第六章 统计量及其抽样分布 6.1 统计量 6.2 由正态分布导出的几个重要分布 6.2.1 抽样分布 6.2.2 χ 2 { \chi }^2 χ2分布：
自用PTA题目记录0016 以下题目序号并无实际意义 文章目录 自用PTA题目记录00167-17 构造回文数代码总结 7-17 构造回文数 题目作者: 胡伟平 单位: 广西科技大学 代码长度限制: 16 KB 时间限制: 400 ms 内存限制: 64 MB 回文数是一种很有趣的数，对于一个不是回文数的
python金融风控评分卡模型和数据分析微专业课：http://dwz.date/b9vv 今天主要给大家讲讲卡方分箱算法ChiMerge。先给大家介绍一下经常被提到的卡方分布和卡方检验是什么。 一、卡方分布 卡方分布(chi-square distribution, χ2-distribution)是概率统计里常用的一种概率分布，也是
题目链接：这个咋做？P2508 [HAOI2008]圆上的整点 看过一次视频：Link 然而人老了，就忘了，今天复习了一下，记一下，防止再忘一次。 还有，别问我原理是啥。 \(ps:\) 一下说的所有“圆”都指圆心为原点的圆。 \(Part.1\) 质因数分解，每个数都有一个唯一分解式，这是数论的基础。 \[n=\prod\limits p
一.编程环境： 下载并安装visual studio 2019。 下载并安装Easyx最新支持vc2019版本。 二.编程思路： 打开一个图形窗口。 定义一条蛇。 定义（生成）一只小鸡 定义蛇的初始化方向 do{ 获取键盘输入按键。 把蛇显示在图形窗口中。 把小鸡显示在图形窗口中。 移动蛇（其中
两个软件在附件 第一步，下载安装包。百度直达 第二步，把软件安装位置放在path变量中去D:\program files (x86)\Tesseract-OCR这时可以通过tesseract -v验证安装是否成功 第三步，安装语言包也就是把下载的文件放在下面的文件夹 ，下面的chi_sim.traineddata就是中文语言包 第三步.
OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向 截止笔者发文（2019.12.25），tesseract-ocr 最新发布的稳定版本是4.1.0. 而tesseract-ocr依赖于leptonica——最新稳
OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向 截止笔者发文（2019.12.25），tesseract-ocr 最新发布的稳定版本是4.1.0. 而tesseract-ocr依赖于leptonica——最新稳
OCR(Optical character recognition) —— 光学文字识别，是图像处理的一个重要分支，中文的识别具有一定挑战性，特别是手写体和草书的识别，是重要和热门的科学研究方向 截止笔者发文（2019.12.25），tesseract-ocr 最新发布的稳定版本是4.1.0. 而tesseract-ocr依赖于leptonica——最新稳
希腊字母 alpha,4=αalpha,5=Αbeta,4=βbeta,5=Βgamma,4=γgamma,5=Γdelta,4=δdelta,5=Δepsilon,4=εepsilon,5=Εzeta,4=ζzeta,5=Ζeta,4=ηeta,5=Ηtheta,4=θtheta,5=Θiota,4=ιiota,5=Ιkappa,4=κkappa,5=Κlambda,4=λlambda,5=Λmu,4=μmu,5=Μnu,4=νnu,5=Νxi,4=
截止笔者发文（2019.12.25），tesseract-ocr 最新发布的稳定版本是4.1.0. 而tesseract-ocr需要依赖leptonica，截止笔者发文，最新稳定版本是1.78.0 经过测试得出如下结论： 对于宋体，白色背景，非倾斜等，像素大于等于300dpi—识别率%100 英文和数字，识别率超过90% 特殊字符识别率不高
截止笔者发文（2019.12.25），tesseract-ocr 最新发布的稳定版本是4.1.0. 而tesseract-ocr需要依赖leptonica，截止笔者发文，最新稳定版本是1.78.0 经过测试得出如下结论： 对于宋体，白色背景，非倾斜等，像素大于等于300dpi—识别率%100 英文和数字，识别率超过90% 特殊字符识别率不高
规范变换 给一波函数\(\psi(\vec{r},t)\)施加局部相位\(\chi(\vec{r},t)\)得到\(\psi(\vec{r},t)\text{e}^{i\chi(\vec{r},t)}\)，这个过程称之为第一类规范变换。规范不变性原理要求该波函数描述的态不变，即变换后波函数满足的运动方程形式不变。 波函数满足的运动方程为薛定谔方程
国家给出了 8 岁男宝宝的标准身高为 130 厘米、标准体重为 27 公斤；8 岁女宝宝的标准身高为 129 厘米、标准体重为 25 公斤。 现在你要根据小宝宝的身高体重，给出补充营养的建议。 输入格式： 输入在第一行给出一个不超过 10 的正整数 N，随后 N 行，每行给出一位宝宝的身体数据： 性
今天我们来做一道题目。 输入正整数\(n\)(\(\le 10^{15}\))，求\(x^2+y^2=n^2\)的整数解的个数。 也就是圆心为原点，半径为\(n\)的圆上整点的数量。 为了得到更普遍的结论，我们改为\(x^2+y^2=n\)来做。 我们引入一个概念，叫做 【定义1】高斯整数：形如\(a+bi\)的数称为高斯整数，其中\(a,b
前言 几天没更新的原因是这几天忙转导师的事情,终于成功转到一个偏计算机研究领域的导师了。曲线救国的道路已经开始，这几天其实也没落下多少，就是没总结而已。而且所看的视频也换成了全栈，感觉全栈的基础课程讲的更好。把上个视频老师没讲的坑都记了下来,接下来几天应该都在填坑。
说实话，一波三折，大致记录一下过程： 1. 环境准备 我用了autokeras的docker镜像，理论上随便找一个干净的ubuntu + python3.6环境应该就可以了 2. 安装和编译 最终下载了官网的rasa，使用 git clone https://github.com/RasaHQ/rasa.git cd rasa pip install -r requirements.txt pip
由于公司新的产品需要深度集成tesseract，所以需要在linux下和windows下源码编译安装tesseract，tesseract当前最新稳定版本是4.1.0，所以就从这个版本入手，编译的过程中碰到了不少困难，踩到了不少坑，所以特意分享出来，避免各位朋友再走弯路~~。 1、查看centos版本 #cat /etc/redhat-releaseC
三大编程范式 1面向过程 2函数式编程 3面向对象编程 对象：由类产生的具体的存在，动 #面向对象设计def dog(name,gender,type): #'dog的动作' def jiao(dog): print(' a dog[%s] can wang wang wang' % dog['name']) def chi_shi(dog): print('a dog[%s] can
class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age def haha(self): print("哈哈")p = Person("alex", 28)if hasattr(p, "haha"): # attribute 判断xxx模块(对象) 是否有xxx属性 fn = getatt
Asynchronous Gossip-Based Random Projection Algorithm Over Networks 概述本篇论文讨论的是在有向平衡的拓扑结构下的，带约束的分布式次梯度投影算法。首先，根据次梯度下降算法的性质，步长必定是逐渐下降的才能最终收敛于最优解；对于一个固定的步长，也是可以获得一个有限误差的最优解
转：https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/78770088 什么是卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数
一、issubclass,type,isinstance issubclasss()这个内置函数可以帮我们判断xxx类是否是yyy类型的子类。 class Base: passclass Foo(Base): passclass Bar(Foo): passprint(issubclass(Bar, Foo)) #Trueprint(issubclass(Foo, Bar)) #Falseprint(issubclass(B
一、面向对象和面向过程 1.面向过程：一切以事物的流程为核心，核心是“过程”二字（流水线），是一种机械式的编程思维 优点：负责的问题流程化，编写相对简单 缺点：可扩展性差 2.面向对象：一切以对象为中心 优点：可扩展性强 缺点：编程的复杂度高于面向过程
有个需求需要从图片中提取中文,就想到了谷歌的Tesseract 参考链接：https://www.howtoforge.com/tutorial/tesseract-ocr-installation-and-usage-on-ubuntu-16-04/1.apt install tesseract-ocr2.安装简体中文包apt install -y tesseract-ocr-chi-sim（安装所有语言包：apt install -y te
