云数据分析平台产品介绍

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SQL 计算累积销售额

t_sales 的数据如下： month quantity ------ ---------- 1 100 1 300 2...现在，我们希望从这份数据中统计出「总销售额」、「月销售额」、「当前累积销售额」，统计的结果如下：月份销售额总销售额月销售额累积销售额 ------ ------...SUM(quantity) FROM t_sales；统计月销售额可以使用 SELECT month,SUM(quantity) FROM t_sales GROUP BY month；统计当前累积销售额使用...c.amount AS '月销售额', (SELECT SUM(quantity) FROM t_sales WHERE MONTH <= a.month) AS '累积销售额...统计出总销售额；用 sum(quantity) over(PARTITION by month) 统计月销售额；用 sum(quantity) over(order by month) 统计当前累积销售额

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Excel公式练习91：计算条件累积和

本次的练习是：在指定条件下，计算一系列数据的累积和。规则如下：如果累计总和等于或超过阈值，则输出自求和开始以来所有值的总和；如果累计和超过阈值，则重新开始求和。示例数据如下图1所示。...…… 假设数据中的列数不固定，阈值是公式的一部分或引用自另一单元格，不得使用任何辅助单元格。写下你的公式。...解决方案公式1：在单元格B3中输入公式： =IF(SUM(B2:B2)-SUM(A3:A3)>=7,SUM(B2:B2)-SUM(A3:A3),0) 向右拖放复制到数据末尾。...公式2：在单元格B3中输入公式： =(SUM(B2:B2)-SUM(A3:A3)>=B6)*(SUM(B2:B2)-SUM( 向右拖放复制到数据末尾。公式不复杂，有兴趣的朋友可以仔细理解体会。

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基于海量样本数据的高级威胁发现

本文由我在互联网安全大会 ISC 2022 分论坛“以对手为目标的威胁防御——安全情报与高级威胁论坛”中的分享《基于海量样本数据的高级威胁发现》整理而成，内容有所改动。...基于沙箱的行为检测基于沙箱的行为检测意思是在样本运行的过程中记录样本产生的行为和痕迹，包括调用了什么系统 API、创建或操作了什么进程、释放了什么文件、注入了什么内存，产生了哪些网络连接和通信、利用了哪些漏洞...多重样本来源基于输入的海量样本数据，经过各个检测分析阶段的处理和过滤，最终的目的是发现高级威胁。...情报生产和高级威胁发现海量样本数据的运营，用于支持情报生产业务和高级威胁发现业务。接下来我将简单描述一下如何基于海量样本数据运营进行情报生产和高级威胁发现。什么是威胁情报？...最终我们基于高级条件的筛选策略，对威胁数据进行最终的筛选，最终得到真正需要关注威胁数据进行告警推送。

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基于AI的数据增广：生成数据作为训练样本

主要贡献是：1）GenBench构建：设计了GenBench，一个包含22个数据集和2548个类别的广泛基准，以评估在各种视觉识别任务中的生成数据。...3）新的基线：将生成数据与从同一外部数据池中检索的数据进行比较，有助于阐明生成数据的独特特点。...数据增强技术通过人工增加训练样本的数量来解决这个问题，但这些技术通常产生有限结果。为解决这个问题，越来越多的研究提出使用深度生成模型生成更真实和多样化的数据，以符合数据的真实分布。...拆解组新的GAN：解耦表征MixNMatch StarGAN第2版：多域多样性图像生成附下载 | 《可解释的机器学习》中文版附下载 |《TensorFlow 2.0 深度学习算法实战》附下载 |《计算机视觉中的数学方法...》分享《基于深度学习的表面缺陷检测方法综述》《零样本图像分类综述: 十年进展》《基于深度神经网络的少样本学习综述》

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基于QC样本的代谢组学数据校正（statTarget）

质控样本被用于评估整个质谱数据在采集过程中的信号漂移，这些漂移进一步能够被精确的算法所识别，校正，提高数据的质量。...概述 statTarget一个精简的可以提供图形用户界面，基于质QC样本进行信号校正，可以整合不同批次之间的代谢组学和蛋白质组学数据，并进行全面的统计分析。...其包括基于QC样本进行信号校正的集成学习方法。...比如：基于QC样本的随机森林校正（QC-based random forest correction, QC-RFSC）;基于QC样本的LOESS(locally weighted scatterplot...提供了较为全面的用于分析组学数据的计算和统计方法，并且为生物标志物的发现提供多种结果。另外还提供了一个statTargetGUI功能，可以交互界面进行上述功能的操作。

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最小样本量计算

这一篇我们讲讲统计中的最小样本量计算。大家先想想为什么叫最小样本量，而不是最大或者直接叫样本量计算呢？...这是因为最小样本量这个概念主要用在抽样统计中，抽样统计为了研究某一事物的情况而从整体中抽取部分样本来进行研究，并用抽取的样本来代替整体的情况。...那我们应该最少抽取多少样本才能够代表整体呢？这个最少抽取样本就是最小样本量，表示最少需要这么多样本量，当然也可以比这多，抽样样本越多结果越具有代表性。...在讲最小样本量之前，我们先讲一下另一个概念，统计功效，即power值。这个在之前的文章中也提过，我们再提一下。在假设检验中如果计算出来的P值小于等于显著性水平α，则拒绝零假设，否则接受原假设。...(图片来源知乎@邱宗满) 上图中H1分布下对应的整体面积减去图中紫色部分的面积就是power的大小，具体计算公式如下： ?

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计算样本的覆盖度(Coverage)

端午节安康覆盖度(Coverage)这一概念最早是由现代计算机之父艾伦·图灵和他同事Good在二战期间为密码分析而提出的。它是样本完整性的度量，计算群落中所有个体属于某样本中物种的比例。...但是在实际应用中，必须从数据中估计样本的覆盖度。这就需要提前知道群落中所有物种的真正相对丰度。不过研究表明只要样本相当大，仅使用样本本身包含的信息就可以非常准确和有效地估计样本覆盖度。...对于给定的大小为n的原始样本，通常使用的样本覆盖度估计量为1 -f1/n，其中f1为singleton的数量(即物种在样本中仅有一个个体)。这个估计值最初也是由图灵及其同事Good提出来的。...Chao等人于2010年提出了一种更好的覆盖度估计量，用f1和f2(doubleton)来计算。其结果比上面提高的图灵估计量有更小的平均平方差。 ?...我自己测试了一下，对于测序量约2万的样本，两种计算方法的结果基本相同，差异只存在于小数点后六位。所以用图灵估计量就足够了。 Reference: Anne Chao and Lou Jost.

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维度模型数据仓库（二十） —— 累积的度量

累积的度量本篇说明如何实现累积月底金额，并对数据仓库模式和初始装载、定期装载脚本做相应地修改。累积度量是半可加的，而且它的初始装载比前面做的要复杂的多。 ...此脚本装载累月的月底销售订单，每年的年初都要重置累积金额。month_end_sales_order_fact表里月底销售数据的最后月份是2015年3月。...累积金额也都导入正确：金额和数量被累积滚到下一个月。 ...定期装载清单（五）-15-3里的脚本用于定期装载销售订单金额月底累积事实表，该脚本在每个月的1日执行，装载上个月的数据。...（也就是累积度量）必须要小心使用，因为它不是全可加（也即半可加）的。

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基于云计算的数据集成工具

基于云计算的数据集成工具使企业能够通过各种不同的数据和服务来处理日益复杂的IT框架。 IT框架的日益复杂导致对连接不同的数据和服务的需求不断增长。服务于企业需求是基于云计算的数据集成工具。...这些基于云计算的集成服务在有效使用时，可以从数据中获取更多价值，并生成跨越应用程序和系统的更高级自动化框架。通过减少并有时消除人工任务，组织可以提高生产力，降低成本，并释放创新价值。...选择基于云计算的数据集成工具选择基于云计算的集成工具时有几个关键考虑因素。重点关注工具提供的连接器集、服务的可扩展性、解决方案的运行速度，以及提供的安全级别。还需要考虑许多关键的管理功能。...它是依赖于基于云计算的面向消息的中间件技术，为数据集成和传输提供高性能和可靠性，并提供应用和服务可扩展性。 Azure Service Bus为用户提供强大、方便、可靠性、灵活性。...基于云计算的集成工具的比较图表 ? （来源：企业网D1Net）

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常见大数据面试SQL-分组连续累积计数

| 1 | 3 | | 2018 | 0 | 1 | | 2019 | 0 | 2 | +-------+----+----+ 二、分析本题是连续问题的变种，在判断连续的基础上进行累积计数...连续问题解决方案参考一文搞懂连续问题本题考点相对较多，连续问题本身已经较难，会涉及到lag函数、sum()over(order by) 进行累积求和、连续数据处理的技巧，本题在连续的基础上又考察了count...(*)over(order by )的累积计数。...| 1 | 0 | | 2018 | 0 | 1 | | 2019 | 0 | 0 | +-------+----+----------+ 2.计算分组...id 使sum()over(order by )方式计算出连续的分组id:conn_group_id 执行SQL select a, b, sum(is_conn) over

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🧐 pwr | 谁说样本量计算是个老大难问题！？（三）（配对样本与非等比样本篇）

1写在前面之前我们介绍的基于发生率或者均值进行样本量计算的方法，但都是在组间进行计算。有的时候我们需要获取组内变化，进行样本量计算。...常见的就是配对样本，比如相同受试者进行多个时间点的观察，如下图：本期我们就介绍一下如何估算配对样本的样本量吧。...4计算样本量现在我们假设需要招募足够多的受试者，以检测节食开始3周后体重减轻了5磅。⤵️ 假设基线平均体重为130磅，标准差为11，节食3周后，预期平均体重为125磅，标准差为12。...---- 4.2 pwr计算样本量现在，我们可以利用pwr包计算节食前后平均体重变化差（5磅）所需的样本量，具有 80%的power和0.05的显著性。...7.1 计算并合标准偏差首先我们计算一下并合标准偏差(pooled standard deviation, σpooled)。

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一个新的基于样本数量计算的的高斯 softmax 函数

但是新数据可能不适合训练数据中使用的 z 值范围。...为避免这种情况将 softmax 函数包装在一个范围限制的线性函数中（将其概率限制在 1/n 和 1-1/n 之内）可能会有所帮助，其中 n 是训练数据中的样本数：但是我们将通常的 softmax...其实并不是这样，我们绘制 n = 100 万的函数的对数：虽然通常的 softmax 函数的概率是无界的，并且很快就用100万个数据点实现了1 / 10¹²的准确性，新的高斯 softmax 函数基于样本数量稳定在超过...最后，我们绘制n = 50的所有三个函数: 由于链式法则，新高斯softmax函数的导数计算并不比原softmax函数的导数更难: 贝叶斯和Evidential Neural Networks 被用于计算使用深度学习做出的预测的实际概率...本文提出了一种基于最小误差界和高斯统计量的softmax函数的安全快速扩展，可以在某些情况下作为softmax的替代如何将其扩展到两个以上的类？

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ECCV 2022 | 基于点云累积的动态三维场景分析

转载自：泡泡机器人SLAM原文：ECCV 2022 | 基于点云累积的动态三维场景分析标题：Dynamic 3D Scene Analysis by Point Cloud Accumulation作者...与最先进的场景流估计器相比，我们提出的方法旨在对齐公共参考坐标系中的所有 3D 点，从而正确地累积单个物体上的点。我们的方法大大减少了几个基准数据集上的对齐错误。...基于Fmotion，以下公式预测任意位置xi的发运动分割：3.4 时空实例组合时空实例组合将移动点分割为独立的物体，并跨越多帧将同一物体组合在一起。...04 实验结果本文选择 Waymo 和 nuScenes 数据集进行实验，使用场景流预测的标准指标：3D 终点误差（EPE）、准确率（严格 AccS 和宽松 AccR）、异常率 (ROutliers...表1显示本文的方法在 Waymo 和 nuScenes 数据集上表现都远远超越之前的场景流预测方法。图3说明了本文的方法可以扩展到更多帧场景流预测，并保持相较其他方法更低的误差。

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LNG：首个基于图的对抗样本检测方法

Overview Reference Dataset Node Retrieval Edge Estimation Graph Discriminator Introduction 近年来，深度神经网络被广泛应用于计算机视觉...先前的对抗样本检测研究表明输入样本和它的邻居在特征空间中表现出显著的一致性，基于此，本文提出了Latent Neighborhood Graph来表征输入的邻居。...此时我们得到了两个嵌入矩阵（1）用于存储邻居样本的嵌入向量，其中每一行代表一个样本的嵌入向量（2）编码了邻域中所有样本对之间的流形关系。由于本文中未知，下文将介绍如何基于嵌入距离来估计。...reference dataset数据量是正常样本的reference dataset的两倍。...Conclusion 本文提出了第一个基于图的对抗样本检测方法，该方法在预训练分类器的嵌入空间中生成latent neighborhood graphs以检测对抗样本。

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【学习】怎样分析样本调研数据

从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。...这就保证了数据更能够代表调查群体的特性。典型的做法是根据调查者/事件在样本中被选中概率来赋予相应的权重。 2、变量重组：这种方法将在原有变量的基础上，通过重新定义和重新分类的方法产生新的变量。...我们需要确认图形信息是能反映真实情况的，因此我们需要不确定性预测，比如通过标准误差或置信区间来预测样本采集中的误差。从这个角度讲我们需要统计性分析。...统计性分析的步骤取决于以下几个方面： 1、调研的设计思路 2、响应变量的类型 3、探索性变量的类别标准的抽样调查数据分析包括计算不同变量的比例以及它们的标准误差。...如果调研者专注于研究主要发现或者样本调研目标，那么交叉列表在展示中将非常有效。交叉列表通常是总结报告和对比分析中的重要组成部分。

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🧐 pwr | 谁说样本量计算是个老大难问题！？（二）（独立样本均值篇）

1写在前面上次介绍了两组发生率的样本量计算方法，通过pwr包进行计算非常简单，可以有效地减少我们的工作量。有时候我们想比较两组之间的均值，如何计算样本量又一次成了老大难问题。...本期我们还是基于pwr包，试一下通过两组的均值进行样本量的估算。...---- 接着我们还有几个参数需要设置： alpha level (通常为two-sided)； effect size (Cohen’s d)； power (通常为80%)； 4计算样本量 Treatment...4.1 计算并合标准偏差首先我们计算一下并合标准偏差(pooled standard deviation, σpooled)。...mu1 <- 1.5 mu2 <- 1.0 d <- (mu1 - mu2) / sd_pooled d ---- 4.3 pwr计算样本量现在，我们可以利用pwr包计Treatment A和Treatment

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怎样分析样本调研数据（译）

从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。...这就保证了数据更能够代表调查群体的特性。典型的做法是根据调查者/事件在样本中被选中概率来赋予相应的权重。 2、变量重组：这种方法将在原有变量的基础上，通过重新定义和重新分类的方法产生新的变量。...我们需要确认图形信息是能反映真实情况的，因此我们需要不确定性预测，比如通过标准误差或置信区间来预测样本采集中的误差。从这个角度讲我们需要统计性分析。...统计性分析的步骤取决于以下几个方面： 1、调研的设计思路 2、响应变量的类型 3、探索性变量的类别标准的抽样调查数据分析包括计算不同变量的比例以及它们的标准误差。...如果调研者专注于研究主要发现或者样本调研目标，那么交叉列表在展示中将非常有效。交叉列表通常是总结报告和对比分析中的重要组成部分。

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Heliyon | 基于小样本数据集开发的一个数据驱动模型并产生一个可解释的介电常数计算方程

教授指导的在读博士生毛家顺等在Cell旗下全学科新期刊Heliyon (JCR Q1,IF: 3.776)发表了一种用于预测工业领域中常见的用作有机溶剂的单一化合物的介电常数（DC）预测方法，据悉该方法能够仅根据小样本数据即可实现预测准确率达到...但是在单层内又采用遗传算法进行单层分类器的自适应定向保留有效的变量和映射器（即将单个分类器看做一个映射器，而无须进行分类器调参），此种结合遗传算法、传统机器学习作为映射器、相关性指数作为预测目标的方法框架，即可解决在任何小样本数据集上实现可解释与高预测性能的平衡...因此，我们开发了一种新型的数据驱动系统，以提高ε在材料科学中的应用效率和广泛的适用性。这一创新方案采用了相关距离和遗传算法对特征组合进行判别，避免了过拟合。...在可解释性方面，我们从最小生成树中导出了一个概念性的计算方程。我们创新的数据驱动系统优于其他方法，因为它适用于预测介电常数，以及预测任何多成分复合体的整体微观和宏观特性。...训练和预测数据集链接 http://www.rsc.org/suppdata/c9/cp/c9cp01704f/c9cp01704f3.xlsx 文章链接 https://doi.org/10.1016

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计算与推断思维十六、比较两个样本

事实上，它们看起来相当不同，我们应该能够基于对这种差异的直截了当的观察来构建一个非常合理的分类器。...为了了解偶然来自哪里，请记住，数据就像是来自更大总体的随机样本 - 总体包含我们可能要分类的新个体。可能在总体中，类别和有丝分裂是相互独立的，只是由于偶然与样本相关。...它只是复制原始随机样本并计算统计量的新值。函数bootstrap_ci_means返回总体中两组均值之间差异的自举置信区间。...表名称，它包含原始样本中的数据列标签，它包含数值变量列标签，它包含两个样本的名称自举的重复次数该函数使用自举百分比方法，返回两个均值之间的差异的约 95% 置信区间。...因此，我们将使用bootstrap复制样本，并重新计算差异。这正是我们在前一节所做的。

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simon二阶段设计样本量计算

image.png 该文章是找到符合（p与检验效能-alpha与beta）标准下最小化预期样本量的设计。该算法在Simon（1989）中进行了讨论。...通过对Simon的工作总结，可以根据研究者需要，计算在特定疗效率下，满足检验指定检验效能下所需的最小样的本量。...第一阶段终止概率：第二阶段终止概率：试验终止总概率：期望样本量为（Expected sample size,EN）：表示在相同条件下，重复试验所需的平均样本量，Simon...二阶段设计就是在根据设定条件下，计算最优、最小及最大样本量。...0.6553600 0.03943962 0.9184888 Minimax 1 8 5 13 10.48342 0.5033165 0.02992795 0.9017176 上述结果，就可以根据要求，计算出最小样本量了

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