椒盐噪声，也称为脉冲噪声，成因可能是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生、类比数位转换器或位元传输错误等。例如失效的感应器导致像素值为最小值，饱和的感应器导致像素值为最大值。如下图所示:

This  problem  set  if  based  on  the  paper “The colonial origins of comparative development: an empirical investigation”, by Acemoglu, Johnson and Robinson (2001). This paper was a key reason why these three economists

深度学习中训练网络，必定要考虑的问题之一就是损失函数如何选取。近年来分割中Focal Loss等十分火热，但是很多项目使用的仍然是基础的Dice，CrossEntropy等基础损失函数，效果相差也并不惊人，可见传统的Loss当中仍然有许多值得学习的地方。

Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架，在之前的文章中已经介绍了 Mars 是什么， 以及 Mars 分布式执行 ，而且 Mars 已经在 GitHub 中开源。当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么，这几乎取决于你想做什么，因为 Mars 作为底层运算库，实现了 numpy 70% 的常用接口。这篇文章将会介绍如何使用 Mars 完成你想做的...

阅读目录——更新ing一、golang Effective GoPackage httpHow does golang do with complicated regexp patternRegexp tutorial and cheat sheetPackage syntaxPackage regexpPackage runtimePackage syncPackage atomicShare Memory By CommunicatingThe Go Memory ModelCommunicating Sequential Processes (CSP)Bell La...

随着大学的普及教育，大学生就业形势变得更加困难，很多学生都意识到这个问题。所以走出象牙塔，去接触社会，来增长社会经验也会成为一个必然趋势。而大学生兼职既可以接触社会锻炼自己，又可以使自己的经济条件得到一定的改善，因而成为很多大学生的不二之选，渐渐形成一种普遍现象。但是在兼职过程中大学生也会碰到各...

pandas中的DF数据类型可以像数据库表格一样进行groupby操作。通常来说groupby操作可以分为三部分：分割数据，应用变换和和合并数据。

异常值（离群值）是指距离其他数据值太远的数据值。数据异常值可能是自然产生的，也可能是由于测量不准确、或系统故障造成的。与缺失值类似，异常值会破坏数据科学项目并返回错误的结果或预测。异常值也可能出现在倾斜数据中，这些类型的异常值被认为是自然异常值。

随着大学的普及教育，大学生就业形势变得更加困难，很多学生都意识到这个问题。所以走出象牙塔，去接触社会，来增长社会经验也会成为一个必然趋势。而大学生兼职既可以接触社会锻炼自己，又可以使自己的经济条件得到一定的改善，因而成为很多大学生的不二之选，渐渐形成一种普遍现象。但是在兼职过程中大学生也会碰到各...

在上一篇文章可转债打新能赚钱吗？Python数据分析告诉你！中，对可转债打新的收益率进行了比较详细的分析，在这个基础上，本文研究与可转债投资相关的抢权配售行为的收益率情况，研究样本为2019年9月到目前共71只新上市的可转债。

ab，全称是apache benchmark，是apache官方推出的工具。该工具是用来测试Apache服务器的性能的。查看安装的apache的服务器能提供的服务能力，每秒可以处理多少次请求。ab 执行时常用的选项如下表：

原因时区问题，MySQL驱动默认UTC时区。MySQL驱动中默认时区是UTC，与本地时间（中国）相差八个小时，所以链接不上.可以用两种方法解决，都是解决时区问题。一、点开最右侧 Advanced，找到 serverTimezone，在右侧value处填写 GMT，保存即可！(或填写 Asia/Shanghai)也可以在url后添加：?serverTimezone=GMT备注：GMT（Gr...

tensorboard是tensorflow自带的一个强大的可视化工具，也是一个web应用套件支持七种可视化包括 SCALARS(标量)、IMAGES(图像)、AUDIO(音频)、GRAPHS(数据流图)、DISTRIBUTIONS(训练数据分布图)、HISOGRAMS(训练过程中数据的柱状图)和EMBEDDINGS(展示词向量的投影分布)

用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。非参的想法很简单：函数在观测到...

用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。\非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。\非参的想法很简单：函数在观测...

求平均成绩(python3解释器) 输入学生姓名; 依次输入学生的三门科目成绩; 计算该学生的平均成绩, 并打印; 平均成绩保留一位小数点; 计算该学生语文成绩占总成绩的百分之多少？并打印。eg: 78%; {代码...} 判断闰年 用户输入年份year, 判断是否为闰年 year能被4整除但是不能被100整除 或者 year能被400整除, 那么就是闰年;...

FIN 3080 Investment Analysis and Portfolio ManagementSpring 2024 | CUHK (SZ)Assignment IIIDue: 23:59, April 19, 2024Disciplines• A delayed or incomplete submission before the suggested solution is released will result in a deductionof few points. No submission or submission after the suggested so...